Компактная диалоговая модель Qwen2 для генерации текста на английском языке и сценариев с вызовом инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,006
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,1213
Публичная таблицаревизия совпадает
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Sakalti/Qwen2.5-1B-Instruct — текстовая диалоговая модель семейства Qwen2, созданная Sakalti с помощью mergekit из Sakalti/SJT-0.5B методом passthrough. Модель содержит около 851,8 млн параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и поддержку интерфейса вызова инструментов.
Модель предназначена для генерации текста в диалоге и может применяться для ответов на вопросы, ведения беседы и сценариев с вызовом инструментов. В карточке отмечен английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит оценок качества или результатов бенчмарков. Поддержка других языков, кроме английского, не подтверждена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.
This model was merged using the passthrough merge method.
The following models were included in the merge:
The following YAML configuration was used to produce this model:
slices:
- sources:
- model: Sakalti/SJT-0.5B
layer_range: [0, 24]
- sources:
- model: Sakalti/SJT-0.5B
layer_range: [0, 24]
merge_method: passthrough
dtype: float16
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…