/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
miscii-14b-1028
Библиотека
transformers
Опубликована
24 дек 2024

miscii-14b-1225

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая диалоговая модель Qwen2 с 14 млрд параметров для генерации текста на нескольких языках.

58скачиваний за 30 дней25лайковвеса обновлены19 дек 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.

  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 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

    0,4517

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6572

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4366

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3775

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5272

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7878

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

miscii-14b-1225 — диалоговая языковая модель серии miscii, созданная sthenno-com как слияние моделей с помощью mergekit. В основе указаны Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и sthenno-com/miscii-14b-1028. Модель с архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет 131 072 токена.

Карточка приводит результаты оценок Open LLM Leaderboard: средний балл 40,08 в исходной таблице и 42,35 в таблице, обновлённой 15 февраля 2025 года. Указаны языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. За подробностями об использовании карточка отсылает к miscii-14b-1028.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация и продолжение текста
  • подготовка структурированных текстовых ответов

Ограничения

README отсылает к карточке miscii-14b-1028 за подробностями об использовании. Приведённые результаты Leaderboard относятся к указанным оценкам и сами по себе не гарантируют качество на пользовательских задачах.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

miscii-14b-1225

Image source: Rrhar'il | Phigros

Prompting & Usage

See miscii-14b-1028 for more details.

Training Details

Coming soon

Merge Details

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Congratulations to the miscii series models for surpassing 40 points for the first time! As of December 25, 2024, this should be the best-performing 14B model in the tests, right?

MetricValue
Avg.40.08
IFEval (0-Shot)78.78
BBH (3-Shot)50.91
MATH Lvl 5 (4-Shot)31.57
GPQA (0-shot)17.00
MuSR (0-shot)14.77
MMLU-PRO (5-shot)47.46

Refined since 2025-02-15

MetricValue
Avg.42.35
IFEval (0-Shot)78.78
BBH (3-Shot)50.91
MATH Lvl 5 (4-Shot)45.17
GPQA (0-shot)17.00
MuSR (0-shot)14.77
MMLU-PRO (5-shot)47.46

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
4e13760

0 моделей