/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,8 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-3B-RP-Mix
Библиотека
transformers
Опубликована
31 дек 2024

Qwen2.5-3B-RP-Thinker

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Слитая методом TIES модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.

32скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 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

    0,3353

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4164

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5894

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2643

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3287

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,315

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Thinker — языковая модель, созданная автором репозитория слиянием нескольких предварительно обученных моделей методом TIES через mergekit. В основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct; также объединены bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix, Spestly/Athena-1-3B и PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения инструкций. Она построена на архитектуре Qwen2, содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers; в оценке Open LLM Leaderboard приведены результаты по IFEval и BBH.

Карточка не сообщает языковой состав и специальные прикладные области. Лицензия в доступных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя; результаты оценок не гарантируют качество для конкретных запросов.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • выполнение инструкций на естественном языке
  • черновое рассуждение и решение задач в текстовом формате

Ограничения

Языки и лицензия не подтверждены доступными сведениями. Приведённые оценки IFEval и BBH ограничены указанными бенчмарками и не гарантируют качество в иных сценариях.

Для каких профессий подходит9

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-3B-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: PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview
    parameters:
      density: [1, 0.7, 0.1] # density gradient
      weight: 1.0
  - model: bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix
    parameters:
      density: 0.5
      weight: [0, 0.3, 0.7, 1] # weight gradient
  - model: Spestly/Athena-1-3B
    parameters:
      density: 0.33
      weight:
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.17.69
IFEval (0-Shot)58.94
BBH (3-Shot)17.41
MATH Lvl 5 (4-Shot)2.27
GPQA (0-shot)1.90
MuSR (0-shot)1.76
MMLU-PRO (5-shot)23.89

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
f100699

0 моделей