Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: SuperNova-Medius
Библиотека: transformers
Опубликована: 27 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2408.07990

Lion-Lamarck-v.1.0.8

nlpguy

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для диалогов и генерации текста с поддержкой длинного контекста.

27скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

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

IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,4509
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5869
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,5544
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3582
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,4673
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,4643
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Lion-Lamarck-v.1.0.8 — объединённая с помощью mergekit методом SCE языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная пользователем nlpguy. В качестве основы использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в объединение также вошли SuperNova-Medius, Virtuoso-Small, Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3 и DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она может использоваться для ответов на вопросы, помощи с математическими задачами и программированием, а также для текстовых задач, требующих рассуждений. Доступны веса в формате safetensors и интерфейс для вызова инструментов. В метаданных не указана лицензия, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
генерация и продолжение текста
решение математических задач
помощь при написании и разборе кода
вызов инструментов в диалоговом интерфейсе

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества или подробного описания ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана; проверьте условия использования в репозитории.

Для каких профессий подходит15

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 385моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 SCE merge method using sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 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: arcee-ai/SuperNova-Medius
    parameters:
      select_topk: 0.00625
  - model: arcee-ai/Virtuoso-Small
    parameters:
      select_topk: 0.00625
  - model: sometimesanotion/Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3
    parameters:
      select_topk: 0.00625
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
    parameters:
      select_topk: 0.00625
  - model: sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v10
    parameters:
      select_topk: 0.275
merge_method: sce
base_model: sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7
tokenizer_source:    base
dtype:               float32
out_dtype:           bfloat16

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: 3f1c263