delta-p2s
Merged Qwen2.5 checkpoint produced by the Qwen-aware Delta-P2S experiment package.
Training base: ./runs/codeqwen_SameFormula-S13/init/delta_p2s
Training directory: ./runs/codeqwen_SameFormula-S13/train/delta_p2s
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 5 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Qwen2.5-14B-DeltaP2S-Code-S13
Объединённый 14-миллиардный чекпойнт на основе Qwen2.5 для генерации текста и диалогов с заявленной кодовой направленностью.
86скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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-Qwen2.5-14B-DeltaP2S-Code-S13 — объединённый чекпойнт Qwen2.5, созданный экспериментальным пакетом Delta-P2S с учётом архитектуры Qwen. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 14 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате Safetensors для Transformers.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Суффикс Code в названии указывает на кодовую направленность чекпойнта, однако README не описывает конкретные задачи, обучение или проверенные возможности в программировании. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация кода в диалоге
- ответы на вопросы о программировании
- помощь с написанием и объяснением кода
Ограничения
README не приводит результатов оценки или подробностей обучения, поэтому качество и фактическая специализация на коде по предоставленным данным подтвердить нельзя. Лицензия не указана в доступных данных.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 24ee5c3