/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-32B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 дек 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2306.01708

ultiima-32B

Sakalti
Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая 32-миллиардная языковая модель на базе Qwen2.5 для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.

39скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены29 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4962

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,591

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4995

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6854

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3809

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7037

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/ultiima-32B — объединённая модель генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES на основе Qwen/Qwen2.5-32B с участием Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 32 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для диалога и вызова инструментов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для составления ответов, следования инструкциям и задач общего назначения; базовая инструктивная модель также ориентирована на программирование, математику и структурированные ответы. README приводит результаты оценок IFEval и BBH, но не описывает отдельную специализацию или гарантии качества. Поддержка русского языка явно не заявлена.

Лицензия модели — Apache-2.0. README содержит конфигурацию слияния и часть результатов Open LLM Leaderboard; эти показатели не устанавливают качество для конкретных прикладных сценариев.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление текстов по запросу
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • генерация кода и помощь с математическими задачами

Ограничения

README не указывает языки или прикладную специализацию модели; качество на конкретных сценариях по приведённым оценкам определить нельзя. Заявленный контекст до 131 072 токенов не гарантирует одинакового качества на всей его длине.

Для каких профессий подходит14

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.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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/Qwen2.5-32B 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/Qwen2.5-32B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-32B
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.44.32
IFEval (0-Shot)68.54
BBH (3-Shot)58.11
MATH Lvl 5 (4-Shot)43.13
GPQA (0-shot)17.45
MuSR (0-shot)24.13
MMLU-PRO (5-shot)54.56

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
1671cdb

0 моделей

    Создать бенчмарк