/ 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-Selective-Top10pct

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальный 7,1-миллиардный диалоговый чекпойнт Qwen2 для генерации текста, созданный в рамках экспериментов BiDirect-OPD.

57скачиваний 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-Selective-Top10pct — экспериментальный разговорный языковой чекпойнт из экспериментов BiDirect-OPD, опубликованный из `questa_deepseek_r1_7b_JSD_rel_90_100`. Основная ветка содержит состояние обучения global_step_300; также доступны более ранние чекпойнты от global_step_20 до global_step_280.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают поддержку диалогового режима. Карточка не описывает конкретные бенчмарки или гарантируемые качества ответов.

Чекпойнт представлен в формате safetensors и основан на эксперименте с дистилляцией DeepSeek; точный идентификатор базовой модели в карточке и метаданных не приведён. Условия лицензии не указаны в доступных сведениях.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • эксперименты с дистилляцией языковых моделей
  • сравнение промежуточных чекпойнтов обучения
  • генерация текста с длинным контекстом

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества и не уточняет лицензию или точную базовую модель. Чекпойнт описан как часть экспериментов BiDirect-OPD, поэтому его практическое качество не подтверждено в доступных сведениях.

Для каких профессий подходит5

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

QuestA-Distilled-DeepSeek-7b-Selective-Top10pct

Uploaded from questa_deepseek_r1_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
b4d7587

0 моделей