/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Опубликована
20 янв 2025

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Конвертированная в MLX версия 32-миллиардной DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.

242скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены26 фев 2025

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

Это конвертированная в формат MLX версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, подготовленная сообществом mlx-community из модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с помощью mlx-lm 0.20.2. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; для генерации текста поддерживается контекст до 131 072 токенов.

Она предназначена для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, в том числе по математике и программированию. Репозиторий содержит веса safetensors в формате MLX. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на сложные вопросы с пошаговым рассуждением
  • решение задач по математике
  • объяснение и написание кода
  • диалоговая генерация текста с длинным контекстом

Ограничения

Для запуска требуется среда MLX; в предоставленных материалах сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества отсутствуют.

Для каких профессий подходит15

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

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

The Model mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B using mlx-lm version 0.20.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
c2bc2ca

0 моделей