Характеристики

Контекст: 16 384 токена
Параметры: 14,1 млрд
Размер весов: 29,3 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Phi-4-Math-IO
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 янв 2025

Ссылки

Phi-4-Base

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая модель семейства Phi-4 для генерации текста и диалогов с возможностями, унаследованными от математических и рассуждающих моделей.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Sorawiz/Phi-4-Base — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES на основе нескольких моделей семейства Phi-4. В состав вошли Phi-4-Empathetic, LoRA-phi-4-abliterated, Phi-4-Math-IO, Phi-4-o1 и Phi-4-QwQ. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 14,1 млрд параметров и использует контекст до 16 384 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Состав исходных моделей ориентирует её на эмпатичные ответы, математику, рассуждения и задачи в стиле QwQ и o1. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
решение математических задач
пошаговые логические рассуждения
создание эмпатичных ответов
генерация текста общего назначения

Ограничения

Языки и лицензия не установлены по предоставленным данным. Результаты объединения нескольких моделей могут различаться по качеству между задачами; подробные оценки качества в карточке отсутствуют.

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.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 prithivMLmods/Phi-4-Empathetic + ngxson/LoRA-phi-4-abliterated 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: prithivMLmods/Phi-4-Empathetic+ngxson/LoRA-phi-4-abliterated
  - model: prithivMLmods/Phi-4-o1+ngxson/LoRA-phi-4-abliterated
    parameters:
      density: 0.75
      weight: 0.75
  - model: prithivMLmods/Phi-4-QwQ+ngxson/LoRA-phi-4-abliterated
    parameters:
      density: 0.50
      weight: 0.50
  - model: prithivMLmods/Phi-4-Math-IO+ngxson/LoRA-phi-4-abliterated
    parameters:
      density: 0.30
      weight: 0.30
merge_method: ties
base_model: prithivMLmods/Phi-4-Empathetic+ngxson/LoRA-phi-4-abliterated
parameters:
  normalize: true
dytpe: float32

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 79a0a6b