/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
QwQ-32B-Preview-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
29 ноя 2024

QwQ-32B-Coder-Fusion-9010

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Экспериментальная 32-миллиардная модель, смешивающая QwQ и Qwen2.5-Coder для диалоговой генерации текста и помощи с кодом.

58скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены12 дек 2024

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4682

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6727

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3616

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,56

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5317

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5778

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

QwQ-32B-Coder-Fusion-9010 — экспериментальная смешанная языковая модель от huihui-ai, объединяющая веса QwQ-32B-Preview-abliterated и Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated в соотношении 90:10. Это плотная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста, включая задачи программирования. Она работает через Transformers, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Смешение добавляет к основной модели QwQ долю модели, настроенной на код, сохраняя при этом её диалоговые возможности. Автор описывает веса как пригодные к использованию без появления бессвязных ответов, но представляет работу как эксперимент по сравнению разных пропорций смешивания. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • помощь в написании и объяснении кода
  • генерация фрагментов программного кода
  • решение задач с пошаговым рассуждением

Ограничения

Это экспериментальное смешение весов в пропорции 90:10; автор сообщает, что другие проверяемые пропорции могут давать смешанные или неясные выражения. В README не приведены результаты систематической оценки качества.

Для каких профессий подходит9

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/QwQ-32B-Coder-Fusion-9010

Overview

QwQ-32B-Coder-Fusion-9010 is a mixed model that combines the strengths of two powerful Qwen-based models: huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated and huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated.
The weights are blended in a 9:1 ratio, with 90% of the weights from the abliterated QwQ-32B-Preview-abliterated and 10% from the abliterated Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated model. Although it's a simple mix, the model is usable, and no gibberish has appeared. This is an experiment. I test the 9:1, 8:2, and 7:3 ratios separately to see how much impact they have on the model.
Now the effective ratios are 9:1, 8:2, and 7:3. Any other ratios (6:4,5:5) would result in mixed or unclear expressions.

Please refer to the mixed source code.

Model Details

ollama

You can use huihui_ai/qwq-fusion directly,

ollama run huihui_ai/qwq-fusion

Other proportions can be obtained by visiting huihui_ai/qwq-fusion.

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
9bd7b6f

0 моделей