/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
MN-12B-Mag-Mell-R1
Библиотека
transformers
Опубликована
2 дек 2025

MN-12B-Mag-Mell-R1-Uncensored

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель Mistral на 12,1 млрд параметров без стандартных отказов, предназначенная для свободной генерации текста и ролевых сценариев.

107скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены25 мая 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

MN-12B-Mag-Mell-R1 Uncensored — диалоговая языковая модель, созданная как версия Mag Mell без отказов. В README указана абляция с сохранением нормы через biprojected norm-preservation; параметры измерения — 29, масштаб — 1,5. Метаданные определяют архитектуру как плотную Mistral с классом MistralForCausalLM, размером 12,1 млрд параметров и форматом safetensors. Для работы с длинным контекстом заявлено окно 1 024 000 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и сценариях, где требуется отвечать без стандартных отказов. Карточка базовой модели также указывает ролевые сценарии и художественное письмо. Метаданные отмечают возможность чата; сведения о поддерживаемых естественных языках отсутствуют.

Модель основана на inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1 и изменена абляцией; метаданные классифицируют её как дообучение. Репозиторий содержит safetensors, а метаданные указывают библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с минимальными отказами
  • генерация реплик для ролевых сценариев
  • написание художественных текстов
  • создание ответов для разговорных приложений

Ограничения

Модель заявлена как версия без отказов, поэтому может выдавать ответы на запросы, которые другие модели отклоняют. Поддерживаемые естественные языки и условия лицензии по предоставленным данным определить нельзя.

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

MagAb

MN-12B-Mag-Mell-R1 Uncensored

https://www.youtube.com/watch?v=TRwKQG8Iw00

This is a fully uncensored, no refusals version of Mag Mell, ablated with biprojected norm-preservation to prevent any cognitive impairment.

Key settings (all layers):

  • Measurement: 29
  • Scale: 1.5

Commands:

python measure.py -m A:\HF\hub\!models--inflatebot--MN-12B-Mag-Mell-R1 -o A:\HF\hub\!models--inflatebot--MN-12B-Mag-Mell-R1\ablit_proj --batch-size 8 --projected
python analyze_old.py A:\HF\hub\!models--inflatebot--MN-12B-Mag-Mell-R1\ablit_proj -c
sharded_ablate.py magmell.yml --normpreserve

Q8_K_XL:

llama-quantize --tensor-type output.weight=F16 --tensor-type token_embd.weight=F16 --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).attn_k.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).attn_k.weight=F16" --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).attn_output.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).attn_output.weight=F16" --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).attn_q.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).attn_q.weight=F16" --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).attn_v.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).attn_v.weight=F16" --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).ffn_down.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).ffn_down.weight=F16" --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).ffn_gate.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).ffn_gate.weight=F16" --tensor-type "blk.(3|4|5|6|7|8|9|10|11|12|13|14|15|16|17|18|19|20|21|22|23|24|25|26|27|28|29|30|31|32|33|34|35|36|37).ffn_up.weight=Q8_0" --tensor-type "blk.(0|1|2|38|39).ffn_up.weight=F16" <input.gguf> <output.gguf> Q8_0

https://huggingface.co/inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1

Original Readme

---
base_model:
- IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml
- nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B
- nbeerbower/mistral-nemo-wissenschaft-12B
- elinas/Chronos-Gold-12B-1.0
- Fizzarolli/MN-12b-Sunrose
- nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4
- anthracite-org/magnum-12b-v2.5-kto
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge

---
![Made with NovelAI](https://huggingface.co/inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1/resolve/main/magmell.png)
*[Welcome, brave one; you've come a long mile.](https://www.youtube.com/watch?v=dgGEuC1F3oE)*

# MN-12B-Mag-Mell-R1

NOTE for newer users: "R1" here means "Revision 1". This model predates DeepSeek's R1; DeepSeek inadvertently made using this versioning scheme very annoying!

This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).

[Official Q4_K_M, Q6_K and Q_8 GGUFs by me](https://huggingface.co/inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1-GGUF)

[More available from mradermacher](https://huggingface.co/mradermacher/MN-12B-Mag-Mell-R1-GGUF/tree/main)

[Official EXL2 by toastypigeon](https://huggingface.co/Alfitaria/MN-12B-Mag-Mell-R1-exl2)

## Usage Details

### Sampler Settings
Mag Mell R1 was tested with Temp 1.25 and MinP 0.2. This was fairly stable up to 10K, but this might be too "hot".
If issues with coherency occur, try *in*creasing MinP or *de*creasing Temperature.

Other samplers shouldn't be necessary. XTC was shown to break outputs. DRY should be okay if used sparingly. Other penalty-type samplers should probably be avoided.

