Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
Библиотека: transformers
Опубликована: 10 янв 2025

Ссылки

Rombos-Qwen2.5-Writer-32b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая 32-миллиардная модель на базе Qwen2 для творческого письма, ролевых историй и генерации повествовательного текста.

25скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены11 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

SubtleOne/Rombos-Qwen2.5-Writer-32b — 32-миллиардная плотная языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей методом DELLA на базе Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b. В слияние вошли три дообученные модели для творческого письма: EVA-Qwen2.5-32B-v0.2, Qwen2.5-32b-RP-Ink и Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B. Архитектура — Qwen2, модель работает через Transformers и имеет контекстное окно 32 768 токенов.

Модель предназначена для творческого письма, ролевых историй и генерации повествовательного текста; автор отмечает её применение в кампании Dungeons & Dragons. Метаданные также указывают на возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0.

Качество результата зависит от запроса и сценария; карточка не приводит количественных оценок. Это текстовая модель, поэтому она не обрабатывает изображения, аудио или видео как входные данные.

Сценарии применения

написание художественных рассказов
создание описаний персонажей и игровых сцен для Dungeons & Dragons
генерация ролевых диалогов и сюжетных эпизодов
продолжение повествовательного текста по заданному началу

Ограничения

Карточка не содержит количественных оценок качества; пригодность результата для конкретного жанра или сценария следует проверять на собственных запросах. Модель принимает и выдаёт текст.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

Many thanks to Bartowski for providing GGUF versions of this model.

This model is a merge using Rombos's top-ranked 32b model, based on Qwen 2.5, and merging three creative writing finetunes. The creative content is a serious upgrade over the base it started with, and I enjoyed it in my DnD RPG campaign.

Merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Method

This model was merged using the DELLA merge method using Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
parameters:
  int8_mask: true
  rescale: false
  normalize: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union
merge_method: dare_ties
models:
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      weight: [0.4]
      density: [0.55]
  - model: nbeerbower/Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B
    parameters:
      weight: [0.3]
      density: [0.55]
  - model: allura-org/Qwen2.5-32b-RP-Ink
    parameters:
      weight: [0.4]
      density: [0.55]

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: 5ad753c