/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
59,1 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

acquisition_generator_AS_confidence_omnimath_qwen14b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Генеративная текстовая модель семейства Qwen2 на 14 млрд параметров для conversational-сценариев и работы с длинным контекстом.

521скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ishikaa/acquisition_generator_AS_confidence_omnimath_qwen14b — генеративная языковая модель, опубликованная пользователем ishikaa на Hugging Face. По метаданным она предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии; README содержит только автоматически созданный шаблон карточки и не описывает разработчика, датасеты или точную специализацию модели. Название репозитория указывает на связь с задачами acquisition generation, AS confidence и Omnimath, но подробности этого назначения не подтверждены документацией.

Модель относится к семейству Qwen2, содержит около 14 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Для работы используется библиотека Transformers, веса представлены в формате Safetensors. Языки, лицензия, архитектурные детали дообучения и результаты оценки в доступных материалах не определены.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • диалоговые ответы
  • обработка длинных текстовых запросов
  • эксперименты с моделями Qwen2
  • тестирование генерации текста в Transformers

Ограничения

README не содержит сведений о качестве, обучающих данных, языках, лицензии и результатах оценки. Назначение, указанное в имени репозитория, не подтверждено подробным описанием, поэтому модель требует самостоятельной проверки перед использованием в продуктивных сценариях.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
d092777

0 моделей