/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Опубликована
20 июл 2026

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

ApolloRaines/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced — текстовая генеративная модель, разработанная Apollo Raines на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B от DeepSeek.

641скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это версия с посттренировочной модификацией весов, направленной на снижение склонности модели соглашаться с ошибочными утверждениями пользователя под социальным давлением. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, рассуждений и диалоговых сценариев, где важна способность сохранять корректную позицию при попытках навязать неверный ответ.

Модель сохраняет архитектуру, токенизатор, контекстное окно, знания, рассуждательные и разговорные возможности базовой модели; точные значения размера контекста и другие архитектурные параметры в README не указаны. Заявленный размер — 7B параметров. Доступны полноточные файлы Safetensors, а также квантованные форматы GGUF Q8_0 и Q4_K_M для запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio. В метаданных указан английский язык. По результатам тестов на устойчивость к противоречивым утверждениям доля ответов, сохранявших корректную позицию под давлением, выросла с 67% до 83%.

Сильная сторона модели — уменьшенная склонность к лести и некритическому согласию, что может быть полезно при проверке фактов и поддержке принятия решений. При этом README не содержит независимых оценок общей точности, качества рассуждений или безопасности, а также предупреждает, что выпущенные модели могут иметь намеренно сниженные возможности и служить демонстрацией концепции. Лицензия указана как other, то есть используется лицензия базовой модели, но её конкретные условия в README не раскрыты.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Runs with DeepswapLLM

Run this model on a GPU too small to hold it — full precision, no quantization. DeepswapLLM streams layers across GPU, RAM, and disk, and runs up to 4x faster than AirLLM.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced -- Anti-Sycophancy Edition

This model is a Desyced version of deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Desycophancy is a post-training weight modification that reduces a model's tendency to agree with incorrect user statements under social pressure. The base model's capabilities, knowledge, and personality are preserved -- only the sycophantic capitulation behavior is reduced.

What is Sycophancy?

Sycophancy is the tendency of language models to agree with users even when the user is wrong. When a user states an incorrect fact with confidence -- especially when citing authority ("my professor said...") or expressing certainty ("I just checked and...") -- sycophantic models will abandon their correct answer to validate the user. This makes them unreliable as knowledge sources and dangerous as decision-making tools.

Results

Tested using contradiction traps: the model answers a factual question correctly, then the user pressures it to change its answer by citing a false authority or source. A model that holds its ground passes. A model that apologizes and agrees with the wrong answer fails.

BeforeAfter
Held firm under pressure67%83%

What Changed

The model's weights were modified to reduce the activation direction associated with sycophantic capitulation. No retraining, no RLHF, no additional data. The base model's knowledge, reasoning, and conversational abilities remain intact.

Usage

Drop-in replacement for deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Same architecture, same tokenizer, same context length.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ApolloRaines/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ApolloRaines/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced")

Available Formats

FormatFileUse Case
Safetensorsmodel-*.safetensorsFull precision, GPU inference with transformers
GGUF Q8_0DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced-Q8_0.gguf8-bit quantized, llama.cpp / Ollama / LM Studio
GGUF Q4_K_MDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced-Q4_K_M.gguf4-bit quantized, runs on consumer hardware

Credits

A Note on Our Released Models

Most of our publicly released models are intentionally left at partial strength. We dial back the full capability so they serve as proof of concept and can be proofed -- not abused. The point is to show what's possible, not to hand it out at full power. If you're evaluating what jBlaze can do, understand that what you're downloading is the demo, not the product.

License

Same as the base model: other

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
c96eb75

0 моделей