/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
QwQ-32B-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мар 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 2306.01708

UwU-Qwen2.5-32B

nbeerbower
Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2.5 на 32 млрд параметров для многоязычной генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

33скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены28 апр 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.

  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

UwU-Qwen2.5-32B — объединённая языковая модель, созданная nbeerbower методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-32B и пяти других моделей семейства QwQ и Qwen. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов.

Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также работы с длинными запросами. В метаданных перечислена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов на нескольких языках
  • генерация и продолжение текста
  • ответы на длинные текстовые запросы
  • вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Качество и поведение объединённой модели отдельно не охарактеризованы в предоставленных материалах. Условия лицензии не приведены.

Для каких профессий подходит14

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

UwU-Qwen2.5-32B

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: nbeerbower/QwQ-R1-abliterated-TIES-Qwen2.5-32B
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: nbeerbower/Dumpling-Qwen2.5-32B
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: nbeerbower/Shiina-Qwen2.5-32B
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: rinna/qwq-bakeneko-32b
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: trashpanda-org/QwQ-32B-Snowdrop-v0
    parameters:
      weight: 1
      density: 1
  - model: huihui-ai/QwQ-32B-abliterated
    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
tokenizer:
   source: Qwen/QwQ-32B

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
fc64d43

0 моделей

    Создать бенчмарк