/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,6 млрд
Размер весов
5,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-2.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 авг 2026

Caelistus-Gladius-Excalibur-RP-2.6B-Thinking-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Caelistus-Gladius-Excalibur-RP-2.6B-Thinking-v0.1 — экспериментальная модель для генерации текста, дообученная Indexnusrefather на базе LiquidAI/LFM2.5-2.6B.

369скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 авг 2026

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

Она предназначена прежде всего для ролевого общения, отыгрыша персонажей, творческого письма и сценариев, где требуется рассуждение от лица персонажа. Обучение выполнено на наборе данных beyoru/Aesir-Character-CoT-roleplay, ориентированном на reasoning в ролевых диалогах, с использованием библиотеки Transformers и инструментов Unsloth.

Модель использует DoRA с исключительно высоким рангом 2048; опубликованная версия является объединённой, поэтому дополнительная нагрузка адаптера для пользователя отсутствует. Это текстовая модель с поддержкой английского языка; заявленный размер базовой модели — 2,6 млрд параметров. Также в репозитории доступны квантизированные варианты. Указаны экспериментальный характер модели и финальный loss около 0,95–1,0, однако подробные сведения о контекстном окне, точных показателях качества, поддерживаемых шаблонах запросов и ограничениях не приведены.

Сильной стороной модели является целевая оптимизация под ролевые и творческие сценарии, включая character-POV reasoning, а высокая величина ранга DoRA рассчитана на значительное изменение поведения базовой модели. При этом её возможности и стабильность могут быть непредсказуемыми из-за экспериментального статуса, а применимость за пределами ролевой генерации не подтверждена. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; условия следует уточнять в файле LICENSE репозитория.

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

Caelistus-Gladius-Excalibur-RP-2.6B-Thinking-v0.1: experimental rank 2048 DoRA finetune of LFM 2.5 2.6B using beyoru/Aesir-Character-CoT-roleplay dataset, pure madness.

5217491074383814091

"Whoso Pulleth Out This Sword From This Stone and Anvil is Rightwise King Born of England"

The meaning of the experiment:

I wanted to completely reshape the way model thinks, so I took on a little special approach, combining DoRA with ridiculously high rank(2048).

  • What is DoRA? DoRA is a weight decomposed version of LoRA that achieves higher accuracy at the cost of more training compute, this repo contains merged model, meaning that overhead for the end user is zero.

Here is some horrible photographic evidence:

Screenshot 2026-08-25 173545

Final step loss, if anyone is interested, was around 0.95-1~ for this version.

Special thanks:

To Beyoru and Gryphe for the amazing dataset.

And to Unsloth for convenient training.

Note:

Quants are located in the repo.

Training details:

  • Method: DoRA
  • Rank: 2048
  • Training hardware: 5070 ti
  • Trained for: 5~ hours

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
bbfce0e

0 моделей