p2s
Merged Qwen2.5 checkpoint produced by the Qwen-aware Delta-P2S experiment package.
Training base: ./runs/codeqwen7B-14B_SameFormula-S13/init/p2s
Training directory: ./runs/codeqwen7B-14B_SameFormula-S13/train/p2s
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 9 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Qwen2.5-14B-P2S-QwenCoder-Code-S13-QV
Экспериментальный объединённый чекпойнт Qwen2.5 на 14 млрд параметров для генерации текста в диалоговом режиме, ориентированный по названию на задачи программирования.
29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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
Это объединённый чекпойнт семейства Qwen2.5 размером 14 млрд параметров, созданный в рамках эксперимента Delta-P2S с использованием Qwen-aware пакета. Модель построена на базе Qwen2.5 и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; имя репозитория указывает на специализацию на программировании, но README не описывает конкретные задачи или результаты для кода.
Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с классом Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Доступный формат весов — safetensors. В метаданных нет сведений о поддерживаемых естественных языках или лицензии.
Сценарии применения
- генерация кода по текстовому запросу
- диалоговые ответы на вопросы о программировании
- работа с длинными текстовыми запросами в контексте до 131 072 токенов
Ограничения
README не приводит оценок качества, обучающих данных или конкретных сценариев применения; специализация на коде выводится только из названия репозитория. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.
Для каких профессий подходит6
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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
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
- 35d236f