/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2026

qwen_qwen_step75_actor

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточный чекпойнт Qwen2.5-7B, дообученный в запуске HiLL/OpenThoughts для генерации текста с математическими рассуждениями.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 авг 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

sagnikM/qwen_qwen_step75_actor — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen2, представляющая собой математический рассуждатель из промежуточного чекпойнта обучения HiLL Qwen2.5-7B/OpenThoughts. Модель разработана как преобразованная версия actor-чекпойнта FSDP на шаге 75; в репозитории опубликованы веса, конфигурация и токенизатор, а состояние оптимизатора и тренера осталось в исходном чекпойнте VERL.

Модель предназначена для генерации текста и решения задач с математическими рассуждениями. Это плотная причинно-языковая модель с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и доступная в формате safetensors через Transformers. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не сообщает отдельные языковые ограничения или результаты оценки качества.

Использование регулируется лицензией базовой модели Qwen2.5-7B-Instruct; конкретный идентификатор лицензии в доступных сведениях не приведён. Поскольку это ранний чекпойнт на шаге 75, качество и устойчивость рассуждений могут быть ограничены по сравнению с завершённой моделью.

Сценарии применения

  • решение задач по математике с пошаговыми рассуждениями
  • генерация текстовых объяснений математических решений
  • эксперименты с математическими рассуждениями языковых моделей

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт обучения на шаге 75, поэтому качество и устойчивость ответов могут быть ограничены. Сведения о лицензии и языковой поддержке в доступных данных отсутствуют.

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

HiLL Qwen2.5-7B actor — step 75

The mathematical reasoner converted from the step-75 FSDP checkpoint of the HiLL Qwen2.5-7B/OpenThoughts run.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo_id = "sagnikM/qwen_qwen_step75_actor"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo_id, torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)

Only model, configuration, and tokenizer artifacts are uploaded; optimizer and trainer state remain in the original VERL checkpoint.

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
725fd2f

0 моделей