/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
6 фев 2026

GPUmatLLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPUmatLLM — дообученная на китайском языке модель Qwen2.5 для ответов на вопросы о материалах GPU и полупроводниковых технологиях.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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.

  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 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

GPUmatLLM — специализированная языковая модель для вопросов и ответов по материалам, применяемым в GPU. Она создана дообучением Qwen2.5-7B-Instruct с помощью LoRA ранга 8 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель использует архитектуру Qwen2 и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для исследовательских вопросов о материалах упаковки GPU, теплоотводе, полупроводниковых подложках и материалах межсоединений. Основной язык — китайский; интерфейс запускается через Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Ответы могут содержать фактические ошибки. Перед использованием в инженерных решениях их следует сверять с первоисточниками.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о материалах упаковки GPU
  • поиск сведений о материалах для отвода тепла
  • справочные ответы о полупроводниковых подложках
  • вопросы о материалах межсоединений
  • исследовательский диалог по материалам GPU

Ограничения

Ответы могут содержать фактические ошибки; перед инженерным применением их следует сверять с первоисточниками.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPUmatLLM

A domain-specific large language model for GPU materials science, obtained by LoRA fine-tuning of Qwen2.5-7B-Instruct.

Model details

  • Base model: Qwen2.5-7B-Instruct
  • Adaptation method: LoRA (rank 8)
  • Domain: GPU packaging materials, thermal management, semiconductor substrates, interconnect materials
  • Language: Chinese

Intended use

Research use for domain question answering in GPU materials science.

Limitations

Outputs may contain factual errors and should be verified against primary sources before use in engineering decisions.

Citation

Paper under review. Citation information will be added upon publication.

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
a8defe5

0 моделей