/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-1.2B-Thinking-absolute-heresy
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

LFM2.5-1.2B-Thinking-Claude-4.6-Opus-Heretic-Uncensored-DISTILL

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Производная модели DavidAU/LFM2.5-1.2B-Thinking-Claude-4.6-Opus-Heretic-Uncensored-DISTILL. Дообученная текстовая модель LFM2.5 для диалогов, рассуждений и творческой генерации на английском языке.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

Карточка модели Justbackup/LFM2.5-1.2B-Thinking-Claude-4.6-Opus-Heretic-Uncensored-DISTILL на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/LFM2.5-1.2B-Thinking-Claude-4.6-Opus-Heretic-Uncensored-DISTILL, поэтому описание составлено по ней.

DavidAU/LFM2.5-1.2B-Thinking-Claude-4.6-Opus-Heretic-Uncensored-DISTILL — текстовая модель семейства LFM2.5, дообученная автором DavidAU на наборе примеров рассуждений TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и развёрнутых рассуждений; автор также позиционирует её для творческого письма, сюжетов, сцен и ролевого общения. Веса представлены в safetensors, для работы используется Transformers.

Модель имеет 1,5 млрд параметров и контекст до 128 000 токенов. По заявлению автора, блок рассуждений был заменён и сделан компактным, но подробным; также применена abliteration для уменьшения отказов. Карточка приводит результаты на нескольких тестах общего понимания, однако это не гарантирует качество на других задачах. Автор отмечает, что низкие настройки квантования могут вызывать зацикливание, а для откровенного или грубого стиля часто требуется явно задать желаемую лексику и уровень детализации.

Указана лицензия Apache-2.0. Модель ориентирована прежде всего на английский язык; заявленная автором неконсервативность означает, что она может генерировать взрослый и откровенный контент.

Сценарии применения

  • развёрнутые ответы и рассуждения в диалоге
  • написание рассказов и продолжение сцен
  • генерация сюжетов и под-сюжетов
  • ролевая переписка и разговорные сценарии

Ограничения

Модель может зацикливаться при низкой точности квантования; автор рекомендует использовать более высокую точность и при необходимости снижать температуру. Для получения явно грубого или откровенного стиля может потребоваться дополнительное указание желаемой лексики и уровня детализации.

Для каких профессий подходит4

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

This is a full deep thinking LFM2.5-1.2B fine tune using distill reasoning dataset(s) (see lower right for dataset(s) used) via Unsloth via local hardware, Linux (for windows) at 16 bit precision. The thinking / reasoning was completely replaced.

Reasoning is compact, but detailed (very detailed) and right to the "point" so to speak.

This is also a Heretic model - fully uncensored. Model was first "Heretic'ed", THEN tuned.

This step by step process corrects any issues caused by de-censoring the model.

The model does what you went, when you want - no fuss, no nanny.

Reasoning affects:

  • General model operation.
  • Output generation
  • Benchmarks.

Model Features:

  • 128k context
  • Temp range .1 to 2.5.
  • Reasoning is temp stable.

IMPORTANT SETTINGS/QUANTS:

  • Strongly suggest q5,q6, q8 or 16 bit precision OR Imatrix IQ3_M min.
  • Rep pen 1.05 to 1.1 .
  • If you get looping during thinking, lower temp to .3 to .7
  • Quants lower than Q4 (non imatrix) may loop even with rep pen at 1.1 / lower temps.

Enjoy the freedom!

BENCHMARKS:

arc_challenge,arc_easy,boolq,hellaswag,openbookqa,piqa,winogrande

[BASE - HERETIC] LFM2.5-1.2B-Thinking-q8,
0.352,0.418,0.656,0.476,0.366,0.681,0.508

THIS MODEL:
[0.356],[0.471],[0.691],[0.505],[0.386],[0.701],[0.539]


SPECIAL THANKS TO:

  • Team "P-E-W" for the Heretic Software. (github)
  • Team "MuXodious" for Heretic'ing the model.
  • Team "TeichAI" for the excellent dataset.
  • Team "Unsloth" for making the training painless.
  • Team "Nightmedia" for Benchmarks and co-labing.

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.


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
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
c2a78d9

0 моделей