/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
12,7 млрд
Размер весов
26,4 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
17 янв 2025

frqwen2.5-from7b-it

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов с поддержкой интерфейса вызова инструментов.

457скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5143

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2923

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4086

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2903

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6532

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3977

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ehristoforu/frqwen2.5-from7b-it — объединённая автором модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная причинная языковая модель для генерации текста и диалогов; доступны интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. В репозитории указаны 12,7 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors; модель рассчитана на работу через Transformers.

Модель подходит для диалоговых приложений, генерации ответов и текста, а также сценариев, где требуется подключение инструментов. Базовая Qwen2.5-7B-Instruct предназначена также для генерации кода и структурированных ответов, однако README этой сборки не описывает её специфические улучшения или результаты оценки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание диалогового ассистента
  • генерация ответов на запросы пользователей
  • подготовка и продолжение текстов
  • подключение языковой модели к инструментам

Ограничения

README не приводит оценок качества или описания специфических преимуществ этой сборки; лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит15

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 passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 4]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [2, 6]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [4, 8]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [6, 10]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [8, 12]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [10, 14]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [12, 16]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [14, 18]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [16, 20]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [18, 22]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [20, 24]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [22, 26]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [24, 28]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16
tokenizer_source: "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"

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
b8ebb36

0 моделей