/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Skywork-o1-Open-Llama-3.1-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 янв 2025

ZEUS-8B-V26

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для диалогов, генерации текста и вызова инструментов с контекстом до 131 072 токенов.

30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 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.

  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 оценки6

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

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1246

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5232

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6708

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3907

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4016

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2953

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ZEUS-8B-V26 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли instruct- и reasoning-модели, включая HuatuoGPT-o1, Skywork-o1, Llama-3.1-Storm, SauerkrautLM и другие; базой в README названа unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 67,08% на IFEval и 32,25% на BBH; эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество в других сценариях.

Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют. В README также не описаны специальные ограничения на применение.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом помощнике
  • следование инструкциям пользователя
  • длинные беседы и работа с большим контекстом
  • генерация рассуждений и ответов на сложные вопросы
  • вызов инструментов из диалога

Ограничения

Лицензия и языковой охват не указаны в предоставленных источниках. Результаты бенчмарков в README не позволяют судить о качестве на всех задачах и языках.

Для каких профессий подходит15

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

ZEUS-8B-V26

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 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: Skywork/Skywork-o1-Open-Llama-3.1-8B
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
name: strawberry-patch
parameters:
  t:
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: Skywork/Skywork-o1-Open-Llama-3.1-8B
  - layer_range: [0, 32]
    model: FreedomIntelligence/HuatuoGPT-o1-8B
---
base_model: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
dtype: bfloat16
merge_method: dare_ties
parameters:
  int8_mask: 1.0
  normalize: 1.0
  random_seed: 145.0
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 32]
    model: unsloth/Llama-3.1-Storm-8B
    parameters:
      density: 0.94
      weight: 0.35
  - layer_range: [0, 32]
    model: arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite
    parameters:
      density: 0.92
      weight: 0.26
  - layer_range: [0, 32]
    model: VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct
    parameters:
      density: 0.91
      weight:
      - filter: layers.20.
        value: 0.0
      - filter: layers.21.
        value: 0.0
      - filter: layers.22.
        value: 0.0
      - filter: layers.23.
        value: 0.0
      - filter: layers.24.
        value: 0.0
      - filter: layers.25.
        value: 0.0
      - filter: layers.26.
        value: 0.0
      - value: 0.2
  - layer_range: [0, 32]
    model: output\strawberry-patch
    parameters:
      density: 0.92
      weight:
      - filter: layers.20.
        value: 0.2
      - filter: layers.21.
        value: 0.2
      - filter: layers.22.
        value: 0.2
      - filter: layers.23.
        value: 0.2
      - filter: layers.24.
        value: 0.2
      - filter: layers.25.
        value: 0.2
      - filter: layers.26.
        value: 0.2
      - value: 0.0
  - layer_range: [0, 32]
    model: Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2
    parameters:
      density: 0.93
      weight: 0.19
  - layer_range: [0, 32]
    model: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
tokenizer:
  tokens:
    <|begin_of_text|>:
      force: true
      source: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
    <|eot_id|>:
      force: true
      source: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
    <|finetune_right_pad_id|>:
      force: true
      source: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here! Summarized results can be found here!

MetricValue (%)
Average26.38
IFEval (0-Shot)67.08
BBH (3-Shot)32.25
MATH Lvl 5 (4-Shot)10.95
GPQA (0-shot)6.04
MuSR (0-shot)9.64
MMLU-PRO (5-shot)32.30

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
7605038

0 моделей