模型

HARC-Qwen2.5-7B-Instruct

microsoft/HARC-Qwen2.5-7B-Instruct

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:apache-2.0 上游版本:f650ffae020a

中文简介

microsoft/HARC-Qwen2.5-7B-Instruct 是 microsoft 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 f650ffae020a,同步到 16 个文件,文件元数据合计 14.20 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 microsoft/HARC-Qwen2.5-7B-Instruct 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
microsoft/HARC-Qwen2.5-7B-Instruct 是 microsoft 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 f650ffae020a,同步到 16 个文件,文件元数据合计 14.20 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:f650ffae020a。 任务标签:文本生成与推理。 架构:Qwen2ForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 7.62 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:qwen2。 上游标注的基础模型:Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-02。

【文件信息】
上游 API 返回 16 个文件,文件元数据合计 14.20 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 8 个、.safetensors 4 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model-00002-of-00004.safetensors(4.59 GB);model-00001-of-00004.safetensors(4.54 GB);model-00003-of-00004.safetensors(4.03 GB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 14.20 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 14.19 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

HARC — Qwen2.5-7B-Instruct HARC safety-alignment LoRA merged into `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct` (full standalone model). Part of the HARC release; see paper arXiv:2607.00572.

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:f650ffae020a。 任务标签:文本生成与推理。 架构:Qwen2ForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 7.62 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:qwen2。 上游标注的基础模型:Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-02。

文件说明

上游 API 返回 16 个文件,文件元数据合计 14.20 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 8 个、.safetensors 4 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model-00002-of-00004.safetensors(4.59 GB);model-00001-of-00004.safetensors(4.54 GB);model-00003-of-00004.safetensors(4.03 GB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes1.53 KB
  • added_tokens.json605 B
  • chat_template.jinja2.45 KB
  • config.json687 B
  • generation_config.json243 B
  • merges.txt1.59 MB
  • model-00001-of-00004.safetensors4.54 GB
  • model-00002-of-00004.safetensors4.59 GB
  • model-00003-of-00004.safetensors4.03 GB
  • model-00004-of-00004.safetensors1.02 GB
  • model.safetensors.index.json27.10 KB
  • README.md667 B

硬件建议

仓库文件元数据合计 14.20 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 14.19 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

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