/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
4 дек 2024

model-3

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая методом TIES модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов.

46скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 фев 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 оценки6

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

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3213

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6264

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5542

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4264

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3708

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4455

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/model-3 — языковая модель Qwen2, созданная слиянием моделей через mergekit методом TIES. В слиянии использованы Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; итоговая модель имеет около 7,1 млрд параметров, архитектуру Qwen2ForCausalLM и веса в формате Safetensors с точностью bfloat16.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Данные README содержат результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывают специальные предметные области или подтверждённые преимущества модели.

Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом помощнике
  • составление и продолжение текстов
  • ответы на запросы в формате инструкций
  • генерация структурированных ответов
  • вызов инструментов в диалоговом сценарии

Ограничения

Языки, на которых модель специально обучена или проверена, в предоставленных данных не перечислены. Лицензия также не приведена.

Для каких профессий подходит14

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-7B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.31.78
IFEval (0-Shot)62.64
BBH (3-Shot)36.32
MATH Lvl 5 (4-Shot)32.33
GPQA (0-shot)9.51
MuSR (0-shot)11.50
MMLU-PRO (5-shot)38.39

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
fa99cc1

0 моделей