/ Модель

Характеристики

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

acquisition_generator_AS_proximity_omnimath_qwen14b

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Генеративная языковая модель семейства Qwen2 на 14B параметров для создания текста и диалоговых ответов с контекстом до 32K токенов.

112скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

  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

ishikaa/acquisition_generator_AS_proximity_omnimath_qwen14b — генеративная языковая модель, опубликованная пользователем ishikaa на Hugging Face. В метаданных она обозначена как модель для text-generation и conversational-сценариев, совместимая с библиотекой Transformers; разработчик, лицензия и базовая модель в карточке не указаны.

Модель относится к семейству Qwen2 и содержит около 14 миллиардов параметров. Она поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Её можно использовать в приложениях на базе Transformers для создания текста, прототипирования чат-ботов и обработки длинных текстовых запросов.

README практически не содержит сведений о данных обучения, целевых предметных областях, результатах оценки или специальных преимуществах модели. Поэтому качество, безопасность и пригодность для конкретных задач необходимо проверять самостоятельно; условия лицензии также следует уточнить перед использованием.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание ответов в диалоговом интерфейсе
  • прототипирование чат-бота
  • суммаризация длинных текстовых запросов
  • подготовка черновиков документов

Ограничения

В README отсутствуют результаты оценки, сведения о данных обучения, языках, лицензии и специальных ограничениях. Качество ответов, фактическую точность и безопасность применения необходимо проверять самостоятельно.

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

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
ed57aad

0 моделей