Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099

QwenQwen2.5-7B-IT-Dare

ehristoforu

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

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

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

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

BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5398
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,5091
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,7509
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3037
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,4289
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4034
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

QwenQwen2.5-7B-IT-Dare — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В карточке перечислена только эта базовая модель, поэтому объединение фактически описано как слияние её весов с коэффициентами 1 и плотностью 1.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она подходит для диалогов и генерации текста, а интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и у базовой модели, качество ответов может зависеть от запроса; карточка не приводит результатов оценки или специальных ограничений применения.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
генерация и продолжение текста
создание структурированных текстовых ответов
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества и сведения о специализации модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 DARE TIES 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: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: dare_ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
tokenizer_source: "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
dtype: float16

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: 376d1c8