/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
14,1 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Phi-4-RR-Shoup
Библиотека
transformers
Опубликована
6 фев 2025

Luminis-phi-4

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая модель на базе Phi-4 для генерации текста и диалогов на английском языке.

1 557скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены22 фев 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.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,692

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4637

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,69

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3515

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4572

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5424

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Luminis-phi-4 — языковая модель, созданная объединением двух предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В состав объединения вошли bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v4 и bunnycore/Phi-4-RR-Shoup; параметры модели представлены в формате safetensors, архитектура — плотная LlamaForCausalLM. Разработчик — suayptalha.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель содержит 14,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык.

Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает ограничения качества или безопасности; результаты тестов отражают лишь отдельные бенчмарки и не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • написание и продолжение текстов на английском языке
  • ответы на вопросы по заданному контексту
  • выполнение инструкций в текстовом формате

Ограничения

Заявленные результаты основаны на отдельных бенчмарках и не гарантируют качество в прикладных сценариях. Карточка не приводит подробностей об ограничениях безопасности или фактическом качестве модели.

Для каких профессий подходит9

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

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

Luminis-Logo

[!TIP] This model is currently ranked #3 on the Open LLM Leaderboard among models up to 15B parameters, #4 among models up to 32B parameters and #53 among all the models!

-14.2.2025

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v4
dtype: bfloat16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 40]
    model: bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v4
  - layer_range: [0, 40]
    model: bunnycore/Phi-4-RR-Shoup

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.41.30
IFEval (0-Shot)69.00
BBH (3-Shot)55.80
MATH Lvl 5 (4-Shot)43.66
GPQA (0-shot)13.53
MuSR (0-shot)16.68
MMLU-PRO (5-shot)49.15

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
adca042

0 моделей