delta-p2s
Merged Qwen2.5 checkpoint produced by the Qwen-aware Delta-P2S experiment package.
Training base: ./runs/codeqwen7B-14B_SameFormula-S13/init/delta_p2s
Training directory: ./runs/codeqwen7B-14B_SameFormula-S13/train/delta_p2s
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 10 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Qwen2.5-14B-DeltaP2S-QwenCoder-Code-S13-QV
Слитый 14-миллиардный чекпойнт Qwen2.5 для текстовой генерации и чат-сценариев, связанный с экспериментом по генерации кода.
30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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
Delta-P2S — слитый чекпойнт на архитектуре Qwen2.5, созданный с помощью экспериментального пакета Delta-P2S с учётом архитектуры Qwen. Модель содержит 14 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и веса в формате safetensors; заявленное контекстное окно составляет 131 072 токена.
Название и обучающие пути указывают на кодовую направленность эксперимента с Qwen, однако README не уточняет обучающие данные, языки программирования или конкретные сценарии. Модель поддерживает текстовую генерацию и чат. Она может применяться для генерации кода и диалоговых ответов, но качество для этих задач не описано. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация кода по текстовому запросу
- ответы в диалоговом интерфейсе
- продолжение и редактирование фрагментов кода
Ограничения
README не приводит результаты оценки качества, перечень поддерживаемых языков программирования или обучающих данных. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели
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
- fdfcf1c