Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Размер весов: 3,6 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Q25-1.5B-VeoLu
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099

DeepVeo-R1-B

mergekit-community

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста в контексте до 32 768 токенов.

21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

DeepVeo-R1-B — объединённая языковая модель сообщества mergekit-community, созданная методом DARE TIES на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct с включением Alfitaria/Q25-1.5B-VeoLu и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговые сценарии. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers.

Модель подходит для диалоговых ответов и генерации текста с использованием возможностей объединённых чекпойнтов. README описывает способ слияния, состав моделей и параметры конфигурации, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных сведений о языковом покрытии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
составление и продолжение текстов
ответы на вопросы в текстовом чате

Ограничения

В предоставленных материалах нет результатов сравнительной оценки качества и подробностей о языковом покрытии; лицензия не указана.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    # No parameters necessary for base model
  - model: Alfitaria/Q25-1.5B-VeoLu
    parameters:
      density: 0.56
      weight: 0.6
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
    parameters:
      density: 0.44
      weight: 0.4
merge_method: dare_ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
parameters:
  int8_mask: true
dtype: float16

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: b0ea3cf