Qwentilelambda2.5 32B Instruct

🚀 Qwentile Λ 2.5 32B Instruct

Qwentile Λ 2.5 32B Instructは、以下のモデルを正規化ノイズ除去フーリエ補間したモデルです。このモデルは、高度な思考能力とコード能力を備えることが期待されます。

GGUF iMat

✨ 主な機能

• パイプラインタグ：テキスト生成、会話、チャット
• ベースモデル：maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct、a-m-team/AM-Thinking-v1、nvidia/OpenCodeReasoning-Nemotron-32B、maldv/Loqwqtus2.5-32B-Instruct、trashpanda-org/QwQ-32B-Snowdrop-v0、ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v3

📚 ドキュメント

モデルの構成

Qwentile Λ 2.5 32B Instructは、以下のようにモデルをマージして生成されます。

output_base_model: "maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct"
output_dtype: "bfloat16"
finetune_merge:
  - { "model": "a-m-team/AM-Thinking-v1", "base": "Qwen/Qwen2.5-32B", "alpha": 0.9 }
  - { "model": "nvidia/OpenCodeReasoning-Nemotron-32B", "base": "Qwen/Qwen2.5-32B", "alpha": 0.8, "is_input": true}
  - { "model": "maldv/Loqwqtus2.5-32B-Instruct", "base": "Qwen/Qwen2.5-32B", "alpha": 0.9 }
  - { "model": "trashpanda-org/QwQ-32B-Snowdrop-v0", "base": "Qwen/Qwen2.5-32B", "alpha": 0.9 }
  - { "model": "ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v3", "base": "Qwen/Qwen2.5-32B", "alpha": 0.8 }

つまり、これらのモデルは信号空間で歪められ、補間された後、ベースモデル（この場合はQwentile2.5-32B-Instruct）の上に重ねられます。ただし、Nemotron OpenCodeReasoningの入力層が使用されます。

このモデルとは？

これは、Qwen 2.5のマージシリーズの最新作です。最近、いくつかの優れたモデルがリリースされたため、それらをQwentileをベースに折り込みました。高度な思考能力やコード能力を備えることが期待されます。

<think>モデルですか？

意外なことに、その血統から考えると、これは思考モデルになると思っていましたが、その創造的な出力と思考をほぼシームレスに融合させています。初期のテストでは、その組み合わせは非常に強力です。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

📚 引用

もし私たちの研究が役に立った場合は、以下のように引用してください。

@misc{qwentile-labmda-2.5-32b-instruct,
    title = {Qwentile Λ 2.5 32B Instruct},
    url = {https://huggingface.co/maldv/QwentileLambda2.5-32B-Instruct},
    author = {Praxis Maldevide},
    month = {May},
    year = {2025}
}