Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-32B
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

ud-14b

ehristoforu

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая 32-миллиардная модель семейства Qwen2 для диалоговой генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

34скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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.

MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,1903
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,4235
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2374
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4394
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,2415
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,3324
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ehristoforu/ud-14b — объединённая автором модель для генерации текста и диалогового общения. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-32B; в объединение также вошли Qwen/QwQ-32B-Preview и unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Архитектура — плотная Qwen2 с причинной языковой моделью, размер — 32 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

Модель предназначена для генерации ответов в чате и обработки длинных текстовых запросов. В метаданных отмечен интерфейс вызова инструментов, однако README не описывает его применение или проверенные сценарии. Языки и специализированные области применения в предоставленных данных не обозначены. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных источниках.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом чате
продолжение и составление текстов
обработка длинных текстовых запросов
использование интерфейса вызова инструментов

Ограничения

В предоставленных источниках не указаны поддерживаемые языки и лицензия; README также не сообщает результаты оценок качества или проверенные сценарии вызова инструментов.

Для каких профессий подходит10

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-32B 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: unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
    parameters:
      weight: 0.65
      density: 0.65
  - model: Qwen/QwQ-32B-Preview
    parameters:
      weight: 0.35
      density: 0.35
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-32B
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
tokenizer_source: "unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: a5023eb