Uploaded model
- Developed by: mt1234
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-32b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 32 млрд
- Размер весов
- 65,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-coder-32b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 11 янв 2025
Ссылки
PATHFINDER-120STEPS
Дообученная 32-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов.
16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.
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
PATHFINDER-120STEPS — дообученная модель mt1234 на базе unsloth/qwen2.5-coder-32b-instruct-bnb-4bit. Это плотная языковая модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных заявлен интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста в диалоговом формате
- создание и продолжение текстовых ответов
- использование модели с интерфейсом вызова инструментов
Ограничения
README не описывает специализированные возможности PATHFINDER-120STEPS или результаты оценки качества; интерфейс вызова инструментов указан в метаданных, но его фактическая поддержка в карточке не раскрыта.
Для каких профессий подходит14
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.6Перевод и языковая адаптация
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- fc94633