/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
36,8 ГБ
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
12 дек 2024

Llama-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Чат-модель MoE на архитектуре Mixtral для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

228скачиваний за 30 дней26лайковвеса обновлены28 июл 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 эту чат-модель для генерации текста. В метаданных указана архитектура MixtralForCausalLM с механизмом смеси экспертов (MoE), библиотека Transformers и контекст до 131 072 токенов. В README модель описана как полноточный исходный вариант в формате SafeTensors; автор отмечает возможность менять число активных экспертов, что влияет на скорость генерации. Название указывает на объединение Llama 3.2 8×3B с настройкой Instruct, однако карточка не раскрывает точный состав объединения и сценарии обучения.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Весовой репозиторий можно использовать напрямую или как источник для создания квантованных форматов. Автор рекомендует подбирать параметры и сэмплеры для конкретной среды запуска. В карточке не указаны языки и лицензия, поэтому условия распространения и коммерческого применения по этим данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • ведение диалога с языковой моделью
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • использование модели в приложении с вызовом инструментов
  • создание квантованных вариантов для локального запуска

Ограничения

Для качественной работы требуется подобрать параметры генерации и сэмплеры; изменение числа активных экспертов влияет на скорость. Языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит10

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.

NOTE: Links to GGUFs below.

MOE SPECIFIC NOTE:

If you want to change the "default" number of experts set, modify the "config.json" :

"num_experts_per_tok": 2,

The user will still be able to modify it, if the LLM/AI app has the setting option to do this.

Each time you add/subtract an expert the token per second speed will change.

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" (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-3.2-8X3B-MOE-Dark-Champion-Instruct-uncensored-abliterated-18.4B-gguf ]



Special thanks to all the following, and many more...

All the model makers, fine tuners, mergers, and tweakers:

  • Provides the raw "DNA" for almost all my models.
  • Sources of model(s) can be found on the repo pages, especially the "source" repos with link(s) to the model creator(s).

Huggingface [ https://huggingface.co ] :

  • The place to store, merge, and tune models endlessly.
  • THE reason we have an open source community.

LlamaCPP [ https://github.com/ggml-org/llama.cpp ] :

  • The ability to compress and run models on GPU(s), CPU(s) and almost all devices.
  • Imatrix, Quantization, and other tools to tune the quants and the models.
  • Llama-Server : A cli based direct interface to run GGUF models.
  • The only tool I use to quant models.

Quant-Masters: Team Mradermacher, Bartowski, and many others:

  • Quant models day and night for us all to use.
  • They are the lifeblood of open source access.

MergeKit [ https://github.com/arcee-ai/mergekit ] :

  • The universal online/offline tool to merge models together and forge something new.
  • Over 20 methods to almost instantly merge model, pull them apart and put them together again.
  • The tool I have used to create over 1500 models.

Lmstudio [ https://lmstudio.ai/ ] :

  • The go to tool to test and run models in GGUF format.
  • The Tool I use to test/refine and evaluate new models.
  • LMStudio forum on discord; endless info and community for open source.

Text Generation Webui // KolboldCPP // SillyTavern:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
f7e6f97

0 моделей