Uploaded finetuned model
- Developed by: bcoding
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 26 июл 2026
Ссылки
deepseek-llvm-sft-merged-7B
Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B модель Qwen2 для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.
36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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.
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
bcoding/deepseek-llvm-sft-merged-7B — дообученная bcoding модель для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-unsloth-bnb-4bit, использует плотную архитектуру Qwen2 с 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Для обучения применялись Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; карточка сообщает об ускоренном обучении.
Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- поддержка диалогов на английском языке
- создание и продолжение текстов
- обработка длинного текстового контекста
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценивания качества или специализированных возможностей модели, поэтому её пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- a7d0e9c