/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,2 млрд
Размер весов
4,9 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
SJT-1.5B-Alpha
Библиотека
transformers
Опубликована
23 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

SJT-2.4B

Sakalti
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Разговорная модель на архитектуре Qwen2 с 2,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов, полученная слиянием слоёв Sakalti/SJT-1.5B-Alpha.

399скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

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

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,349

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2559

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3699

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1858

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2804

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0219

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/SJT-2.4B — разговорная языковая модель, созданная Sakalti методом passthrough-слияния слоёв Sakalti/SJT-1.5B-Alpha с помощью mergekit. Модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит около 2,2 млрд параметров; веса представлены в формате Safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.

Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель доступна через Transformers. В README описана схема сборки из диапазонов слоёв одной базовой модели, но не приведены оценки качества или сведения о конкретных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • ведение текстового диалога
  • создание черновиков и продолжение текста
  • подключение инструментов в разговорном приложении

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов оценки качества и сведений о поддерживаемых языках. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит6

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 14]
    model: Sakalti/SJT-1.5B-Alpha
- sources:
  - layer_range: [7, 21]
    model: Sakalti/SJT-1.5B-Alpha
- sources:
  - layer_range: [14, 28]
    model: Sakalti/SJT-1.5B-Alpha
dtype: float16
merge_method: passthrough

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
24e1900

0 моделей

    Создать бенчмарк