Характеристики

Контекст: 16 384 токена
Параметры: 14,1 млрд
Размер весов: 29,3 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Phi-4-Stock-RP
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

Phi-4-Model-Stock-v2

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая на основе Phi-4 языковая модель для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

30скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 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.

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 оценки6

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

GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,349
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,5331
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,3754
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4662
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,6825
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,6375
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore создала Phi-4-Model-Stock-v2 — объединённую языковую модель для генерации текста и диалогов. Модель получена методом Model Stock с помощью mergekit: в качестве основы использована unsloth/phi-4, объединённой с несколькими вариантами Phi-4 и моделью рассуждений Pinkstack. Репозиторий содержит веса safetensors; архитектура в метаданных обозначена как LlamaForCausalLM, размер — 14,1 млрд параметров, контекст — до 16 384 токенов.

Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации ответов с рассуждениями. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки IFEval и BBH. Метаданные не подтверждают отдельные мультимодальные возможности или поддержку конкретных языков. Условия лицензирования в предоставленных материалах не приведены.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
составление связных текстов по запросу
получение ответов с пошаговыми рассуждениями

Ограничения

Поддержка конкретных языков и лицензия не подтверждены предоставленными материалами; качество ответов может зависеть от сценария и объединённых компонентов.

Для каких профессий подходит11

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

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 Model Stock merge method using unsloth/phi-4 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: bunnycore/Phi-4-Stock-RP+bunnycore/Phi-4-RP-lora_model
  - model: bunnycore/Phi-4-Stock-Ex
  - model: Pinkstack/SuperThoughts-CoT-14B-16k-o1-QwQ
  - model: bunnycore/Phi-4-Stock-RP
base_model: unsloth/phi-4
merge_method: model_stock
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: unsloth/phi-4

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	38.87
IFEval (0-Shot)	63.75
BBH (3-Shot)	54.69
MATH Lvl 5 (4-Shot)	35.88
GPQA (0-shot)	13.20
MuSR (0-shot)	17.57
MMLU-PRO (5-shot)	48.12

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: c4ded26