Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 110 млрд
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen1.5-110B-Chat
Опубликована: 9 мая 2024

Ссылки

Qwen1.5-110B-Chat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Qwen1.5-110B-Chat-GGUF — квантизированная GGUF-версия диалоговой языковой модели Qwen1.5-110B-Chat, разработанной командой Qwen.

956скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены26 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Квантизацию выполнила Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая использование в чат-приложениях и локальных сервисах инференса через LlamaEdge.

Модель содержит 110 млрд параметров, работает с текстовой модальностью и ориентирована на английский язык. Для взаимодействия используется шаблон ChatML, заявленный размер контекста — 32 000 токенов. Доступны варианты квантизации Q2_K, Q3_K, Q4_0, Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_0 и Q5_K_M с разными компромиссами между размером, требованиями к ресурсам и качеством. В README рекомендуются варианты Q4_K_M и Q5_K_M; более низкие уровни квантизации обеспечивают меньший размер, но могут приводить к существенной потере качества.

К сильным сторонам относятся большой размер исходной модели, диалоговая специализация, поддержка длинного контекста и возможность запуска в формате GGUF с LlamaEdge. Ограничениями являются значительные требования к памяти даже у квантизированных вариантов, а также ухудшение качества при сильной квантизации. Модель распространяется по лицензии Tongyi Qianwen; точные условия определяются текстом лицензии, указанным в репозитории исходной модели.

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 II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen1.5-110B-Chat-GGUF

Original Model

Qwen/Qwen1.5-110B-Chat

Run with LlamaEdge

LlamaEdge version: v0.10.0 and above

Prompt template

Prompt type: chatml

Prompt string

<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Context size: 32000

Run as LlamaEdge service

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Qwen1.5-110B-Chat-Q2_K.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 32000 \
  --model-name qwen1.5-110b-chat

Run as LlamaEdge command app

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Qwen1.5-110B-Chat-Q2_K.gguf \
  llama-chat.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 32000

Quantized GGUF Models

Name	Quant method	Bits	Size	Use case
Qwen1.5-110B-Chat-Q2_K.gguf	Q2_K	2	41.2 GB	smallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_L-00001-of-00002.gguf	Q3_K_L	3	32.2 GB	small, substantial quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_L-00002-of-00002.gguf	Q3_K_L	3	26 GB	small, substantial quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_M-00001-of-00002.gguf	Q3_K_M	3	32.2 GB	very small, high quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_M-00002-of-00002.gguf	Q3_K_M	3	21.5 GB	very small, high quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_S-00001-of-00002.gguf	Q3_K_S	3	32.2 GB	very small, high quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q3_K_S-00002-of-00002.gguf	Q3_K_S	3	16.3 GB	very small, high quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_0-00001-of-00002.gguf	Q4_0	4	32.1 GB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_0-00002-of-00002.gguf	Q4_0	4	30.8 GB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_M-00001-of-00003.gguf	Q4_K_M	4	32 GB	medium, balanced quality - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_M-00002-of-00003.gguf	Q4_K_M	4	32.1 GB	medium, balanced quality - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_M-00003-of-00003.gguf	Q4_K_M	4	3.09 GB	medium, balanced quality - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_S-00001-of-00002.gguf	Q4_K_S	4	32.1 GB	small, greater quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q4_K_S-00002-of-00002.gguf	Q4_K_S	4	31.3 GB	small, greater quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_0-00001-of-00003.gguf	Q5_0	5	32 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_0-00002-of-00003.gguf	Q5_0	5	32.1 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_0-00003-of-00003.gguf	Q5_0	5	12.5 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_M-00001-of-00003.gguf	Q5_K_M	5	32.1 GB	large, very low quality loss - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_M-00002-of-00003.gguf	Q5_K_M	5	32 GB	large, very low quality loss - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_M-00003-of-00003.gguf	Q5_K_M	5	14.8 GB	large, very low quality loss - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_S-00001-of-00003.gguf	Q5_K_S	5	32 GB	large, low quality loss - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_S-00002-of-00003.gguf	Q5_K_S	5	32.1 GB	large, low quality loss - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q5_K_S-00003-of-00003.gguf	Q5_K_S	5	12.5 GB	large, low quality loss - recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q6_K-00001-of-00003.gguf	Q6_K	6	31.9 GB	very large, extremely low quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q6_K-00002-of-00003.gguf	Q6_K	6	32 GB	very large, extremely low quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q6_K-00003-of-00003.gguf	Q6_K	6	27.3 GB	very large, extremely low quality loss
Qwen1.5-110B-Chat-Q8_0-00001-of-00004.gguf	Q8_0	8	32.1 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q8_0-00002-of-00004.gguf	Q8_0	8	31.9 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q8_0-00003-of-00004.gguf	Q8_0	8	32.2 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen1.5-110B-Chat-Q8_0-00004-of-00004.gguf	Q8_0	8	22 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00001-of-00007.gguf	f16	16	31.9 GB
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00002-of-00007.gguf	f16	16	32 GB
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00003-of-00007.gguf	f16	16	31.8 GB
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00004-of-00007.gguf	f16	16	31.8 GB
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00005-of-00007.gguf	f16	16	31.8 GB
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00006-of-00007.gguf	f16	16	31.5 GB
Qwen1.5-110B-Chat-f16-00007-of-00007.gguf	f16	16	31.6 GB

Quantized with llama.cpp b2824.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 6b1cec5