/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 мар 2025

Llama-3.1-DeepSeek-8B-DarkIdol-Instruct-1.2-Uncensored

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая 7,5-миллиардная модель на базе Llama 3.1 для текстового чата и генерации, включая рассуждения.

184скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены4 мар 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 Llama-3.1-DeepSeek-8B-DarkIdol-Instruct-1.2-Uncensored — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров. В её основе лежит DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored, объединённая с адаптером DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B; модель предназначена для генерации текста и диалога.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, которые можно использовать напрямую или преобразовать в форматы GGUF, GPTQ, EXL2, AWQ и HQQ. Название и карточка позиционируют модель как uncensored, однако конкретные языки и специальные прикладные области не описаны.

Для работы автор рекомендует учитывать настройки сэмплирования, но подробные инструкции и примеры в карточке отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • генерация художественного текста
  • ролевая переписка
  • генерация ответов с рассуждениями

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества и конкретный перечень поддерживаемых языков. Для получения ожидаемого качества автор рекомендует настраивать параметры сэмплирования.

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

This repo contains the full precision source code, in "safe tensors" format to generate GGUFs, GPTQ, EXL2, AWQ, HQQ and other formats. The source code can also be used directly.

(source files will be uploaded when parameter count shows in upper left)

NOTE: Links to GGUFs below.

IMPORTANT: Highest Quality Settings / Optimal Operation Guide / Parameters and Samplers

If you are going to use this model, (source, GGUF or a different quant), please review this document for critical parameter, sampler and advance sampler settings (for multiple AI/LLM aps).

This a "Class 1/2" (settings will enhance operation) 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) (especially for use case(s) beyond the model's design) please see:

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

REASON:

Regardless of "model class" this document will detail methods to enhance operations.

If the model is a Class 3/4 model the default settings (parameters, samplers, advanced samplers) must be set for "use case(s)" uses correctly. Some AI/LLM apps DO NOT have consistant default setting(s) which result in sub-par model operation. Like wise for Class 3/4 models (which operate somewhat to very differently than standard models) additional samplers and advanced samplers settings are required to "smooth out" operation, AND/OR also allow full operation for use cases the model was not designed for.

BONUS - Use these settings for ANY model, ANY repo, ANY quant (including source/full precision):

This document also details parameters, sampler and advanced samplers that can be use FOR ANY MODEL, FROM ANY REPO too - all quants, and of course source code operation too - to enhance the operation of any model.

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

NOTE:

I strongly suggest you also visit the DavidAU GGUF (below) repo too for more details in using this model ; especially if it is "Class 3" or "Class 4" to get maximum performance from the model.

For full information about this model, including:

  • Details about this model and its use case(s).
  • Context limits
  • Special usage notes / settings.
  • Any model(s) used to create this model.
  • Template(s) used to access/use this model.
  • Example generation(s)
  • GGUF quants of this model

Please go to:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Llama-3.1-DeepSeek-8B-DarkIdol-Instruct-1.2-Uncensored-gguf ]

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
7ce8f0a

0 моделей