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title: Young-R1
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/jzy112/Young-R1"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/jzy112/Young-R1.md"
repository: jzy112/Young-R1
chinese_name: "Young-R1金融推理模型"
last_updated: 2025-08-05
pipeline_tag: text-generation
tasks:
  - text-generation
model_type:
  - qwen2
architectures:
  - Qwen2ForCausalLM
parameters: 7.6B
tensor_type:
  - F16
library_name:
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - Pytorch
inference_backends:
  - "deploy_task text/emb"
  - "lmdeploy 0.9.1"
  - "lmdeploy_turbomind 0.9.1"
  - "sglang 0.5.2"
  - "vllm 0.9.2"
downloads: 21
stars: 0
tags:
  - mergekit
  - merge
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# Young-R1

> Young-R1 - jzy112 在 ModelScope 开源的模型。这是一个使用 mergekit 工具创建的预训练语言模型融合体。

jzy112/Young-R1 是 ModelScope 魔搭社区上的 7.6B 参数text-generation模型，可用 deploy_task text/emb、lmdeploy 0.9.1、lmdeploy_turbomind 0.9.1 部署。

- **Repository**: jzy112/Young-R1
- **Tasks**: text-generation
- **Parameters**: 7.6B
- **Inference backends**: deploy_task text/emb, lmdeploy 0.9.1, lmdeploy_turbomind 0.9.1, sglang 0.5.2, vllm 0.9.2
- **Tags**: mergekit, merge
- **Downloads**: 21
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2025-08-05

Source: https://www.modelscope.cn/models/jzy112/Young-R1

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# 🧠 Young-R1金融推理模型

这是一个使用 [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit) 工具创建的预训练语言模型融合体。

## 📋 融合详情

### 🔧 融合方法

本模型采用 [SCE (Sequence-level Coordinate Encoding)](https://arxiv.org/abs/2408.07990) 融合方法，以 `./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B` 作为基础模型进行融合。

### 📦 融合模型

本次融合包含了以下模型：
* `./Fin-R1`

### ⚙️ 配置信息

创建本模型使用的 YAML 配置如下：

```yaml
models:
  - model: ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
  - model: ./Fin-R1
merge_method: sce
base_model: ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
parameters:
  max_iter: 1000
normalize: true
int8_mask: true
tokenizer_source: base
dtype: float16
```

## 🌟 模型特点

- 以 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B` 为基础，具备强大的通用语言理解能力
- 融合 `Fin-R1` 模型，增强金融领域推理和分析能力
- 采用先进的 SCE 融合技术，实现参数的最优整合




## 📄 许可证

本模型遵循基础模型的相同许可证。详细信息请参考原始模型许可证。

## 🙏 致谢

- 感谢 [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit) 团队提供的模型融合工具
- 感谢原始模型作者们的杰出工作