Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 494 млн
Архитектура: qwen2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

nuslerp_Merged_Qwen2-0.5B_0.1

trinhkhng

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая методом NuSLERP модель Qwen2 с 493,7 млн параметров для генерации текста и диалогов.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 2026

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

MergedQwen2-0.5B0.1 — языковая модель, созданная автором карточки путём слияния двух предварительно обученных моделей с помощью NuSLERP и инструмента mergekit. В слиянии использованы Qwen2-0.5B с весом 0,9 и debias_Qwen2-0.5B с весом 0,1; токенизатор взят из Qwen2-0.5B.

Модель на архитектуре Qwen2 с плотной causal language model и примерно 493,7 млн параметров предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Доступна в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers.

Карточка не приводит оценок качества, тестов или подробностей о языках и лицензии, поэтому их нельзя надёжно установить по предоставленным данным.

Сценарии применения

генерация текста по запросу
создание диалогового чат-бота
подготовка черновиков и продолжений текста

Ограничения

В предоставленной карточке нет результатов оценивания качества или сведений о поддерживаемых языках. Лицензия в переданных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

II.1Анализ требований и архитектура ПО

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Merged_Qwen2-0.5B_0.1

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the NuSLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

/kaggle/working/debias_Qwen2-0.5B
/kaggle/working/Qwen2-0.5B

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: float32
merge_method: nuslerp
models:
- model: /kaggle/working/Qwen2-0.5B
  parameters:
    weight: 0.9
- model: /kaggle/working/debias_Qwen2-0.5B
  parameters:
    weight: 0.1
parameters:
  nuslerp_flatten: true
  nuslerp_row_wise: false
tokenizer:
  source: /kaggle/working/Qwen2-0.5B

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: 0e73ef1