Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 32 млрд
- Размер весов
- 19,3 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Опубликована
- 20 янв 2025
Ссылки
deepseek-r1-distill-qwen-32b-awq
casperhansen/deepseek-r1-distill-qwen-32b-awq — это распространённая пользователем casperhansen версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с 4-битным квантованием AWQ.
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
Исходную модель разработала DeepSeek на базе Qwen2.5-32B от команды Qwen компании Alibaba Cloud; она дообучена на 800 тысячах образцов, отобранных с использованием DeepSeek-R1, и предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, включая математику, программирование и научные вопросы.
Модель является текстовой autoregressive language model с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 32 млрд параметров. В конфигурации указаны 64 слоя, 40 attention heads, 8 key-value heads, размер скрытого состояния 5120 и максимальная длина контекста 131072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате AWQ с 4-битными группами размера 128 и типом вычислений bfloat16. Квантование существенно уменьшает требования к памяти и подходит для локального запуска, но может снижать точность по сравнению с исходной полноразмерной моделью; конкретные результаты тестирования этой AWQ-сборки в карточке модели не приведены.
Для модели casperhansen указана лицензия MIT. В карточке также отмечается, что исходная DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B поддерживает коммерческое использование, модификацию и создание производных работ, однако при практическом применении следует учитывать условия лицензий исходных компонентов и выбранного программного окружения.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.8Инженерия данных и аналитика
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.7Речь, диалоги и встречи
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- e20a493