gguf F16: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Англоязычная разговорная модель Qwen2.5-7B для генерации текста, собранная из слоёв моделей Qwen2.5 по метрике NER.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · свободное продолжение текста · генерация ответов в чат-приложениях

Производная модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0. Англоязычная разговорная модель Qwen2.5-7B для генерации текста, собранная из слоёв моделей Qwen2.5 по метрике NER.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · свободное продолжение текста · генерация ответов в чат-приложениях

Follex-7B — объединённая 7,1-миллиардная модель семейства Qwen2 для диалоговой генерации текста и решения многошаговых задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация текста по инструкциям · пошаговое решение задач

Слитая 7,1-миллиардная диалоговая модель на Qwen2 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация связного текста · многошаговое рассуждение по математическим задачам

Объединённая модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление текстовых ответов на запросы · продолжение заданного текста

Слитая 7,1-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и ответов с рассуждениями.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые вопросы · развёрнутые ответы с рассуждениями · генерация текста по инструкции

Объединённая 7,1-миллиардная языковая модель Qwen2 для диалогов, выполнения инструкций и генерации ответов с рассуждениями.

Подходит для: ответы на пользовательские инструкции в чате · пошаговое решение математических задач · генерация развёрнутых ответов с рассуждениями

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · создание и продолжение текста

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалога, следования инструкциям и генерации текста.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение пользовательских инструкций · многошаговое решение задач

Объединённая модель Qwen2.5 с 10,8 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация связных текстовых ответов · ответы на вопросы в текстовом интерфейсе

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Подходит для: ведение диалога с языковой моделью · генерация связных текстовых ответов · выполнение текстовых инструкций

Объединённая модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и работы с длинным контекстом.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание связного текста по запросу · обработка длинных текстовых запросов

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · написание и продолжение текстов · ответы на текстовые запросы

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста, задач программирования и математики, а также работы с вызовами инструментов.

Подходит для: написание и исправление программного кода · решение математических задач в диалоге · ответы на вопросы и выполнение инструкций в чате

Объединённая методом TIES модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · ответы на вопросы в свободной форме

Слитая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание и продолжение текстов · разработка чат-ботов на базе Qwen2.5

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · ведение диалога с пользователем · создание черновиков текста

Объединённая 7,1-миллиардная разговорная модель Qwen2 для генерации текста и ответов в диалоге с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание текстовых черновиков · продолжение заданного текста

Объединённая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы на текстовые запросы в диалоговом интерфейсе · ведение многоходовых текстовых диалогов · генерация текста по заданным инструкциям

Производная модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0. Англоязычная разговорная модель Qwen2.5-7B для генерации текста, собранная из слоёв моделей Qwen2.5 по метрике NER.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · свободное продолжение текста · генерация ответов в чат-приложениях

Производная модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0. Англоязычная разговорная модель Qwen2.5-7B для генерации текста, собранная из слоёв моделей Qwen2.5 по метрике NER.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · свободное продолжение текста · генерация ответов в чат-приложениях

Производная модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0. Англоязычная разговорная модель Qwen2.5-7B для генерации текста, собранная из слоёв моделей Qwen2.5 по метрике NER.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · свободное продолжение текста · генерация ответов в чат-приложениях

Производная модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.0. Англоязычная разговорная модель Qwen2.5-7B для генерации текста, собранная из слоёв моделей Qwen2.5 по метрике NER.

Подходит для: ведение диалога на английском языке · свободное продолжение текста · генерация ответов в чат-приложениях