Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Lamarck-14B-v0.7
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 янв 2025

Ссылки

Lion-Lamarck-v.1.0.9

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

14-миллиардная модель Qwen2, созданная слиянием нескольких языковых моделей для диалогов, генерации текста и вызова инструментов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 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.

MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,4704
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,3409
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3901
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,5642
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,5918
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,53
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Lion-Lamarck-v.1.0.9 — диалоговая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная nlpguy слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SCE. В качестве базовой использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в слияние также вошли DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwenvergence-14B-v10 и SuperNova-Medius. Модель построена на архитектуре Qwen2 и распространяется в формате Safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen ориентирована на рассуждения, включая математические задачи и программирование; эти сценарии могут быть полезны и для Lion-Lamarck, однако карточка не приводит отдельных оценок качества этой сборки.

Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять на странице репозитория Hugging Face.

Сценарии применения

ведение диалога с языковой моделью
генерация и продолжение текстов
ответы на вопросы в длинном контексте
решение математических задач с рассуждениями
помощь с программированием
вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

В предоставленных данных нет отдельных оценок качества Lion-Lamarck-v.1.0.9; возможности базовых моделей не гарантируют такие же результаты у их слияния. Лицензия не приведена в доступных источниках.

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 II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

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: 0.003125
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
    parameters:
      select_topk: 0.003125
  - model: sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v10
    parameters:
      select_topk: 0.06875
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: 2bb3b70