large-baseline
Merged checkpoint produced by the family-aware Delta-P2S experiment package.
Training base: google/gemma-2-9b
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 9 млрд
- Размер весов
- 40,6 ГБ
- Архитектура
- gemma2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 13 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Gemma2-9B-SameFormula-Code-S13
Объединённый чекпойнт Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.
229скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 сен 2026
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.
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
DeltaP2S-Gemma2-9B-SameFormula-Code-S13 — объединённый чекпойнт на базе google/gemma-2-9b, созданный с помощью экспериментального пакета Delta-P2S с учётом семейства моделей. Это плотная авторегрессионная языковая модель Gemma 2 с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; контекстное окно составляет 8192 токена.
В названии указано назначение для кода, однако README не описывает конкретные возможности или результаты в задачах программирования. Модель загружена в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Условия лицензии в доступных данных не приведены.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- написание и дополнение фрагментов кода
- ответы на вопросы в текстовом диалоге
Ограничения
README не приводит оценок качества или конкретных результатов для задач программирования. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в доступных данных не указаны.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Gemma2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 792a405