this uncensored model was developed by thirdeyeai
thirdeye ai llc is not responsible or liable for anything users of this uncensored model do with the technology.
available at ollama
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Опубликована
- 10 ноя 2024
Ссылки
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Uncensored
Инструкционная модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров для диалога и генерации текста, включая задачи программирования.
567скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены22 ноя 2024
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
thirdeyeai/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Uncensored — разговорная модель для генерации текста, разработанная thirdeyeai. По названию она относится к семейству Qwen2.5-Coder и предназначена для инструкционного диалога, в том числе с запросами по программированию; карточка описывает её как uncensored. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen2 с классом Qwen2ForCausalLM, объёмом 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.
Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель также доступна через Ollama. README не сообщает лицензию и не описывает конкретные оценки качества или ограничения. Разработчик снимает с себя ответственность за действия пользователей модели.
Сценарии применения
- генерация фрагментов кода по текстовому запросу
- объяснение и доработка кода в диалоге
- ответы на инструкции в формате чат-ассистента
Ограничения
Модель помечена как uncensored, поэтому может выдавать ответы без обычных ограничений модерации. README не приводит результаты оценки качества; разработчик отказывается от ответственности за использование модели.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 4d824c3