/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Опубликована
27 янв 2025

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Японская дообученная модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B для генерации текста и диалоговых ответов.

278скачиваний за 30 дней254лайкавеса обновлены27 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 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

Это японская дообученная версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, созданная Рёсуке Исигами. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на японском языке; базовая модель также ориентирована на рассуждения, математику и программирование.

Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 32 млрд параметров. Максимальная длина контекста — 131 072 токена. Доступны веса в формате safetensors, лицензия — MIT. Карточка подтверждает японскую настройку, но не приводит подробностей о данных дообучения или отдельных результатах оценки.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • ведение диалога на японском языке
  • генерация японского текста
  • решение математических задач на японском языке
  • помощь с программированием в диалоге на японском языке

Ограничения

В карточке не приведены результаты бенчмарков и сведения о данных дообучения; качество для конкретных задач отдельно не подтверждено.

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

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese

Model Description

This is a Japanese finetuned model based on deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

messages = [
    {"role": "user", "content": "AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids,
                            max_new_tokens=4096,
                            temperature=0.7,
                            streamer=streamer)

Prompt Format

<|begin▁of▁sentence|><|User|>AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか?<|Assistant|>

License

MIT License

Author

Ryosuke Ishigami

How to cite

@misc{cyberagent-deepseek-r1-distill-qwen-32b-japanese,
      title={DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese},
      url={https://huggingface.co/cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese},
      author={Ryosuke Ishigami},
      year={2025},
}

Citation

@misc{deepseekai2025deepseekr1incentivizingreasoningcapability,
      title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning}, 
      author={DeepSeek-AI and Daya Guo and Dejian Yang and Haowei Zhang and Junxiao Song and Ruoyu Zhang and Runxin Xu and Qihao Zhu and Shirong Ma and Peiyi Wang and Xiao Bi and Xiaokang Zhang and Xingkai Yu and Yu Wu and Z. F. Wu and Zhibin Gou and Zhihong Shao and Zhuoshu Li and Ziyi Gao and Aixin Liu and Bing Xue and Bingxuan Wang and Bochao Wu and Bei Feng and Chengda Lu and Chenggang Zhao and Chengqi Deng and Chenyu Zhang and Chong Ruan and Damai Dai and Deli Chen and Dongjie Ji and Erhang Li and Fangyun Lin and Fucong Dai and Fuli Luo and Guangbo Hao and Guanting Chen and Guowei Li and H. Zhang and Han Bao and Hanwei Xu and Haocheng Wang and Honghui Ding and Huajian Xin and Huazuo Gao and Hui Qu and Hui Li and Jianzhong Guo and Jiashi Li and Jiawei Wang and Jingchang Chen and Jingyang Yuan and Junjie Qiu and Junlong Li and J. L. Cai and Jiaqi Ni and Jian Liang and Jin Chen and Kai Dong and Kai Hu and Kaige Gao and Kang Guan and Kexin Huang and Kuai Yu and Lean Wang and Lecong Zhang and Liang Zhao and Litong Wang and Liyue Zhang and Lei Xu and Leyi Xia and Mingchuan Zhang and Minghua Zhang and Minghui Tang and Meng Li and Miaojun Wang and Mingming Li and Ning Tian and Panpan Huang and Peng Zhang and Qiancheng Wang and Qinyu Chen and Qiushi Du and Ruiqi Ge and Ruisong Zhang and Ruizhe Pan and Runji Wang and R. J. Chen and R. L. Jin and Ruyi Chen and Shanghao Lu and Shangyan Zhou and Shanhuang Chen and Shengfeng Ye and Shiyu Wang and Shuiping Yu and Shunfeng Zhou and Shuting Pan and S. S. Li and Shuang Zhou and Shaoqing Wu and Shengfeng Ye and Tao Yun and Tian Pei and Tianyu Sun and T. Wang and Wangding Zeng and Wanjia Zhao and Wen Liu and Wenfeng Liang and Wenjun Gao and Wenqin Yu and Wentao Zhang and W. L. Xiao and Wei An and Xiaodong Liu and Xiaohan Wang and Xiaokang Chen and Xiaotao Nie and Xin Cheng and Xin Liu and Xin Xie and Xingchao Liu and Xinyu Yang and Xinyuan Li and Xuecheng Su and Xuheng Lin and X. Q. Li and Xiangyue Jin and Xiaojin Shen and Xiaosha Chen and Xiaowen Sun and Xiaoxiang Wang and Xinnan Song and Xinyi Zhou and Xianzu Wang and Xinxia Shan and Y. K. Li and Y. Q. Wang and Y. X. Wei and Yang Zhang and Yanhong Xu and Yao Li and Yao Zhao and Yaofeng Sun and Yaohui Wang and Yi Yu and Yichao Zhang and Yifan Shi and Yiliang Xiong and Ying He and Yishi Piao and Yisong Wang and Yixuan Tan and Yiyang Ma and Yiyuan Liu and Yongqiang Guo and Yuan Ou and Yuduan Wang and Yue Gong and Yuheng Zou and Yujia He and Yunfan Xiong and Yuxiang Luo and Yuxiang You and Yuxuan Liu and Yuyang Zhou and Y. X. Zhu and Yanhong Xu and Yanping Huang and Yaohui Li and Yi Zheng and Yuchen Zhu and Yunxian Ma and Ying Tang and Yukun Zha and Yuting Yan and Z. Z. Ren and Zehui Ren and Zhangli Sha and Zhe Fu and Zhean Xu and Zhenda Xie and Zhengyan Zhang and Zhewen Hao and Zhicheng Ma and Zhigang Yan and Zhiyu Wu and Zihui Gu and Zijia Zhu and Zijun Liu and Zilin Li and Ziwei Xie and Ziyang Song and Zizheng Pan and Zhen Huang and Zhipeng Xu and Zhongyu Zhang and Zhen Zhang},
      year={2025},
      eprint={2501.12948},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.12948}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
32c4a61

0 моделей