/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
25 фев 2025

Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая методом TIES 7,1-миллиардная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогового общения.

42скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены26 фев 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,764

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3171

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4376

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4481

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5543

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4879

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Xiaojian9992024/Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview — объединённая методом TIES языковая модель, созданная разработчиком Xiaojian9992024 с помощью mergekit на основе нескольких моделей семейства Qwen2.5. В состав слияния вошли gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.3, rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b, suayptalha/Clarus-7B-v0.1, prithivMLmods/WebMind-7B-v0.1, fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS и Xiaojian9992024/Qwen2.5-THREADRIPPER-Small.

Модель с архитектурой Qwen2 имеет 7,1 млрд параметров и контекст длиной 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; для запуска доступны веса safetensors и библиотека Transformers. В карточке приведены результаты оценивания, включая 76,40% на IFEval и 36,62% на BBH.

Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет целевые языки и ограничения качества; результаты тестов не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • интерактивное общение с языковой моделью

Ограничения

Карточка не указывает целевые языки и подробные ограничения модели. Приведённые результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2.5-Dyanka-7B-Preview

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 gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.3 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: gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.3
    #no parameters necessary for base model
  - model: suayptalha/Clarus-7B-v0.1
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
  - model: Xiaojian9992024/Qwen2.5-THREADRIPPER-Small
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
  - model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
  - model: prithivMLmods/WebMind-7B-v0.1
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS
    parameters:
      density: 0.2
      weight: 0.2
      
merge_method: ties
base_model: gz987/qwen2.5-7b-cabs-v0.3
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here! Summarized results can be found here!

MetricValue (%)
Average37.30
IFEval (0-Shot)76.40
BBH (3-Shot)36.62
MATH Lvl 5 (4-Shot)48.79
GPQA (0-shot)8.95
MuSR (0-shot)15.51
MMLU-PRO (5-shot)37.51

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
95886fb

0 моделей