Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-14B
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Fusion-14B-Instruct

qingy2024

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 14-миллиардная Qwen2-модель для многоязычной генерации текста, диалога и решения математических задач.

28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 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.

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.

MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,3369
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,3549
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,726
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,44
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,6396
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,5044
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Fusion-14B-Instruct — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе объединения лежит Qwen/Qwen2.5-14B; также использованы arcee-ai/Virtuoso-Small и qingy2024/Qwen2.5-Math-14B-Instruct-Preview. Применён метод DARE TIES, веса сохранены в формате safetensors; размер модели — 14 млрд параметров.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, рассуждений и математических задач. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. В метаданных указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

диалоговые ответы на вопросы на нескольких языках
решение математических задач и объяснение рассуждений
генерация и продолжение текста
обработка длинных текстовых контекстов
подключение инструментов через интерфейс вызова функций

Ограничения

Качество и надёжность ответов могут зависеть от задачи и языка; объединение моделей не гарантирует сохранения всех возможностей исходных моделей. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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.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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 DARE TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-14B 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: qingy2024/Qwen2.5-Math-14B-Instruct-Preview
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.6
  - model: arcee-ai/Virtuoso-Small
    parameters:
      weight: 0.7
      density: 0.6
base_model: Qwen/Qwen2.5-14B
merge_method: dare_ties
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct

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: 0d6f1b0