Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 фев 2025

Ссылки

Qwen3-7B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалогов, генерации текста, программирования и математики.

167скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 фев 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

mergekit-community создал эту плотную авторегрессионную языковую модель объединением методом TIES инструктивной Qwen2.5-7B-Instruct с моделями Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и Qwen2.5-Math-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Она распространяется в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста с акцентом на программирование и математические задачи; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Объединение переносит возможности трёх исходных инструктивных моделей в один чекпойнт, однако README не приводит сравнительных оценок качества или результатов тестирования. Языки в предоставленных данных не обозначены.

Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
генерация и редактирование кода
помощь в решении математических задач
генерация текста по инструкции
вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

В предоставленных данных нет сравнительных оценок качества или результатов тестирования; язык модели не обозначен.

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 443модели 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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

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/Qwen2.5-7B-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-Coder-7B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: Qwen/Qwen2.5-Math-7B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
parameters:
  normalize: true
  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: 56adc89