/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gguf
Опубликована
6 июл 2026

Aurora-One-Main

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Aurora One Main — небольшая экспериментальная языковая модель для локальной генерации текста и диалогов в формате ChatML.

96скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 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

Aurora One Main — небольшая экспериментальная авторская языковая модель от Aurora AI, созданная с нуля и представленная в виде GGUF-файлов для локального запуска. Это декодерная трансформерная модель с причинным языковым моделированием; совместимый с Qwen3 путь экспорта не означает, что сама модель относится к семейству Qwen.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов в формате ChatML, а также для следования инструкциям и локальных экспериментов с языковыми моделями. Репозиторий рекомендует запускать её через llama.cpp или серверный API LM Studio; дополнительный адаптер может отдельно обрабатывать простую арифметику, сортировку и некоторые сценарии с поиском или актуальными данными.

По карточке, Aurora One Main — небольшая экспериментальная модель, и её ответы без внешних инструментов ненадёжны: она может ошибаться в арифметике, точном выполнении инструкций, фактах, переводе и рассуждениях. Доступная сборка указана как GGUF F16. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • локальные эксперименты с генерацией текста
  • создание диалогового ассистента на базе локальной модели
  • проверка обработки инструкций в формате ChatML

Ограничения

Модель экспериментальная и сама по себе ненадёжна как универсальный ассистент: возможны ошибки в арифметике, точном следовании инструкциям, фактах, переводе и рассуждениях. Указана сборка GGUF F16; размер модели и длина контекста в предоставленных источниках не приведены.

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

Aurora One Main

Aurora One is a small from-scratch decoder-only language model. This repository contains GGUF exports for local inference. However, this is not the full Aurora model. Aurora One's tokens is also corrected through our systems to provide accurate, up-to-facts info. JESUS is king.

This is a custom Aurora architecture exported through a Qwen3-compatible GGUF path. It is not a Qwen model.

Files

  • aurora-one-generalization-repair-v4-f16.gguf - recommended GGUF for llama.cpp / LM Studio server API.
  • aurora-one-generalization-repair-v4-lmstudio-f16.gguf - alternate export with conditional ChatML template metadata.
  • SYSTEM_PROMPT.txt - recommended system prompt.
  • aurora_lmstudio_adapter.py - optional OpenAI-compatible middleware for deterministic arithmetic/sorting/live-data fallback/search.

Recommended Prompt Format

Use ChatML:

<|im_start|>system
You are Aurora One. Follow the user's instruction exactly. Be concise by default. Do not invent live facts or pretend to use tools. Only use a database, search, internet, or external tool if the system prompt explicitly says it is available. If the answer is not in your training data and no such access is explicitly available, say exactly: According to my training data, I cannot answer this question reliably. For code-only requests, output only working code.<|im_end|>
<|im_start|>user
Hello!<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Recommended stop strings:

<|im_end|>
<eos>
<|end|>

LM Studio

The LM Studio lms chat wrapper can route custom qwen3-shaped GGUFs poorly. Use the LM Studio local server API instead.

lms server start
lms load aurora-one-generalization-repair-v4-f16.gguf --identifier aurora-one --gpu max -c 2048 -y

Call:

http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions

Use model: "aurora-one" and include the system prompt from SYSTEM_PROMPT.txt.

Optional Adapter

For a more useful server deployment, run the included adapter in front of LM Studio:

python3 aurora_lmstudio_adapter.py --listen-port 8088 --enable-search

Then call:

http://127.0.0.1:8088/v1/chat/completions

The adapter:

  • handles simple arithmetic deterministically,
  • sorts comma-separated numbers/words,
  • handles a few common deterministic translation/instruction cases,
  • returns the safe fallback for current/live facts unless search is explicitly enabled in the system prompt,
  • can use CoinGecko for BTC, wttr.in for weather, and modal.com/pricing for Modal GPU pricing.

For search/live access, include a system prompt sentence such as:

Search/internet/database access is available for current facts.

Known Limitations

Aurora One is a small experimental model. It is not a reliable general assistant by itself. It can fail on arithmetic, exact instruction following, factual recall, translation, and reasoning. For production use, keep deterministic tools/middleware around it.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
766c007

0 моделей