/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
69,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Huihui-Agents-A1-abliterated
Опубликована
19 сен 2026

Anansi-35B-A3B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Anansi-35B-A3B — слитая разговорная модель для следования инструкциям, повествовательных рассуждений, ролевых диалогов и работы с прозой.

1 780скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены22 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

Anansi-35B-A3B — разговорная языковая модель, созданная автором карточки для следования инструкциям, повествовательных рассуждений и генерации выразительной прозы. В основе — архитектура Qwen3.5 MoE; репозиторий содержит веса Safetensors, а для модели также опубликованы GGUF-варианты. Автор ориентировал её на запуск на маломощном компьютере и отмечает, что модель рассчитана на более доступный запуск по сравнению с плотными моделями примерно на 30 млрд параметров.

Модель получена слиянием DARE-TIES моделей huihui-ai/Huihui-Agents-A1-abliterated и Gryphe/WorldSim-Opus-3.6-35B-A3B, после чего часть LM head интерполирована с ReadyArt/Melody1437-35B-A3B для улучшения прозы. По оценке автора, она лучше следует сложным инструкциям, сочетает повествовательное рассуждение с более сжатым ответом и подходит для ролевых диалогов, написания и редактирования прозы.

Модель поддерживает генерацию текста и диалоговый интерфейс, включая интерфейс вызова инструментов. Автор отмечает, что рассуждения иногда могут быть длинными; описанные результаты и баланс качеств являются субъективной оценкой автора. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • написание художественной прозы и сцен
  • ролевые диалоги с персонажами
  • редактирование и улучшение черновиков
  • выполнение сложных текстовых инструкций
  • повествовательные рассуждения в диалоге

Ограничения

Автор характеризует качество и баланс модели субъективно; повествовательные рассуждения могут быть многословными. Сведения о поддерживаемых естественных языках и длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит5

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

🕷️ Anansi-35B-A3B

Anansi-35B-A3B balances good instruct following, narrative reasoning, and sweet prose. Specifically for my 8gb potato, because I can't run the ~30b dense models, but maybe it can be good for your potato too? 🤷🏻‍♂️

Anansi was created by combining the logical trengths of two great models via a 35/65 DARE-TIES merge, followed by a targeted (LM) head tensor interpolation to graft on better prose.

Q8 Prose/Style Head GGUFS with also interpolated Dark Scarlett Prose Head Variants

mradermacher GGUFs

Anansi Spider Weaver

Quick impression

I think I got the balance about right for what I was aiming for. Instruct following is much better, including with more complex instructions, most of the LM-head prose improvement comes through, and the reasoning is a little longer and still narrative/character-focused without becoming excessive. The A1 contribution isn't strong enough to make the prose dry or the reasoning overly verbose, and it's usually still short enough to get most of a review/revision out in one pass (like for eg using recast extension in ST for a prose refinement pass), and unlike most other similar models I've tried, will do such a task quite reliably.

🎂 Merge Recipe

  1. 🤔 Base Merge of Reasoning Body (DARE-TIES 45/55):
    • huihui-ai/Huihui-Agents-A1-abliterated: 35%. Great instruction following capabilities, but whilst detail oriented, reasoning too verbose for RP.
    • Gryphe/WorldSim-Opus-3.6-35B-A3B: 65%. Far more concise narrative-based reasoning, but somewhat unreliable instruct following. Better prose of the pair, although still short.

(In both cases base models are simply very fit for purpose, fantastically well trained, better than base, but I want a little extra from them, off spec)

  1. 🗣️ Prose Head Swap (30% Interpolation):
    • Using Wiself/Voice script, and a basic python script, 30% of the resulting base merge's LM head tensor was interpolated with the LM head of ReadyArt/Melody1437-35B-A3B for it's spectacular prose.
    • Prior testing with this 25-35/65-75 ratio has shown this far better preserves the underlying logic, reasoning, and instruct of the base model compared to a full head swap whilst adding prose 🌶️.

Build Files and Head Variants

🙏 Thanks

Huge props goes to the creators of the original donor models and tools! Everything that is good about this merge, they made possible.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
e346076

0 моделей