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_0.3

trinhkhng

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая методом SLERP модель Qwen2 с 493,7 млн параметров для генерации текста и диалогов.

19скачиваний 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

MergedQwen2-0.5B0.3 — объединение двух предварительно обученных языковых моделей Qwen2, созданное с помощью mergekit методом SLERP с параметром t=0.3. Репозиторий содержит плотную модель Qwen2ForCausalLM объёмом около 493,7 млн параметров в формате safetensors; для работы с ней указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования.

Заявленная длина контекста — 131072 токена. В объединение вошли модели Qwen2-0.5B и debias_Qwen2-0.5B; базовая модель для токенизатора — Qwen2-0.5B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в текстовом чате
создание черновиков и продолжение текста
диалоговое взаимодействие с компактной языковой моделью

Ограничения

Качество ответов и языковое покрытие в предоставленной карточке не описаны. Лицензия не указана в доступных данных.

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_0.3

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/Qwen2-0.5B
/kaggle/working/debias_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: 0.3
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: 8d0df28