Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 1,7 млрд
Размер весов: 3,8 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-1.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 13 янв 2025

Ссылки

Qwen2.5-test-2

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Компактная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов, полученная слиянием слоёв Qwen2.5-1.5B-Instruct методом passthrough.

33скачиваний 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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-test-2 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом passthrough на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. В конфигурации повторно включён диапазон слоёв 22–25; веса сохранены в формате safetensors, точность — bfloat16. Модель содержит 1,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая структурированные ответы и вызов инструментов через соответствующий интерфейс. В метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает процедуру слияния, но не приводит оценки качества или результаты тестирования.

Сценарии применения

генерация текста по инструкциям
диалоговый помощник на английском языке
подготовка структурированных ответов
вызов инструментов через интерфейс модели

Ограничения

README не содержит результатов тестирования качества; возможности модели за пределами генерации текста и диалогового интерфейса не подтверждены.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

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 passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
      layer_range: [0, 28]
  - sources:
    - model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
      layer_range: [22, 25]
merge_method: passthrough
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: b736469