/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Math-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 сен 2026

Qwen2.5-Math-1.5B-RoPE-300k

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Вариант Qwen2.5-Math-1.5B с контекстом до 32768 токенов для генерации математических решений и дальнейшего дообучения на длинных рассуждениях.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

Qwen2.5-Math-1.5B-RoPE-300k — вариант модели Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B, подготовленный rowan-dauria для работы с длинным контекстом и дальнейшего дообучения на задачах рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, в частности решений математических задач. Веса не изменены: в конфигурации увеличена базовая частота RoPE, снято ограничение sliding window, а максимальная длина контекста изменена с 4096 до 32768 токенов.

Модель можно использовать как основу для SFT с длинными математическими рассуждениями и для генерации решений, требующих более длинного контекста. Карточка базовой модели указывает английский и китайский языки. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Увеличенное окно контекста задано изменением rope_theta и параметров конфигурации при неизменных весах, поэтому карточка не подтверждает отдельное обучение на длинных последовательностях или качество на предельной длине контекста. Для дальнейшего обучения и применения следует учитывать, что расширение контекста само по себе не гарантирует сохранение точности базовой модели на длинных входах.

Сценарии применения

  • генерация решений математических задач
  • подготовка основы для SFT на длинных математических рассуждениях
  • ответы на математические вопросы с большим контекстом

Ограничения

Веса не обучались заново для длинного контекста: изменена только конфигурация RoPE, поэтому качество на последовательностях до 32768 токенов карточкой не подтверждено. Модель имеет 1,5 млрд параметров.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2.5-Math-1.5B-RoPE-300k

This model is a variant of Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B, whose RoPE base frequency was increased to 300k in order to extend the model's context from 4k to 32k tokens. The weights are unchanged; only config.json differs (rope_theta 10000 → 300000, max_position_embeddings 4096 → 32768, sliding_window cleared). It is the 1.5B analogue of open-r1/Qwen2.5-Math-7B-RoPE-300k, intended as a base for long-context reasoning SFT.

Citation

@article{yang2024qwen25mathtechnicalreportmathematical,
  title={Qwen2.5-Math Technical Report: Toward Mathematical Expert Model via Self-Improvement}, 
  author={An Yang and Beichen Zhang and Binyuan Hui and Bofei Gao and Bowen Yu and Chengpeng Li and Dayiheng Liu and Jianhong Tu and Jingren Zhou and Junyang Lin and Keming Lu and Mingfeng Xue and Runji Lin and Tianyu Liu and Xingzhang Ren and Zhenru Zhang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.12122},
  year={2024}
}

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
67137ed

0 моделей