/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v0.9
Библиотека
transformers
Опубликована
25 янв 2025

Qwen2.5-7b-nerd-uncensored-MFANN-slerp

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Смешанная методом SLERP модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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.

  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.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2601

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3792

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,292

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,11

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1564

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

netcat420 объединил модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v0.9 и netcat420/Qwen2.5-MFANN-7b методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2.5 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, а интерфейс репозитория также отмечает поддержку вызова инструментов.

Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленное базовое контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка характеризует её как uncensored, но не приводит оценок качества или подробных ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов и ответы на вопросы
  • генерация связного текста по запросу
  • подготовка черновиков и творческих текстов
  • использование в приложениях с интерфейсом вызова инструментов

Ограничения

В предоставленных данных нет оценок качества и подробных ограничений; заявленная характеристика uncensored не гарантирует корректность или безопасность ответов. Лицензия не приведена.

Для каких профессий подходит7

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v0.9
        layer_range: [0, 28]
      - model: netcat420/Qwen2.5-MFANN-7b
        layer_range: [0, 28]
merge_method: slerp
base_model: jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v0.9
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5 # fallback for rest of tensors
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
bb4195a

0 моделей