/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Q2.5-Veltha-14B
Библиотека
transformers
Опубликована
28 янв 2025

q-2.5-deepseek-r1-veltha-v0.3

Генерация текстаТекст → текст

Слитая на основе Qwen2 и DeepSeek-R1 14B языковая модель для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 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.

  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

attashe/q-2.5-deepseek-r1-veltha-v0.3 — 14-миллиардная плотная языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием двух моделей с помощью метода SLERP и инструмента mergekit. В основу слияния вошли djuna/Q2.5-Veltha-14B и huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2; архитектура — Qwen2ForCausalLM. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат Safetensors.

Модель рассчитана на диалоговое взаимодействие и генерацию текста, включая работу через интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Метаданные указывают на DeepSeek-R1 на базе Qwen2 с ослабленными отказами, однако отдельные языки и области применения в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация ответов и пояснений на текстовые запросы
  • обработка длинных текстовых запросов
  • использование языковой модели через интерфейс вызова инструментов

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о языковом покрытии. Метаданные базовой модели указывают на ослабленные отказы, что может влиять на поведение модели в ответах.

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 SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: djuna/Q2.5-Veltha-14B
  - model: huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2
merge_method: slerp
base_model: djuna/Q2.5-Veltha-14B
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.2, 0.25, 0.3, 0.25, 0.2]
    - filter: "q_proj|k_proj|v_proj"
      value: [0.2, 0.25, 0.3, 0.25, 0.2]
    - filter: "up_proj|down_proj"
      value: [0.2, 0.3, 0.4, 0.3, 0.2]
    - filter: mlp
      value: [0.25, 0.35, 0.55, 0.35, 0.25]
    - value: 0.45  # default for other components
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
f9bdfbc

0 моделей