/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Опубликована
22 авг 2026

EOPSA-DeepSeek-R1-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на безопасность диалоговая модель DeepSeek-R1 на базе Qwen2 для генерации текстовых ответов с контекстом до 131 072 токена.

150скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 сен 2026

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 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

EOPSA-DeepSeek-R1-7B — модель генерации текста, созданная neuqrui методом Efficient On-Policy Self-Distilled Safety Alignment (EOPSA) на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста с настройкой на безопасное поведение. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель подходит для интеграции в чат-боты и другие приложения, которым нужны диалоговые ответы с учётом safety alignment. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результаты оценки безопасности, подробности обучения или количественные сравнения качества, поэтому эффективность выравнивания и поведение в конкретных сценариях по этим данным оценить нельзя.

Сценарии применения

  • создание диалогового чат-бота
  • генерация текстовых ответов с настройкой на безопасное поведение
  • разработка прототипа ассистента на базе DeepSeek-R1
  • обработка длинного текстового контекста в диалоге

Ограничения

README не содержит результатов оценки безопасности или сравнений качества, поэтому заявленное выравнивание нельзя количественно оценить по карточке. Поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит6

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

EOPSA-DeepSeek-R1-7B

EOPSA (Efficient On-Policy Self-Distilled Safety Alignment) checkpoint of DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.

Load

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "neuqrui/EOPSA-DeepSeek-R1-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4b7e001

0 моделей