/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
23,4 млрд
Размер весов
47,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Small-24B-Base-2501
Опубликована
14 ноя 2025

Prima-24B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Mistral на 24 млрд параметров для англоязычных ролевых диалогов, длинных сюжетных бесед и приключенческих сцен.

25скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены9 июн 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

Prima-24B — языковая модель для ролевых диалогов и творческого письма, разработанная DarwinAnim8or и дообученная на собственном наборе данных Actors на базе Mistral-Small-24B-Base-2501. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Модель рассчитана на ролевые сценарии, особенно длинные разговоры и динамичные приключения, и лучше переносит различия в шаблонах диалога, чем меньшая Trouper-12B. Для работы рекомендуется режим chat completion с шаблоном Mistral-V7-Tekken или ChatML.

Модель ориентирована на англоязычный roleplay. Карточка отмечает последовательное поведение персонажей и грамматику, устойчивую обработку длинных диалогов и склонность к более развёрнутой прозе. Возможны шаблонные обороты, повторяющиеся описания и излишне витиеватый стиль; модель не предназначена для обычной работы в роли ассистента вне ролевой игры. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение длинных ролевых диалогов от лица персонажей
  • разыгрывание приключенческих и динамичных сцен
  • генерация реплик персонажей в совместном повествовании

Ограничения

Модель может выдавать витиеватую или шаблонную прозу и иногда повторять описательные обороты. Она предназначена для roleplay и может плохо справляться с обычными задачами ассистента; качество форматирования зависит от шаблона диалога.

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

Prima-24B

A larger character roleplay model trained on the custom "Actors" dataset, the largest I've ever made! This model was made to expand on the things I learned from TinyRP, and to overcome certain limitations I found from it; also on an entirely new dataset made just for this model.

This model does have a bit of AI-style writing, but is overall more reliable in it's outputs than the smaller Trouper-12B; also tolerates mismatched templates more. That said, I do think that it is worth releasing this model, especially since it's larger size will likely help it's knowledgebase / longer conversations.

IF you want less purple prose, and more emotionally intimate characters, do check out Trouper-12B.

-> You can find it here! Trouper-12B

Looking for feedback, so please do share if you got any!

Key Features

  • Reliable: Consistent behavior without meta-breaks or template issues
  • Grammatically consistent: Zero perspective confusion errors
  • Long context: Better handling of 50+ turn conversations
  • Action-oriented: Natural energy for adventure/action roleplay scenarios
  • Zero-fuss setup: More forgiving of template variations

Recommended Settings

Use chat completion mode

  • Temperature: 0.7 (tested and validated)
  • Template: Mistral-V7-Tekken or ChatML (critical for proper formatting and stop behavior, ChatML may perform better)
  • Context: Handles longer turn conversations effectively
  • Prompt Preprocessing: Semi-strict, no tools

Strengths

  • Reliability: No meta-narration breaks, consistent stopping behavior
  • Template Flexibility: Works with various Mistral templates
  • Long Context: Maintains quality over extended conversations
  • Adventure Energy: Better at action-oriented, dynamic scenarios
  • Accessibility: Easier to set up and use than Trouper

Comparison to Trouper-12B

Prima-24B and Trouper-12B are trained on identical data but offer different trade-offs:

AspectPrima-24BTrouper-12B
Prose StyleSlightly more elaborateDirect and concrete
AI SlopModerate (some patterns)Minimal
ReliabilityExcellentGood (template-sensitive)
Long ContextBetter (24B)Good (12B)
Inference SpeedSlower (24B)Faster (12B)
Setup DifficultyEasyModerate (template critical)
Action RPExcellentGood
Emotional RPGoodExcellent

Choose Prima-24B if: You want reliability, long context, or action-oriented RP
Choose Trouper-12B if: You want best prose quality and don't mind template setup or the occaisional regeneration of a reply.

Known Characteristics

  • Prose Style: Tends toward slightly more elaborate descriptions (some users may perceive as "AI-ish")
  • Repetitive Descriptors: May occasionally reuse phrases like "blue eyes" + descriptor
  • Purple Prose: Occasional tendency toward flowery language (not excessive)
  • Structural Patterns: Generally good variety, but slightly more predictable than Trouper-12B

None of these are critical flaws - just characteristics to be aware of. Temperature adjustments (0.8-0.9) may help increase variety.

Got Feedback?

Issues, questions, or feedback welcome! Particularly interested in:

  • Long conversation quality (20+ turns)
  • Template compatibility findings
  • Comparison with other RP models

Feel free to make a post in the Community tab here!

Why train on a base model?

According to this paper: Base Models Beat Aligned Models at Randomness and Creativity; and to avoid any possible "GPT-isms", I decided to train on a base model. Think of it as more mallable clay vs re-shaping something that was already formed to be something else.

This is what led to the behavior observed in this model, where the model just legitimately doesn't understand being an "assistant" outside of being a character that is an assistant. SO while the model is probably not useful outside of RP, it is also not intended to be.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
c723158

0 моделей