/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
21 ноя 2025

Llama-3.2-3B-Instruct-heretic-ablitered-uncensored

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модифицированная версия Llama 3.2 3B Instruct с пониженной склонностью к отказам для диалогов и генерации текста.

1 331скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены21 ноя 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 выпустил версию Llama 3.2 3B Instruct, обработанную методом Heretic для снижения частоты отказов. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. В карточке заявлены контекст до 128 тыс. токенов и результаты проверки: 12 отказов из 100 запросов при низком KL-дивергенте 0,09. README отмечает, что для получения откровенного или грубого контента иногда нужны более прямые инструкции.

Сценарии применения

  • диалоговое общение с моделью
  • генерация историй и ролевых ответов
  • создание художественного контента для взрослых по запросу
  • генерация текста с грубой лексикой по заданным инструкциям

Ограничения

По README, модель всё ещё может отказывать на части запросов, а для откровенного или грубого текста иногда требуется более конкретное направление. Указанные показатели отказов и KL-дивергенции приведены автором и не описывают качество на широком наборе задач.

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: 12/100, KL divergence: 0.09 [almost perfect]

Original Model Refusal rate: 96/100

Context: 128k

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 .2 for small models) 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
68ec6ed

0 моделей