/ Модель

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
27 янв 2025

moremerge

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 оценки6

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

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2019

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3566

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2601

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1065

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2868

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ehristoforu/moremerge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и ещё девяти моделей семейства Qwen2.5. В состав объединения входят инструктивные и разговорные модели, варианты для кода и математики, а также DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов; её компоненты ориентированы также на ответы по инструкциям, код и математические рассуждения. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Доступна в формате safetensors для Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текста по инструкции
  • помощь в написании и объяснении кода
  • решение математических задач
  • генерация структурированных ответов
  • интеграция языковой модели с вызовом инструментов

Ограничения

Лицензия и языки модели не указаны в предоставленных данных. Качество отдельных возможностей после объединения компонентов отдельно не описано.

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 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-Math-7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M
    parameters:
      weight: 1
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1
    parameters:
      weight: 1
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
    parameters:
      weight: 1
  - model: HumanLLMs/Human-Like-Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
  - model: fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS
    parameters:
      weight: 1
  - model: Rombo-Org/Rombo-LLM-V2.5-Qwen-7b
    parameters:
      weight: 1
  - model: huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated
    parameters:
      weight: 1
  - model: prithivMLmods/QwQ-LCoT2-7B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
tokenizer_source: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
dtype: bfloat16

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
6f56bba

0 моделей