Causal LM checkpoint. License text is in LICENSE.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 авг 2026
Ссылки
amber-meadow-m2
Amber Meadow M2 — каузальная языковая модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.
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
Amber Meadow M2 — каузальная языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем или организацией codex176743 на Hugging Face. Модель представлена как checkpoint и предназначена для запуска через библиотеку Transformers с использованием формата Safetensors.
Модель относится к семейству Qwen2, содержит около 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Она может применяться для диалоговой генерации, продолжения текста и других сценариев, основанных на pipeline text-generation.
К сильным сторонам относятся сравнительно крупный размер, поддержка длинного контекста и совместимость с экосистемой Transformers. В README отсутствуют сведения о конкретных языках, датасетах обучения, результатах оценки, специализации и рекомендуемых параметрах инференса, поэтому качество в прикладных сценариях необходимо проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- продолжение и перефразирование текста
- создание черновиков документов
- локальный запуск текстового ассистента
- генерация текста с длинным контекстом
Ограничения
В README нет данных о поддерживаемых естественных языках, обучающих данных и результатах оценки. Возможности модели и качество ответов в конкретных задачах требуют отдельной проверки.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- ba2c4cf