Alibaba · pașaport de model
Qwen1 5 32b Chat
qwen1-5-32b-chat- Ponderi deschise
- Licență Qianwen LICENSE
- 32.5B parametri
- Lansat 2024-04-02(curatoriat)
- General · LMArena
- 1,204#326 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 19.4Programare
- Poziția în cohortă
- 29.4mediană 32.8
Ce spun datele
Evaluat pe 5 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Cele mai slabe axe
- 11.8 pct — GPQA Diamond (30.7%)
Neuniform: 7,6 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 19.4 pct pe Programare față de 11.8 pct pe GPQA Diamond.
- Programare19.4 pct1,262Verifică →
- Prompturi dificile18.4 pct1,222Verifică →
- General17.9 pct1,204Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor17.7 pct1,185Verifică →
- GPQA Diamond11.8 pct30.7%Verifică →
- WebDev ArenaNeevaluat
- Vision ArenaNeevaluat
- Factuality ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- Agent ArenaNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- SimpleBenchNeevaluat
- LiveBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "Qwen/Qwen1.5-32B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
qwen1.5-32b-chat stands at 29.4 (raw mean 17) — measured on 5 of 27 axes.
qwen1.5-32b-chat stands at 29.4 versus a cohort median of 32.8 across 116 models released within 180 days — below the peer median.
qwen1.5-32b-chat scores at percentile 11.8 on GPQA Diamond.
qwen1.5-32b-chat ranks between #320 and #933 across 5 built-in weightings — best under "Axat pe programare", worst under "Toate sursele".
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →