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: 24 янв 2025

Ссылки

ultiima-14B-v0.2

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для диалогового взаимодействия и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

33скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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 оценки6

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

IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,707
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,3995
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,5387
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3826
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4794
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,6472
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/ultiima-14B-v0.2 — объединённая языковая модель Sakalti, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 и sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.6. Это плотная модель Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста составляет 131 072 токена.

Модель подходит для диалогов и других задач генерации текста. Описание базовой модели в каталоге также относит семейство Lamarck к многошаговым рассуждениям, написанию прозы и переводу, но для этой модели подтверждённая задача — text-generation. Языки, на которые модель рассчитана, в предоставленных источниках не обозначены. Файлы модели представлены в формате Safetensors; README указывает тип данных float16. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

ведение диалогов с пользователем
генерация ответов и продолжений текста
написание черновиков прозы
помощь в многошаговых рассуждениях
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Языковая специализация и лицензия не указаны в предоставленных источниках. Возможности многошагового рассуждения, написания прозы и перевода описаны для базового семейства, но отдельно для этой версии не подтверждены.

Для каких профессий подходит13

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 TIES merge method using sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.6

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:




models:
  - model: sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.6
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7
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: bca5273