/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
31 янв 2025

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-abliterated-v2

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Экспериментальная диалоговая модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B с уменьшенным количеством отказов, предназначенная для генерации текста и рассуждений.

651скачиваний за 30 дней56лайковвеса обновлены16 фев 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/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-abliterated-v2 — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом abliteration на основе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Разработчик описывает её как экспериментальную версию с уменьшенным количеством отказов при ответах; модель предназначена для диалогов и генерации текста. Размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Работает через библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате safetensors.

Модель унаследовала от базовой дистиллированной модели DeepSeek возможности многошаговых рассуждений, включая задачи по математике и программированию. README называет abliteration грубой реализацией и демонстрацией концепции; в отдельных случаях модели может потребоваться пример, задающий формат ответа. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на пользовательские вопросы
  • генерация текста с многошаговыми рассуждениями
  • решение математических задач
  • помощь с программированием
  • получение ответов в сценариях с уменьшенным числом отказов

Ограничения

Разработчик характеризует метод как грубую реализацию и proof of concept; иногда для получения ответа нужного формата модели требуется предварительный пример. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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

huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-abliterated-v2

This is an uncensored version of deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it).
This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

If "<think>" does not appear or refuses to respond, you can first provide an example to guide, and then ask your question.
For instance:

  How many 'r' characters are there in the word "strawberry"?

Important Note This version is an improvement over the previous one huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-abliterated.

Use with ollama

You can use huihui_ai/deepseek-r1-abliterated directly

ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:7b

Donation

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin:
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge

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
03f2ebe

0 моделей