/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
1 дек 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2306.01708

QwQ-32B-Preview-Instruct-Coder

mergekit-community
Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 32-миллиардная модель Qwen2 для диалога, программирования, математики и структурированной генерации текста.

17скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены1 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.

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

QwQ-32B-Preview-Instruct-Coder — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом TIES. В объединение вошли Qwen/QwQ-32B-Preview, Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста, программирования, математических рассуждений и структурированных ответов. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Она работает с текстом на входе и генерирует текст на выходе; отдельные поддерживаемые языки не указаны в предоставленных данных. Сведения о лицензии и ограничениях качества в README и метаданных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение текста в диалоге
  • написание и объяснение программного кода
  • решение математических задач с рассуждениями
  • формирование структурированных текстовых ответов
  • вызов инструментов в диалоговом интерфейсе

Ограничения

В предоставленных README и метаданных не указаны лицензия, отдельный перечень языков или результаты оценки качества.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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 TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-32B 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/QwQ-32B-Preview
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-32B
parameters:
  weight: 1
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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
18a50e6

0 моделей

    Создать бенчмарк