/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
24 янв 2025

Savant-Qwen2.5-72B

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая 72-миллиардная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогового общения.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 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

TareksGraveyard/Savant-Qwen2.5-72B — объединённая модель на основе Qwen2.5, созданная автором репозитория методом della_linear с помощью mergekit. В качестве базовой использована zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1, Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2 и ChatWaifu_72B_v2.2.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия указана как other. Сведения о конкретных поддерживаемых языках и особых ограничениях в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация продолжений текста
  • подготовка черновиков и творческих текстов
  • ответы на вопросы в текстовом чате

Ограничения

Языковая поддержка и дополнительные ограничения не описаны в карточке. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами репозитория и лицензиями моделей, вошедших в объединение.

Для каких профессий подходит14

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

After some success with my merging my favorite Llama 3 models, I decided to try my hand on some Qwen 2.5 models I have tried and enjoyed. I never quite got fully onto the Qwen bandwagon as I always preferred LLaMa, but a lot of folks swear by Qwen. In my limited experience with Qwen I have enjoyed these models and merged something decent I think. For this merge I went for an default parameter Della method.

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the della_linear merge method using zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-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: spow12/ChatWaifu_72B_v2.2
    parameters:
      weight: 0.25
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2
    parameters:
      weight: 0.25
  - model: Steelskull/Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2
    parameters:
      weight: 0.25
  - model: Sao10K/72B-Qwen2.5-Kunou-v1
    parameters:
      weight: 0.25
merge_method: della_linear
base_model: zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4c7c4fb

0 моделей