Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Lamarck-14B-v0.7
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 фев 2025

Ссылки

Saka-14B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Saka-14B — объединённая модель Qwen2 на 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токена.

1 561скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены3 июл 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 оценки6

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

GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,396
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,5396
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,4094
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,7174
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,6497
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4886
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Saka-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Sakalti методом TIES с помощью mergekit на основе Qwenvergence-14B-v11 и Lamarck-14B-v0.7. Модель содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на генерацию ответов в диалоге; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Длина контекста составляет 131 072 токена.

Модель может применяться для диалоговых сценариев и генерации текста. В README не приведены оценки качества, конкретные поддерживаемые языки или дополнительные ограничения. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация ответов на текстовые запросы
создание связного текста по инструкции
подключение модели к сценарию вызова инструментов

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и перечень поддерживаемых языков. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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.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

hello

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v11 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:





models:
  - model: sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v11
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

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: 9d7431e