/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-72B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
9 янв 2025

ultiima-72B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая 72-миллиардная языковая модель Qwen2 для многоязычных диалогов и генерации текста с длинным контекстом.

64скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены2 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4652

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,714

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5906

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7218

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4144

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5355

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/ultiima-72B — слитая языковая модель автора Sakalti на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-72B и Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель на 71,5 млрд параметров в формате safetensors с контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, а карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH.

Модель поддерживает множество языков, среди которых английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский, арабский и хинди. Её можно применять для диалоговых ассистентов, генерации текстов и ответов на инструкции. Карточка указывает лицензию «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами репозитория; конкретные ограничения применения в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • создание многоязычного диалогового ассистента
  • генерация текстов по инструкциям
  • ответы на вопросы в чате
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

Карточка не приводит конкретных ограничений качества или применения; лицензия указана как «other», поэтому условия использования нужно проверить в репозитории.

Для каких профессий подходит15

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

Built With Qwen

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/Qwen2.5-72B 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/Qwen2.5-72B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-72B
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.46.58
IFEval (0-Shot)71.40
BBH (3-Shot)61.10
MATH Lvl 5 (4-Shot)52.42
GPQA (0-shot)21.92
MuSR (0-shot)18.12
MMLU-PRO (5-shot)54.51

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f194962

0 моделей