/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
tempesthenno-0126-ckpt150
Библиотека
transformers
Опубликована
28 янв 2025

miscii-14b-1M-0128

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

41скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены4 фев 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3826

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5742

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4181

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4773

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5431

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4491

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

win10/miscii-14b-1M-0128 — созданная с помощью mergekit и метода SCE объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, разработчик — win10. В качестве основы использована sthenno-com/miscii-14b-1225; в объединение также вошли несколько моделей Qwen2.5 и производные от DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоги. Заявленный контекст — до 131 072 токенов; в карточке указаны английский и китайский языки.

Модель распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers по лицензии Apache-2.0. README приводит результаты оценок IFEval и BBH, но не описывает методику проверки или практические ограничения качества; фактическая производительность может зависеть от запроса и настроек генерации.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • диалог с языковой моделью
  • ответы на вопросы на английском языке
  • ответы на вопросы на китайском языке
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

README приводит результаты IFEval и BBH, но не описывает методику оценки или ограничения качества. Поддержка русского языка в карточке не заявлена.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SCE merge method using sthenno-com/miscii-14b-1225 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: sce
models:
  - model: sthenno/tempesthenno-nuslerp-0124
  - model: huihui-ai/Qwen2.5-14B-Instruct-1M-abliterated
  - model: sthenno/tempesthenno-0126-ckpt150
  - model: huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated
  - model: SicariusSicariiStuff/Impish_QWEN_14B-1M
  - model: ToastyPigeon/Qwen2.5-14B-Instruct-1M-Unalign
base_model: sthenno-com/miscii-14b-1225
parameters:
  select_topk: 1.0
dtype: bfloat16
normalize: true

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.34.08
IFEval (0-Shot)41.81
BBH (3-Shot)37.27
MATH Lvl 5 (4-Shot)40.18
GPQA (0-shot)17.67
MuSR (0-shot)28.75
MMLU-PRO (5-shot)38.79

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
47a9e7f

0 моделей