/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
2,2 млрд
Размер весов
5,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
12 янв 2025

Qwen2.5-7B-Mini

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Языковая модель на основе Qwen2.5-7B-Instruct для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/Qwen2.5-7B-Mini — языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В конфигурации указано объединение диапазонов слоёв исходной модели; в метаданных размер модели указан как 2,2 млрд параметров, а формат весов — safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение или качество. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление и продолжение текстов на английском языке
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • обработка длинных текстовых запросов в пределах контекста

Ограничения

README не приводит результаты оценки качества и подробных рекомендаций по применению. Метаданные указывают 2,2 млрд параметров, тогда как базовая модель описана как модель на 7,1 млрд параметров.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
        layer_range: [0, 7]
      - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
        layer_range: [7, 14]
      - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
        layer_range: [14, 21]
      - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
        layer_range: [21, 28]
merge_method: model_stock
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
3ea1e0f

0 моделей