Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-7B-Qandora-CySec
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2408.07990

Qwen2.5-ColdBrew-R1-test8

Theros

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

20скачиваний 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 создал эту объединённую языковую модель семейства Qwen2.5 с помощью mergekit и метода SCE. В качестве базовой использована Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4; в объединение также вошли ZeroXClem/Qwen2.5-7B-Qandora-CySec, bunnycore/Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v4 и ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerCreative-Mix.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Карточка не сообщает о специализированных языках или областях применения.

Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять на странице репозитория Hugging Face. Это тестовый вариант ColdBrew R1, и его качество для конкретных задач следует оценивать отдельно.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
диалоговое взаимодействие с пользователем
подготовка черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Это тестовый вариант объединённой модели; качество и поведение могут отличаться от исходных моделей и требуют проверки под конкретный сценарий. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит8

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 SCE merge method using Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4 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: Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4
    parameters:
      density: 0.6
      weight: 0.6
  - model: ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerCreative-Mix
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
  - model: ZeroXClem/Qwen2.5-7B-Qandora-CySec
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
  - model: bunnycore/Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v4
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
merge_method: sce
base_model: Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4
normalize: true
int8_mask: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4

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: 83c6bb9