/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 янв 2025

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Экспериментальная 14-миллиардная текстовая модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B с ослабленными отказами для диалогов и генерации текста.

227скачиваний за 30 дней35лайковвеса обновлены23 янв 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

huihui-ai выпустила uncensored-версию DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, созданную методом abliteration для удаления отказов модели. Это экспериментальная версия с грубой реализацией концепции; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM на 14 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения, математики и программирования; поддерживает контекст до 131072 токенов.

Модель основана на deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Автор указывает, что доступна более новая версия v2. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы без стандартных отказов модели
  • генерация текста по запросу
  • решение математических задач с рассуждениями
  • помощь с программированием
  • экспериментальное исследование поведения модели при abliteration

Ограничения

Автор описывает метод как грубую реализацию proof of concept; удаление отказов может влиять на поведение и безопасность модели. В README рекомендуется более новая версия v2.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
65f0318

0 моделей