/ Модель

Характеристики

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

QuestA-Distilled-DeepSeek-7b-DirectOPD

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Диалоговая модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров из экспериментов BiDirect-OPD для генерации текста с длинным контекстом.

185скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

QuestA-Distilled-DeepSeek-7b-DirectOPD — диалоговая языковая модель, опубликованная как чекпойнт экспериментов BiDirect-OPD. В репозитории находится версия global_step_300; также доступны более ранние чекпойнты обучения. Метаданные указывают архитектуру Qwen2ForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. README связывает её с экспериментами BiDirect-OPD и называет дистиллированной моделью DeepSeek 7B, однако точный исходный репозиторий базовой модели в карточке не указан. Данные не описывают языковое покрытие, результаты оценки качества или конкретные специализации. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание текстовых ответов по длинному контексту
  • экспериментальное сравнение чекпойнтов обучения

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества, языкового покрытия или условий лицензирования; базовая модель указана только обобщённо как DeepSeek 7B.

Для каких профессий подходит4

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

QuestA-Distilled-DeepSeek-7b-DirectOPD

Uploaded from questa_deepseek_r1_7b_directopd 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
e61f2f0

0 моделей