Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwentile2.5-32B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Eva-Qwentile2.5-32B

ThijsL202

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 32-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и ролевых диалогов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

ThijsL202/Eva-Qwentile2.5-32B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct с включением EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии с уклоном в ролевые игры; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов.

Модель содержит 32 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не уточняет языки и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно определить по доступным сведениям.

Сценарии применения

ведение ролевых диалогов от лица персонажа
написание историй и сцен
генерация ответов в разговорном формате
создание диалогов с использованием инструментов

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и конкретные поддерживаемые языки. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит3

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

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 TIES merge method using maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct as a base.

This merge leans towards roleplay.

Models Merged

The following models were included in the merge:

EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 0.9 
      
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1.1 
      
  - model: maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
      
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1

merge_method: ties
base_model: maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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: 8c9b14d