/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2026

JustRL-Distilled-DeepSeek-7b-Selective-Top10pct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный 7,1-миллиардный чат-чекпойнт семейства Qwen2 для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

48скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 2026

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 оценки

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

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

JustRL-Distilled-DeepSeek-7b-Selective-Top10pct — экспериментальный разговорный чекпойнт из экспериментов BiDirect-OPD, опубликованный SelectiveDOPD. Ветка main содержит состояние обучения global_step_300; также доступны более ранние контрольные точки от global_step_20 до global_step_280. По метаданным это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM, размером 7,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; поддержка чата указана в метаданных. Файлы представлены в формате safetensors для Transformers.

README связывает чекпойнт с экспериментами дистилляции JustRL/DeepSeek и выборкой Selective Top10pct, но не описывает методику, обучающие данные или результаты, поэтому конкретные преимущества и области специализации установить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • проверка экспериментальных чекпойнтов BiDirect-OPD
  • оценка текстовой генерации на длинном контексте

Ограничения

README не сообщает методику дистилляции, данные обучения или результаты оценки; назначение и качество модели за пределами текстовой генерации не подтверждены. Лицензия не приведена в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

JustRL-Distilled-DeepSeek-7b-Selective-Top10pct

Uploaded from justrl_deepseek_7b_JSD_rel_90_100 in the BiDirect-OPD experiments.

The main branch contains global_step_300. Available earlier checkpoint branches:

  • global_step_20
  • global_step_40
  • global_step_60
  • global_step_80
  • global_step_100
  • global_step_120
  • global_step_140
  • global_step_160
  • global_step_180
  • global_step_200
  • global_step_220
  • global_step_240
  • global_step_260
  • global_step_280

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
25eae0c

0 моделей