Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 3,1 млрд
Размер весов: 6,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 июл 2026

Ссылки

Hugging Face arXiv 2212.04089

axeron-verify-05weight

TuralBayev

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 2026

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

TuralBayev разработал axeron-verify-05weight как объединённую модель семейства Qwen2.5, созданную методом Task Arithmetic с помощью forgelm. В основе лежит Qwen/Qwen2.5-3B; при объединении использованы Qwen2.5-3B-Instruct и Qwen2.5-Coder-3B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 3,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; поддержка интерфейса вызова инструментов указана в метаданных. Веса сохранены в формате safetensors, для вычислений использована точность bfloat16. Карточка не описывает отдельные области применения или языки; базовая модель Qwen2.5-3B-Instruct характеризуется каталогом как компактная многоязычная модель для выполнения инструкций и генерации текста, включая структурированные ответы.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и специализация результата объединения отдельно не описаны, поэтому его пригодность для конкретных задач следует оценивать на соответствующих примерах.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
выполнение текстовых инструкций
создание структурированных текстовых ответов
генерация и дополнение кода
эксперименты с объединением языковых моделей

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, подробностей о языковой поддержке или условий лицензии. Эффективность объединённой модели для конкретных задач не охарактеризована.

Для каких профессий подходит15

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.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

verify-05w2

This is a forge of pre-trained language models created using forgelm.

Forge Details

Forge Method

This model was forged using the Task Arithmetic forge method using Qwen/Qwen2.5-3B as a base.

Models Forged

The following models were included in the forge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: Qwen/Qwen2.5-3B
dtype: bfloat16
forge_method: task_arithmetic
modules:
  default:
    slices:
    - sources:
      - layer_range: [0, 36]
        model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
        parameters:
          weight: 0.5
      - layer_range: [0, 36]
        model: Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
        parameters:
          weight: -0.5
      - layer_range: [0, 36]
        model: Qwen/Qwen2.5-3B

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: c71dcba