large-baseline
Merged Qwen2.5 checkpoint produced by the Qwen-aware Delta-P2S experiment package.
Training base: Qwen/Qwen2.5-14B
Training directory: ./runs/codeqwen_SameFormula-S13/train/large_baseline
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 4 сен 2026
Ссылки
DeltaP2S-Qwen2.5-14B-SameFormula-Code-S13
Объединённая 14-миллиардная модель на базе Qwen2.5 для диалоговой генерации текста с заявленной ориентацией на код и формулы.
129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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-SameFormula-Code-S13 — объединённый чекпойнт на базе Qwen2.5, созданный пакетом экспериментов Delta-P2S с учётом архитектуры Qwen. Модель разработана автором репозитория g-assismoraes; в качестве обучающей базы указана Qwen/Qwen2.5-14B.
Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Название и каталог обучения указывают на настройку для задач, связанных с кодом и формулами, однако README не описывает конкретные возможности или результаты на этих задачах.
Весы опубликованы в формате safetensors; для работы используется Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация и продолжение исходного кода
- ответы на вопросы о программировании
- объяснение и преобразование математических формул
Ограничения
README не приводит оценок качества, конкретных результатов на задачах с кодом или формулами и сведений о лицензии.
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.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.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
- 8888af9