/ Модель

Характеристики

Контекст
1 010 000 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct-1M
Опубликована
30 янв 2025

DeepSeek-7B-1M

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 7,1-миллиардная модель Qwen2 для диалогов и генерации текста с контекстом около 1,01 млн токенов.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 янв 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 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

DeepSeek-7B-1M — объединённая языковая модель автора yasserrmd, созданная линейным слиянием весов Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B с равными весами через LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Заявленная длина контекста составляет около 1,01 млн токенов; доступны веса в формате Safetensors.

Модель можно применять для ответов на вопросы и ведения диалога, а также для задач, требующих работы с длинными текстами. Базовые модели дают ей сочетание инструктивного поведения Qwen2.5 и возможностей дистиллированной DeepSeek-R1 для многошаговых рассуждений, в том числе в математике и программировании. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • анализ длинных документов в пределах контекста
  • многошаговое решение математических задач
  • помощь с программированием
  • генерация текста по инструкциям

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества или ограничения на языках и задачах; качество работы на контексте около 1 млн токенов не подтверждено приведёнными данными. Лицензия не указана в доступных источниках.

Для каких профессий подходит15

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

DeepSeek-7B-1M

DeepSeek-7B-1M is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
    parameters:
      weight: 0.5
merge_method: linear
dtype: float16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "yasserrmd/DeepSeek-7B-1M"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4a00aad

0 моделей