/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
miscii-14b-0218
Библиотека
transformers
Опубликована
6 мар 2025

Lix-14B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Lix-14B-v0.1 — объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

39скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены7 мар 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.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4338

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7813

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5314

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,37

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5295

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6608

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Lix-14B-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit и метода Model Stock; в её основе wanlige/li-14b-v0.4, также объединены sthenno-com/miscii-14b-0218 и wanlige/li-14b-v0.4-slerp0.1. Модель разработана автором репозитория suayptalha и построена на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель поставляется в формате Safetensors и использует лицензию Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 43,32 и результат IFEval 78,13; эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество в конкретных задачах. Метаданные карточки указывают английский язык; другие языки не подтверждены.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание и продолжение текстов
  • ответы на инструкции на английском языке

Ограничения

Поддержка языков, кроме английского, по карточке не подтверждена. Результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях.

Для каких профессий подходит5

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

Merged Model

[!TIP] This model is currently ranked #3 among the models up to 15B parameters and #59 among all models on the Open LLM Leaderboard.

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using wanlige/li-14b-v0.4 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

name:                Lix-14B-v0.1
merge_method:        model_stock
base_model:          wanlige/li-14b-v0.4
tokenizer_source:    base
dtype:               bfloat16
out_dtype:           bfloat16
parameters:
  int8_mask:         true
  normalize:         true
  rescale:           false
models:
  - model:           wanlige/li-14b-v0.4-slerp0.1
  - model:           sthenno-com/miscii-14b-0218

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.43.32
IFEval (0-Shot)78.13
BBH (3-Shot)51.47
MATH Lvl 5 (4-Shot)52.95
GPQA (0-shot)16.00
MuSR (0-shot)13.42
MMLU-PRO (5-shot)47.94

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
90b2e58

0 моделей