/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
21 июн 2026

Kepler-7B

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Kepler-7B — объединённая языковая модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и помощи с кодом.

21скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 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.

  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 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

Kepler-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием SLERP моделей DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она использует архитектуру Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач анализа и написания кода. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • написание и дополнение программного кода
  • анализ и объяснение кода
  • решение задач, требующих пошагового рассуждения

Ограничения

README не приводит оценок качества и сравнительных тестов, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять на собственных примерах.

Для каких профессий подходит12

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

output_model

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:

slices:
  - sources:
      - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
        layer_range: [0, 28]
      - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
        layer_range: [0, 28]
merge_method: slerp
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: float16

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
d51790b

0 моделей