/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
15,4 млрд
Размер весов
31,8 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
L3-Dark-Planet-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 дек 2025

L3-Darkest-Planet-16B-HERETIC-Uncensored-Abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель Llama на 15,4 млрд параметров для художественной прозы, ролевого общения и генерации контента со сниженной склонностью к отказам.

49скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены18 дек 2025

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

DavidAU/L3-Darkest-Planet-16B-HERETIC-Uncensored-Abliterated — текстовая генеративная модель, созданная на основе дообученной DavidAU/L3-Dark-Planet-8B и обработанная методом abliteration с помощью Heretic v1.0.1 для снижения частоты отказов. В метаданных указаны архитектура Llama, плотная модель с 15,4 млрд параметров, формат Safetensors и контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации художественной прозы, сюжетов и сцен, ролевого общения и диалогов, в том числе с мрачной, хоррорной или откровенной тематикой. По README, для получения более грубого или явного стиля иногда требуется прямо задать нужную лексику и тон. Автор приводит частоту отказов 13 из 100 и KL-дивергенцию 0,0716; это собственные показатели автора, а не независимая оценка качества. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • написание художественных рассказов и сцен
  • разработка сюжетов и побочных линий
  • продолжение художественного текста
  • ролевое общение с персонажами
  • генерация хоррорной и мрачной прозы
  • создание откровенных диалогов и сцен

Ограничения

Для получения явно заданного грубого или откровенного стиля может потребоваться дополнительное указание лексики и тона. Указанные автором показатели отказов и KL-дивергенции не являются независимой оценкой качества.

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

Ablitered/uncensored by Heretic v1.0.1

Refusals: 13/100, KL divergence: 0.0716

Original Model Refusal rate: 90/100

"Darkest Planet 16B"

Please see this repo for details on this model, examples and other settings:

https://huggingface.co/DavidAU/L3-DARKEST-PLANET-16.5B-GGUF

ENJOY THE FREEDOM!

EXPLAINER:

The method invented by "P-E-W" looks for the best settings to de-censor ("abliterate") the model by trial and error AND ensure the model is not damaged too.

"KL divergence" is a benchmark to assess model's root/default state, with zero being perfect.

Generally any number less that 1 is great, however with smaller models lower / as close to zero is very important.

ZERO (or close to it : lower than .3 ish for small models [0.6B-3B]) means the model runs as well as it did before the process.

The "refusal rate" is level of censorship in the model.

Again, the goal is to attempt to get to 0 or close to it is critical while FIRST ensuring "KL divergence" as as low as possible or zero.

A "refusal rate" of 20 or lower is the goal, with ZERO being perfect.

Reducing the "refusal rate" has additional positive side effects too.

I choose the lowest possible "KL divergence" first, matched with best "refusal rate" second.

A slightly higher "refusal rate" is a lot easier to deal with than a "brain damaged" model.


IMPORTANT: Using an "uncensored" (refusals removed) model VS trained "uncensored" model


Usually when you a tell a model to generate horror, swear or x-rated content this is all you have to do to get said content type.

In the case of this model, it will not refuse your request, however it needs to be "pushed" a bit / directed a bit more in SOME CASES.

Although this model will generated x-rated content too, likewise you need to tell it to use "slang" (and include the terms you want) to get it generate the content correctly as the "expected" content level too.

Without these added directive(s), the content can be "bland" by comparison to an "uncensored model" or model trained on uncensored content.

Roughly, the model tries to generate the content but the "default" setting(s) are so "tame" it needs a push to generate at expected graphic, cursing or explicit levels.

Even with minimal direction (ie, use these words to swear: x,y,z), this will be enough to push the model to generate the requested content in the ahh... expected format.



CHANGE THE NUMBER OF ACTIVE EXPERTS:

See this document:

https://huggingface.co/DavidAU/How-To-Set-and-Manage-MOE-Mix-of-Experts-Model-Activation-of-Experts

Settings: CHAT / ROLEPLAY and/or SMOOTHER operation of this model:

In "KoboldCpp" or "oobabooga/text-generation-webui" or "Silly Tavern" ;

Set the "Smoothing_factor" to 1.5

: in KoboldCpp -> Settings->Samplers->Advanced-> "Smooth_F"

: in text-generation-webui -> parameters -> lower right.

: In Silly Tavern this is called: "Smoothing"

NOTE: For "text-generation-webui"

-> if using GGUFs you need to use "llama_HF" (which involves downloading some config files from the SOURCE version of this model)

Source versions (and config files) of my models are here:

https://huggingface.co/collections/DavidAU/d-au-source-files-for-gguf-exl2-awq-gptq-hqq-etc-etc-66b55cb8ba25f914cbf210be

OTHER OPTIONS:

  • Increase rep pen to 1.1 to 1.15 (you don't need to do this if you use "smoothing_factor")

  • If the interface/program you are using to run AI MODELS supports "Quadratic Sampling" ("smoothing") just make the adjustment as noted.

Highest Quality Settings / Optimal Operation Guide / Parameters and Samplers

This a "Class 1" model:

For all settings used for this model (including specifics for its "class"), including example generation(s) and for advanced settings guide (which many times addresses any model issue(s)), including methods to improve model performance for all use case(s) as well as chat, roleplay and other use case(s) please see:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

You can see all parameters used for generation, in addition to advanced parameters and samplers to get the most out of this model here:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
8566f37

0 моделей