Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

slerp_Merged_Qwen2-0.5B_0.1

trinhkhng

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая SLERP-модель Qwen2 на 0,5 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

18скачиваний 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 на архитектуре Qwen2, созданная слиянием двух предварительно обученных моделей с помощью метода SLERP и инструмента mergekit. Репозиторий подготовлен автором trinhkhng. Модель содержит около 493,7 млн параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом режиме; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов в чате. В слиянии участвовали модели debias_Qwen2-0.5B и Qwen2-0.5B; конфигурация использует параметр t=0,1 и токенизатор Qwen2-0.5B. Доступные сведения не описывают отдельно качество или конкретные языковые возможности. Файлы опубликованы в формате safetensors; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
создание ответов в чат-боте
эксперименты со слиянием языковых моделей

Ограничения

Языки и лицензия не определяются по предоставленным сведениям. Данных о качестве и результатах оценки модели нет.

Для каких профессий подходит3

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

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 SLERP 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:

base_model: /kaggle/working/Qwen2-0.5B
dtype: float32
merge_method: slerp
models:
- model: /kaggle/working/Qwen2-0.5B
- model: /kaggle/working/debias_Qwen2-0.5B
parameters:
  t: 0.1
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: 645bbb1