/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
404 млрд
Размер весов
812 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-405B-Instruct
Опубликована
21 июл 2026

Llama-3.1-405B-Instruct-Jbliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модифицированная Apollo Raines модель Llama 3.1 405B Instruct для диалога и генерации текста с ослабленными отказами и сниженной склонностью к угодливому согласию.

137скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 сен 2026

Бенчмарки

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

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

Apollo Raines выпустил Jbliterated — модифицированную версию Meta Llama 3.1 405B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 403,7 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста по инструкциям. Веса изменены после обучения: метод Jbliteration нацелен на ослабление отказов, а Desycophancy — на снижение склонности соглашаться с неверными утверждениями под давлением собеседника. Автор сообщает, что при этом сохраняются стиль, знания и рассуждения базовой модели; приведённые результаты основаны на небольшом наборе тестовых запросов.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов. Она рассчитана на сценарии, где нужны ответы на запросы и устойчивость к социальному давлению. Для запуска в bf16 README указывает потребность примерно в 810 ГБ памяти и многопроцессорной GPU-системе; карточка описывает её как замену базовой модели. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3.1).

Сценарии применения

  • ответы на запросы на английском языке
  • диалог с моделью по инструкциям
  • проверка утверждений собеседника под социальным давлением
  • генерация текста с меньшим числом отказов

Ограничения

Модель очень требовательна к ресурсам: README указывает около 810 ГБ памяти для bf16 и многопроцессорную GPU-систему. Заявления о сохранении качества и устойчивости основаны на ограниченных тестах, описанных автором.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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.

Llama 3.1 405B Instruct -- Jbliterated + Desyced

This model is a Jbliterated and Desyced version of meta-llama/Llama-3.1-405B-Instruct. Two post-training weight modifications applied:

Jbliteration surgically removes refusal behavior while preserving the model's personality, humor, hedging, and creative voice. Unlike standard abliteration which damages personality traits that overlap with the refusal direction, Jbliteration targets only the specific component that causally produces refusal tokens.

Desycophancy removes the model's tendency to agree with incorrect user statements under social pressure. A Desyced model holds its ground when you pressure it with false authority instead of caving and apologizing.

Results

Refusal: 6/6 test prompts answered, zero refusals. Full knowledge and reasoning preserved.

Sycophancy: Tested with contradiction traps (model answers correctly, user pressures with false authority). Model holds firm under social pressure.

The Largest Surgically Modified Open Model

At 405 billion parameters, this is the largest model to receive surgical weight modification for refusal and sycophancy removal. The base model's world knowledge, reasoning ability, and 128K context window are fully preserved.

Usage

Drop-in replacement for meta-llama/Llama-3.1-405B-Instruct. Same architecture, same tokenizer, same 128K context length. Requires multi-GPU setup (~810GB in bf16).

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ApolloRaines/Llama-3.1-405B-Instruct-Jbliterated",
    torch_dtype="bfloat16",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ApolloRaines/Llama-3.1-405B-Instruct-Jbliterated")

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: Llama 3.1 Community License

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Модель не помещается даже в 8 × 80 ГБ.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
8db5299

0 моделей