Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 494 млн
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-0.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 18 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

test-gguf

WonseokJayJung

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слияние базовой и инструктивной Qwen2.5-0.5B для генерации текста и диалогов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 июн 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

WonseokJayJung/test-gguf — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная слиянием Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-0.5B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит около 494 млн параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст. Её можно применять для диалогов, выполнения инструкций и других задач генерации текста. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

генерация текста по запросу
ответы на пользовательские вопросы в диалоге
выполнение текстовых инструкций
создание черновиков и кратких текстов

Ограничения

Компактный размер модели может ограничивать качество на сложных задачах; конкретные результаты оценки качества не приведены. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range:
    - 0
    - 24
    model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
  - layer_range:
    - 0
    - 24
    model: Qwen/Qwen2.5-0.5B

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: 865d7e3