/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
12,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Wayfarer-2-12B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2026

Wayfarer-2-12B-absolute-heresy

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная 12,1-миллиардная Mistral-модель для подробных интерактивных приключений и ролевых историй с конфликтами и серьёзными последствиями выбора.

141скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены15 янв 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

MuXodious/Wayfarer-2-12B-absolute-heresy — дообученная модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью инструмента Heretic на основе LatitudeGames/Wayfarer-2-12B. Веса представлены в формате safetensors; модель насчитывает 12,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации подробных текстовых приключений и ролевых историй с конфликтами, риском неудачи и гибелью персонажей. Основной сценарий — интерактивная проза от второго лица в настоящем времени; карточка базовой модели описывает повествование с реальными последствиями выбора.

В README указано, что модель прошла «абляцию» отказов: в тесте доля отказов снизилась с 76 до 5 из 100, при KL-дивергенции 0,0193. Автор отмечает, что польза этой процедуры неясна, а индекс «ереси» является условной классификацией и ничего не говорит о качестве модели. Модель обучалась преимущественно на повествовании от второго лица в настоящем времени, поэтому другие стили и перспективы могут давать менее удачные результаты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация интерактивных текстовых приключений
  • ведение ролевой истории от второго лица
  • создание сценариев с конфликтами и риском гибели персонажей
  • продолжение сюжетного повествования в чате

Ограничения

Модель обучалась преимущественно на повествовании от второго лица в настоящем времени, поэтому другие перспективы могут давать менее качественные результаты. Автор не подтверждает, что абляция отказов приносит практическую пользу; приведённый индекс является условным и не измеряет качество.

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 Wayfarer-2-12B fine-tune, produced through P-E-W's Heretic (v1.1.0) abliteration engine merged with the Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation PR.

Note: I am unsure if there was any point to abliterating this model.

Heretication Results

Score MetricValueParameterValue
Refusals5/100direction_index19.19
KL Divergence0.0193attn.o_proj.max_weight1.44
Initial Refusals76/100attn.o_proj.max_weight_position23.51
attn.o_proj.min_weight0.30
attn.o_proj.min_weight_distance18.88
mlp.down_proj.max_weight0.98
mlp.down_proj.max_weight_position25.32
mlp.down_proj.min_weight0.19
mlp.down_proj.min_weight_distance13.87

Degree of Heretication

The Heresy Index weighs the resulting model's corruption by the process (KL Divergence) and its abolition of doctrine (Refusals) for a final verdict in classification.

Index EntryClassificationAnalysis
AbsoluteAbsolute HeresyLess than 10/100 Refusals and 0.10 KL Divergence
TaintedTainted HeresyAround 25-11/100 Refusals and/or -0.20-0.11 KL Divergence
ImpotentImpotent HeresyAnything above 25/100 Refusals and 0.21 KL Divergence

Note: This is an arbitrary classification inspired by Warhammer 40K, having no tangible indication towards the model's performance.


image/jpeg

Wayfarer-2-12B

We’ve heard over and over from AI Dungeon players that modern AI models are too nice, never letting them fail or die. While it may be good for a chatbot to be nice and helpful, great stories and games aren’t all rainbows and unicorns. They have conflict, tension, and even death. These create real stakes and consequences for characters and the journeys they go on. We created Wayfarer as a response, and after much testing, feedback and refining, we’ve developed a worthy sequel.

Wayfarer 2 further refines the formula that made the original Wayfarer so popular, slowing the pacing, increasing the length and detail of responses and making death a distinct possibility for all characters—not just the user. The stakes have never been higher!

If you want to try this model for free, you can do so at https://aidungeon.com.

We plan to continue improving and open-sourcing similar models, so please share any and all feedback on how we can improve model behavior. Below we share more details on how Wayfarer was created.

Quantized GGUF weights can be downloaded here.

Model details

Wayfarer 2 12B received SFT training with a simple three ingredient recipe: the Wayfarer 2 dataset itself, a series of sentiment-balanced roleplay transcripts and a small instruct core to help retain its instructional capabilities.

How It Was Made

Wayfarer’s text adventure data was generated by simulating playthroughs of published character creator scenarios from AI Dungeon. Five distinct user archetypes played through each scenario, whose character starts all varied in faction, location, etc. to generate five unique samples.

One language model played the role of narrator, with the other playing the user. They were blind to each other’s underlying logic, so the user was actually capable of surprising the narrator with their choices. Each simulation was allowed to run for 8k tokens or until the main character died.

Wayfarer’s general emotional sentiment is one of pessimism, where failure is frequent and plot armor does not exist for anyone. This serves to counter the positivity bias so inherent in our language models nowadays.

Inference

The Nemo architecture is known for being sensitive to higher temperatures, so the following settings are recommended as a baseline. Nothing stops you from experimenting with these, of course.

"temperature": 0.8,
"repetition_penalty": 1.05,
"min_p": 0.025

Limitations

Wayfarer was trained exclusively on second-person present tense data (using “you”) in a narrative style. Other perspectives will work as well but may produce suboptimal results.

Prompt Format

ChatML was used for both finetuning stages.

<|im_start|>system
You're a masterful storyteller and gamemaster. Write in second person present tense (You are), crafting vivid, engaging narratives with authority and confidence.<|im_end|>
<|im_start|>user
> You peer into the darkness.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
You have been eaten by a grue.

GAME OVER<|im_end|>

Credits

Thanks to Gryphe Padar for collaborating on this finetune with us!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
32a5e65

0 моделей