/ 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-SuperMinds-7x-Heretic-Uncensored-DISTILL

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели DavidAU/LFM2.5-1.2B-Thinking-SuperMinds-7x-Heretic-Uncensored-DISTILL. Дообученная англоязычная модель LFM2.5 для диалогов, рассуждений и творческой генерации текста с контекстом до 128 000 токенов.

36скачиваний 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-SuperMinds-7x-Heretic-Uncensored-DISTILL на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/LFM2.5-1.2B-Thinking-SuperMinds-7x-Heretic-Uncensored-DISTILL, поэтому описание составлено по ней.

DavidAU LFM2.5-1.2B-Thinking-SuperMinds-7x-Heretic-Uncensored-DISTILL — дообученная диалоговая языковая модель семейства LFM2.5, созданная на основе MuXodious/LFM2.5-1.2B-Thinking-absolute-heresy. По карточке, модель дополнительно обучена на семи специализированных наборах данных с примерами рассуждений; автор сообщает, что процесс рассуждения был заменён. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, творческого письма и продолжения историй, включая сценарии, где требуется откровенное содержание.

Модель имеет плотную архитектуру Lfm2ForCausalLM, около 1,5 млрд параметров и контекст до 128 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Автор отмечает компактные, но подробные рассуждения и отсутствие отказов из-за цензурных ограничений; чтобы получить явно взрослый или грубый стиль, запрос может требовать более точных указаний. Для некоторых настроек и низкой точности квантования возможно зацикливание генерации. Репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • написание художественных рассказов и сцен
  • продолжение истории или ролевого диалога
  • создание сюжетов и побочных сюжетных линий
  • генерация диалоговых ответов на английском языке
  • создание откровенной художественной прозы по заданному запросу

Ограничения

Автор предупреждает, что при низкой точности квантования модель может зацикливаться; взрослый или грубый стиль иногда требует явных инструкций в запросе. Приведённые в карточке бенчмарки пока не содержат результатов.

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

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.

This model was trained on SEVEN specialized datasets with high reasoning.

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

- coming soon -

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
a3ae684

0 моделей