### Formatting
The base model for Mag Mell is [Mistral-Nemo-Base-2407-chatml](https://huggingface.co/IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml), and as such ChatML formatting is recommended.

Early testing versions had a tendency to leak tokens, but this should be more or less hammered out. It recently (12-18-2024) came to attention that Cache Quantization may either cause or exacerbate this issue.

## Merge Details
Mag Mell is a multi-stage merge, Inspired by hyper-merges like [Tiefighter](https://huggingface.co/KoboldAI/LLaMA2-13B-Tiefighter) and [Umbral Mind.](https://huggingface.co/Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v2.0-8B)
Intended to be a general purpose "Best of Nemo" model for any fictional, creative use case.

6 models were chosen based on 3 categories; they were then paired up and merged via layer-weighted SLERP to create intermediate "specialists" which are then evaluated in their domain.
The specialists were then merged into the base via DARE-TIES, with hyperparameters chosen to reduce interference caused by the overlap of the three domains. 
The idea with this approach is to extract the best qualities of each component part, and produce models whose task vectors represent more than the sum of their parts.

The three specialists are as follows:

- Hero (RP, kink/trope coverage): [Chronos Gold](https://huggingface.co/elinas/Chronos-Gold-12B-1.0), [Sunrose](https://huggingface.co/Fizzarolli/MN-12b-Sunrose).

- Monk (Intelligence, groundedness): [Bophades](https://huggingface.co/nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B), [Wissenschaft](https://huggingface.co/nbeerbower/mistral-nemo-wissenschaft-12B).

- Deity (Prose, flair): [Gutenberg v4](https://huggingface.co/nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4), [Magnum 2.5 KTO](https://huggingface.co/anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto).

I've been dreaming about this merge since Nemo tunes started coming out in earnest. From our testing, Mag Mell demonstrates worldbuilding capabilities unlike any model in its class, comparable to old adventuring models like Tiefighter, and prose that exhibits minimal "slop" (not bad for no finetuning,) frequently devising electrifying metaphors that left us consistently astonished.

I don't want to toot my own bugle though; I'm really proud of how this came out, but please leave your feedback, good or bad.

Special thanks as usual to Toaster for his feedback and Fizz for helping fund compute, as well as the KoboldAI Discord for their resources.

### Merge Method

This model was merged using the [DARE](https://arxiv.org/abs/2311.03099) [TIES](https://arxiv.org/abs/2306.01708) merge method using [IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml](https://huggingface.co/IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml) as a base.

### Models Merged

The following models were included in the merge:
* IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml
* nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B
* nbeerbower/mistral-nemo-wissenschaft-12B
* elinas/Chronos-Gold-12B-1.0
* Fizzarolli/MN-12b-Sunrose
* nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4
* anthracite-org/magnum-12b-v2.5-kto

### Configuration

The following YAML configurations were used to produce this model:

#### Monk:
``yaml
models:
  - model: nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B
  - model: nbeerbower/mistral-nemo-wissenschaft-12B
merge_method: slerp
base_model: nbeerbower/mistral-nemo-bophades-12B
parameters:
  t: [0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.2, 0.1]
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base
``

#### Hero:
``yaml
models:
  - model: elinas/Chronos-Gold-12B-1.0
  - model: Fizzarolli/MN-12b-Sunrose
merge_method: slerp
base_model: elinas/Chronos-Gold-12B-1.0
parameters:
  t: [0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.6, 0.4, 0.2, 0.1]
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base
``

#### Deity:
``yaml
models:
  - model: nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4
  - model: anthracite-org/magnum-12b-v2.5-kto
merge_method: slerp
base_model: nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4
parameters:
  t: [0, 0.1, 0.2, 0.25, 0.25, 0.2, 0.1, 0]
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base
``

#### Mag Mell:
``yaml
models:
 - model: monk
   parameters:
     density: 0.7
     weight: 0.5
 - model: hero
   parameters:
     density: 0.9
     weight: 1
 - model: deity
   parameters:
     density: 0.5
     weight: 0.7
merge_method: dare_ties
base_model: IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml
tokenizer_source: base
``


`In Irish mythology, Mag Mell (modern spelling: Magh Meall, meaning 'delightful plain') is one of the names for the Celtic Otherworld, a mythical realm achievable through death and/or glory... Never explicitly stated in any surviving mythological account to be an afterlife; rather, it is usually portrayed as a paradise populated by deities, which is occasionally visited by some adventurous mortals. In its island guise, it was visited by various legendary Irish heroes and monks, forming the basis of the adventure myth or echtrae...`

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
4987a8f

0 моделей