Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen-2.5-7B-R1-Stock
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

Qwen2.5-ColdBrew-R1-test

Theros

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая диалоговая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов в длинном контексте.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В объединении использованы SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew, bunnycore/Qwen-2.5-7B-R1-Stock и fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS; базовой моделью и источником токенизатора указана SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый сценарий и имеет контекст до 131072 токенов. Она предназначена для генерации ответов и ведения текстовых диалогов. В карточке не приведены результаты сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers; лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

ведение диалога с текстовым ассистентом
генерация ответов на пользовательские запросы
создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В доступных данных нет результатов оценивания качества модели. Языковая поддержка и лицензия не установлены по предоставленным сведениям.

Для каких профессий подходит12

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

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 Model Stock merge method using SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew 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: SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS
    parameters:
      weight: 0.4
  - model: bunnycore/Qwen-2.5-7B-R1-Stock
    parameters:
      weight: 0.4
base_model: SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew
merge_method: model_stock
parameters:
dtype: bfloat16
tokenizer_source: SvalTek/Qwen2.5-ColdBrew

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: 3f44ad9