Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 11,3 млрд
Размер весов: 23,6 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 10 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

qwen2.5-7b-upscaled

ehristoforu

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая на основе Qwen2.5-7B-Instruct модель для диалогов, генерации текста и вызова инструментов.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 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 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

ehristoforu/qwen2.5-7b-upscaled — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием весов через mergekit методом passthrough на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для общения, генерации текста и использования интерфейса вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 11,3 млрд параметров; максимальный контекст — 32 768 токенов.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README не сообщает оценок качества или конкретных улучшений относительно базовой модели. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

ведение диалогов с пользователем
генерация текстовых ответов по запросу
подготовка структурированных ответов
вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Доступные сведения не содержат независимых оценок качества или описания преимуществ слияния. Лицензия и языковой охват в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит14

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

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:

Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 19]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [19, 20]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [19, 20]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [19, 20]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [20, 21]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [20, 21]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [20, 21]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [21, 22]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [21, 22]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [21, 22]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [22, 23]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [22, 23]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [22, 23]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [23, 24]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [23, 24]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [23, 24]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [24, 25]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [24, 25]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [24, 25]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [25, 26]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [25, 26]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [25, 26]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [26, 27]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [26, 27]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [26, 27]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [27, 28]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [27, 28]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [27, 28]
    model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0

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: 3da7a68