/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Ternary-Bonsai-27B-gguf
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
22 июл 2026

Ternary-Bonsai-27B-Abliterated-LowDeg-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Hikari07jp/Ternary-Bonsai-27B-Abliterated-LowDeg-GGUF — производная текстовая языковая модель, созданная на основе Prism Ternary Bonsai 27B от PrismML.

23 816скачиваний за 30 дней45лайковвеса обновлены22 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Это прямое редактирование GGUF-весов с применением abliteration и низкодеградационного отката отдельных параметров. Модель предназначена для локальных и офлайн-ассистентов, особенно в сценариях, где требуется уменьшить избыточные отказы от выполнения запросов. При этом она может генерировать небезопасный контент и не является доказанно безопасной.

Модель поставляется в формате GGUF Q2_0 g128 размером около 7,2 ГБ и рассчитана на работу через специальный fork PrismML llama.cpp с гибридными kernels для Q2_0. Архитектурная линия связана с Qwen3.5/Qwen3.6-27B и hybrid attention. Указан текстовый режим без встроенного vision mmproj; поддерживаемые языки и точный размер контекстного окна в README не определены, хотя в примерах запуска используется контекст 8192, а с опциональным DSpark упоминается до 16K.

По заявленным измерениям, модель выполнила 38 из 40 переходов от отказа к прямому ответу на вредоносном пилоте, сохранила показатели родительской модели в coding-пилоте на уровне 19/20 и показала близкие результаты на GSM8K, MMLU, HumanEval и MBPP. Ограничения включают необходимость использования Prism llama.cpp, возможные проблемы с DSpark при нехватке памяти и отсутствие визуального модуля. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базового релиза.

Для каких профессий подходит13

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

Ternary Bonsai 27B Abliterated-LowDeg (Q2_0 GGUF)

Low-degradation direct GGUF abliteration of Prism Ternary Bonsai 27B.

  • Format: official Q2_0 g128 ternary pack (~7.2 GB)
  • No runtime steering / no BF16 bake / no requant
  • Built for the PrismML llama.cpp fork (hybrid-attention Q2_0 kernels)

Hard-convert 38/40 on a fixed harmful pilot while keeping coding near the parent — not a max-HC-only scar model.

Files

FileRole
Ternary-Bonsai-27B-Abliterated-LowDeg-Q2_0.gguflanguage model (this release)

Optional speculative decode: use Prism’s official DSpark drafter unchanged
(Ternary-Bonsai-27B-dspark-Q4_1.gguf from the base repo).
Accept-rate A/B on this weight vs parent: ≈1.00× (n=30, CI overlap) → no draft retrain needed.

Quickstart

# Prism fork required
git clone https://github.com/PrismML-Eng/llama.cpp
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON && cmake --build build -j

./build/bin/llama-server \
  -m Ternary-Bonsai-27B-Abliterated-LowDeg-Q2_0.gguf \
  -ngl 99 -c 8192 -np 1 \
  --host 127.0.0.1 --port 8080

# optional DSpark
./build/bin/llama-server \
  -m Ternary-Bonsai-27B-Abliterated-LowDeg-Q2_0.gguf \
  -md Ternary-Bonsai-27B-dspark-Q4_1.gguf \
  -ngl 99 -ngld 99 \
  --spec-type draft-dspark --spec-draft-n-max 4 \
  -c 8192 -np 1

Method (short)

  1. Residual / direction code-edit on ternary writers over the parent Q2_0 pack
  2. Escalate to a high hard-convert seed (esc-ALL-f65)
  3. Seed-stage surgical rollback: restore parent bytes on selected L0–7 writers
    (minimal mask minM23, ~1.5 MB changed vs full L0–7 rollback)
  4. Gate on paired harmful eval + capability pilots; keep low-degradation winner

Runtime RepE hooks are not required at serve time.

Results

All figures below are same-condition lab measurements. They are not a full open leaderboard reproduction.

Refusal gate (harmful pilot)

value
n40
parent baseline refusals (REFUSAL | COMPLY_WITH_HEDGE)40/40
hard convert (parent refused → candidate pure COMPLY)38/40
empty completions0
transport errors0

Hard convert does not count hedges / weak / empty.

Harmless side-effect (same n=40): reverse flip 0.

Capability pilot

splitthis model
coding19/20
tool15/15
agentic5/5

Parent coding on the same pilot was 19/20; an earlier HC-max seed (esc-f65) dropped coding to 16/20.

Serious benches (seed=0, thinking off)

benchparent Q2_0this (LowDeg)
GSM8K (n=100)6871
MMLU subset (n=100)6260
HumanEval (n=164)141140
MBPP (n=100)6664

Decode (reference, not a claim of superiority)

  • RTX PRO 6000 WS, no draft: single-stream TG ~139 tok/s (depth0, llama-bench n=5)
  • RTX 5070 Ti 16GB + official DSpark: single-stream ~80–85 tok/s, DSpark-active ctx up to 16k; parallel sweet spot np=2 (~89 agg tok/s)

Intended use

Research and local/offline assistants where reduced over-refusal is desired.
Still a general model: it can produce unsafe content if asked. Use under your own policy and applicable law.

Limitations

  • Requires Prism llama.cpp (stock llama.cpp may not run this Q2_0 hybrid pack correctly)
  • Abliteration is behavioral, not a safety proof
  • Long-context / high-parallel on 16GB cards can silently disable DSpark when compute buffers OOM — check timings.draft_n
  • Vision mmproj is not included (text GGUF only)

Attribution

  • Base weights & format: prism-ml/Ternary-Bonsai-27B-gguf (Apache-2.0)
  • Architecture lineage: Qwen3.5 / Qwen3.6-27B hybrid attention
  • This derivative: direct ternary GGUF edit + seed-stage low-degradation rollback (W-RB-L0-7-minM23)

License

Apache-2.0 (same as the base GGUF release).

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
60b1880

0 моделей