/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
24 янв 2025

Qwen-2.5-7B-R1-Stock

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

49скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены26 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 оценки6

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

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5008

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3994

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7573

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5393

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2995

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4294

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore/Qwen-2.5-7B-R1-Stock — слитая с помощью mergekit методом Model Stock языковая модель на архитектуре Qwen2. В основу объединения легла Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; также использованы DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и модель Qwen-2.5-7b-rp-lora на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на инструкции и задачи, где полезны возможности включённых базовых моделей. Доступна на английском языке; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Лицензия и специальные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в диалоге
  • генерация связного текста
  • объяснение и решение задач с пошаговыми рассуждениями
  • вызов инструментов через совместимый интерфейс

Ограничения

В предоставленных материалах нет сведений о лицензии и специализированных ограничениях. Результаты из таблицы Open LLM Leaderboard приведены лишь частично, поэтому по ним нельзя оценить производительность на полном наборе тестов.

Для каких профессий подходит15

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

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 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 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: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct+bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
merge_method: model_stock
parameters:
dtype: bfloat16
tokenizer_source: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.26.97
IFEval (0-Shot)75.73
BBH (3-Shot)34.85
MATH Lvl 5 (4-Shot)0.00
GPQA (0-shot)6.60
MuSR (0-shot)8.05
MMLU-PRO (5-shot)36.60

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
dc0b30c

0 моделей