/ 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
26 янв 2025

ZEUS-8B-V27

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

ZEUS 8B V27 — слитая на базе Llama 3.1 модель на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста с длинным контекстом.

36скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3977

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3079

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1344

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,523

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3902

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6544

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ZEUS 8B V27 — языковая модель, созданная автором репозитория T145 слиянием нескольких моделей через mergekit и метод DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли модели Skywork, HuatuoGPT, SuperNova Lite, SauerkrautLM, Lexi Uncensored и Storm. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов.

Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов по инструкциям. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Языки, на которых модель специально оптимизирована, в предоставленных данных не обозначены. Лицензия в предоставленной карточке и метаданных отсутствует, поэтому условия использования здесь определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • выполнение текстовых инструкций
  • создание и продолжение текстов
  • прототипирование приложений с вызовом инструментов

Ограничения

Результаты бенчмарков из README не гарантируют качество в прикладных сценариях. Языковая специализация и условия лицензии не установлены по предоставленным данным.

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 V27

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
      - filter: layers.27.
        value: 0.0
      - value: 0.2
  - layer_range: [0, 32]
    model: 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
      - filter: layers.27.
        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 (%)
Average26.57
IFEval (0-Shot)65.44
BBH (3-Shot)32.22
MATH Lvl 5 (4-Shot)11.93
GPQA (0-shot)7.72
MuSR (0-shot)9.84
MMLU-PRO (5-shot)32.25

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
77baeb1

0 моделей