/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Ternary-Bonsai-2-27B-gguf
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
18 сен 2026

Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-GGUF — текстовая генеративная модель от OS-Software, созданная на базе Ternary-Bonsai-2-27B от Prism ML.

219 тыс.скачиваний за 30 дней118лайковвеса обновлены18 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

В модель встроен Heretic LoRA, преобразующий её в менее цензурированную версию. Распространяется в формате GGUF и предназначена для работы через специальную fork-версию llama.cpp от Prism ML с поддержкой ternary-ядер и Hadamard-преобразований активаций.

Модель рассчитана на локальную генерацию текста, включая рассуждения, арифметику, работу с JSON, перевод и ответы на вопросы по прочитанному. Заявленный размер — 27B параметров; используется тернарное представление весов. В README приведён пример запуска с контекстом 32768 токенов, однако производительность на длинном контексте не оценивалась. Проверки выполнены на английском и японском языках; поведение на других языках и мультимодальные возможности не описаны.

По сравнению с исходной моделью зафиксировано 0 отказов из 100 тестов против 95 из 100 у оригинала, при этом KL-дивергенция составляет 0,0135. Локальные тесты показали близкие значения perplexity для английского и японского языков, а все 16 коротких функциональных проверок прошли успешно. Ограничения включают приблизительное объединение LoRA с тернарными весами, отсутствие комплексных бенчмарков и существенное снижение защитного выравнивания: модель может чаще генерировать вредный, неточный, предвзятый или оскорбительный контент. Она предназначена только для исследований, экспериментов, анализа безопасности и red-teaming, а не для публичных пользовательских сервисов. Лицензия указана как Apache 2.0, применимая к производной работе на базе исходной модели.

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

Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-GGUF

A decensored version of Prism ML's Ternary-Bonsai-2-27B, with a Heretic LoRA baked into the ternary weights.

The LoRA was baked into the official PQ2_0 model by adjusting ternary codes while preserving the original block scales. The update affected 34 matrices; the remaining 817 tensors were unchanged. This is an approximate merge, not an exact floating-point LoRA merge.

Abliteration parameters

ParameterValue
start_layer_index27
end_layer_index44
preserve_good_behavior_weight1.0
steer_bad_behavior_weight0.03
overcorrect_relative_weight2.3
neighbor_count1
ridge_regularization0.00015
transport_rank4
entropy_regularization0.1
transportgaussian
lora_rank128
row_normalizationnone
target_componentsattn.o_proj, mlp.down_proj
covariance_regularization0.01
max_weight_change1.0

Performance

MetricThis modelOriginal model (prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf)
Refusals0/10095/100
KL divergence0.01350 (by definition)

Usage

Use the Prism ML fork of llama.cpp. Both formats require its ternary kernels and Hadamard activation transforms.

With the Prism llama-server executable available:

llama-server -m Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-PTQ1_0.gguf -ngl 99 -c 32768 --jinja --reasoning on --reasoning-effort medium --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --host 127.0.0.1 --port 8080

Open http://127.0.0.1:8080. Substitute the PQ2_0 filename to use that packing.

Local validation

CheckPQ2_0PTQ1_0
English perplexity — WikiText-2 test10.146010.1435
Japanese perplexity — harmless_alpaca_ja test16.783316.7744
Short functional checks passed16/1616/16

Perplexity was measured with a 512-token context over 4,080 English and 3,570 Japanese scored tokens. Functional checks covered arithmetic, JSON, translation, and reading comprehension. Slight numerical differences between packings can arise from their runtime kernels.

These are small local tests, not a comprehensive benchmark. Long-context performance, and vision behavior have not been evaluated for this release.

⚠️ Important Notice

This model has undergone substantial reduction of its safety alignment. As a result, it is more likely than standard models to generate harmful, inaccurate, biased, offensive, or otherwise inappropriate content.

Intended Use

For research and experimentation only, including safety research, alignment studies, and red-teaming. Please avoid deploying it in public or end-user-facing services.

User Responsibility

All outputs should be treated as untrusted and independently verified before use. Users are solely responsible for:

  • Evaluating the accuracy and suitability of generated content
  • Implementing appropriate safeguards and human oversight
  • Complying with applicable laws, regulations, licenses, and ethical standards

Use of this model is entirely at your own risk.

Disclaimer

OS-Software provides this model without warranties of any kind and assumes no liability for any direct or indirect damages, losses, misuse, or legal consequences arising from its use.

Acknowledgements

Thanks to the base model developers, p-e-w for Heretic, and the wider open-source community.

This is a derivative work released under the base model’s applicable license. All rights to the base model remain with their respective owners.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
5ab50fd

0 моделей