Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,8 млрд
Размер весов: 8,7 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: light-7b-beta
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

QwenPass-4

Sakalti

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая модель Qwen2 для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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/QwenPass-4 — объединённая методом passthrough языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Sakalti с помощью mergekit на основе Sakalti/light-7b-beta. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 3,8 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге
создание текстовых черновиков по запросу
продолжение заданного текста
использование интерфейса вызова инструментов в чат-приложениях

Ограничения

README не сообщает результатов оценки качества или специализированных ограничений; возможности вызова инструментов описаны только как интерфейс. Поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит12

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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:

Sakalti/light-7b-beta

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
parameters:
  int8_mask: 1.0
  normalize: 1.0
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 14]
    model: Sakalti/light-7b-beta
    parameters:
      weight: 1.0
  - layer_range: [14, 28]
    model: Sakalti/light-7b-beta
    parameters:
      weight: 1.0

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: abb8b33