Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 9 млрд
Размер весов: 20,3 ГБ
Архитектура: gemma2 · dense
Базовая модель: MT1-Max-Merge_02012025163610-GP-gemma-2-MTM5MT1g2-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 янв 2025

Ссылки

MT1-Max-Merge_02012025163610-GMM-gemma-2-9B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая SLERP-модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 8192 токенов.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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.

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

Модель zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GMM-gemma-2-9B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Gemma 2. Она создана из двух предварительно обученных моделей: zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GP-gemma-2-MTM5MT1g2-9B и zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-MM-gemma-2-MTM5MTM1-9B.

Модель с 9 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 8192 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers.

README не описывает отдельные специализации, языковой охват или сравнительные результаты модели. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
составление и продолжение текстов
создание черновиков по текстовому запросу

Ограничения

Языки и специальные предметные области модели не описаны в предоставленной карточке; сравнительные оценки качества отсутствуют.

Для каких профессий подходит7

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GP-gemma-2-MTM5MT1g2-9B
  - model: zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-MM-gemma-2-MTM5MTM1-9B
merge_method: slerp
base_model: zelk12/MT1-Max-Merge_02012025163610-GP-gemma-2-MTM5MT1g2-9B
dtype: bfloat16
parameters:
  t: 0.25

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов: 1996c36