Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: QwQ-32B-Preview
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 ноя 2024

Ссылки

EVA-QwQ-32B-Coder-Preview

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая 32-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста, включающая компоненты для рассуждений и работы с кодом.

22скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены29 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.

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

EVA-QwQ-32B-Coder-Preview — объединённая языковая модель, созданная автором win10 с помощью mergekit и метода TIES на базе EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. В слияние также вошли Qwen/QwQ-32B-Preview и Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct.

Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Каталог указывает контекст до 131 072 токенов. Вклад Qwen2.5-Coder предполагает пригодность для генерации и анализа кода, однако README не описывает отдельные результаты или проверенные сценарии для этой объединённой модели.

Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

генерация кода по описанию задачи
объяснение и анализ фрагментов кода
диалоговые ответы на вопросы
генерация текста с учётом длинного контекста

Ограничения

README не приводит оценок качества, результатов тестирования или подробных рекомендаций по применению объединённой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

my kofi:

https://ko-fi.com/ogodwin10 If you like this model, please give me some sponsorship and I will continue to create better merges. If there is a device that can fine-tune the model, there will be more new models fine-tuned after the merge (just like solar 10b).

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/QwQ-32B-Preview
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: Qwen/QwQ-32B-Preview
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 
      
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1 

merge_method: ties
base_model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

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: dc0148a