Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 20 сен 2024

Ссылки

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия языковой модели Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct, разработанной Qwen и подготовленной квантизацией компанией Second State Inc.

883скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 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

Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и решения математических задач; в метаданных также указаны сценарии, связанные с кодом. Заявлен английский язык, однако дополнительные языковые возможности в README не описаны.

Модель содержит 1,5 млрд параметров и относится к текстовым моделям, поэтому сведения о поддержке изображений, аудио или других модальностей отсутствуют. Размер контекста в README не подтверждён: значение 128000 приведено только в закомментированном разделе, а поддержка запуска через LlamaEdge обозначена как ожидаемая. Доступны варианты с квантизацией от 2 до 8 бит, а также f16; размеры файлов составляют примерно от 676 МБ до 3,09 ГБ. Вариант Q4_K_M отмечен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень малой потерей качества.

Главное преимущество модели — небольшой размер и возможность локального запуска в различных степенях квантизации, что снижает требования к памяти. При этом низкобитные варианты могут заметно терять в качестве, особенно Q2_K и Q3, а конкретные показатели производительности и точности в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-GGUF

Original Model

Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct

Run with LlamaEdge

LlamaEdge version: coming soon

Quantized GGUF Models

Name	Quant method	Bits	Size	Use case
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q2_K.gguf	Q2_K	2	676 MB	smallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3	880 MB	small, substantial quality loss
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3	824 MB	very small, high quality loss
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3	761 MB	very small, high quality loss
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q4_0.gguf	Q4_0	4	935 MB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4	986 MB	medium, balanced quality - recommended
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4	940 MB	small, greater quality loss
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q5_0.gguf	Q5_0	5	1.10 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	5	1.13 GB	large, very low quality loss - recommended
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	5	1.10 GB	large, low quality loss - recommended
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q6_K.gguf	Q6_K	6	1.27 GB	very large, extremely low quality loss
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-Q8_0.gguf	Q8_0	8	1.36 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-f16.gguf	f16	16	3.09 GB

Quantized with llama.cpp b3751

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: 14a9fbc