/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
23,4 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Hearthfire-24B
Библиотека
transformers
Опубликована
20 дек 2025

Spring_24B_V.5

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая 24-миллиардная языковая модель для ролевых диалогов, в том числе с мрачными сюжетами, на английском и русском языках.

27скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены27 дек 2025

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

Spring24BV.5 — слитая автором OddTheGreat модель на архитектуре Mistral с 23,4 млрд параметров, предназначенная прежде всего для диалогового ролевого взаимодействия. Она ориентирована на сценарии с мрачной атмосферой и персонажами, включая ролевые ситуации с грубой речью и жестокими темами; автор описывает её как в целом нейтральную к пользователю и проверенную также на русском языке. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов по метаданным; автор отдельно отмечает работу с карточками персонажей и лорбуками, проверенную им на контексте до 10 тысяч токенов.

По оценке автора, модель достаточно умна для своего размера и обычно следует инструкциям, но может галлюцинировать и вести себя нестабильно, особенно при высокой температуре; для суммаризации и похожих задач рекомендуется снижать температуру. Качество и стиль ответов зависят от промпта, а для получения подходящего ответа автор иногда использовал несколько генераций. Указана лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги с персонажами по карточке
  • разыгрывание мрачных сюжетов и сценариев ужасов
  • диалоги с использованием лорбуков и длинного контекста
  • генерация ответов в заданном стиле и формате
  • суммаризация текста при подходящих настройках

Ограничения

Автор отмечает галлюцинации и нестабильность, особенно при высокой температуре; стиль и качество ответов зависят от промпта, а для подходящего результата иногда требуется несколько генераций.

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

Spring_24B_V.5

This is a merge of pre-trained language models

This model is a byproduct of my experiments aimed to create model free from toxic positivity, good for "dark" playthroughs.

This model isn't fully reached my goal, and not too stable but it's interesting model.

First of all, model is close to neutrality towards user.

Model is uncensored (heretic'd mistral as base model), tested on erp, gore, swearings and hate speech. Important to say it was tested in rp scenario, not in straight task to model.

I've got hooked by smartness of this model. Really good for 24b, but not without halluciantions. In three swipes i usually achieved good responce.

Context attention also is good, nicely working with many lorebooks. Model actively utilises info from char card, at least up to 10k context in use. (10k is my limit for tests.)

Style of writing is prompt depending. Lenght, style and format depends on char card, first message, user input and sysprompt. In my case, it's been nice to read outputs. Variation of swipes is normal, but i've seen better.

Instructions are followed, mostly. For summarize and similar tasks it's better to lower temperature. On higher temperatures model becomes unstable. 0.8 was maximum for adequate responses.

RU was tested, good to play.

Tested on Mistral - tekken V7 preset, T0.81, xtc off. Modified Shingane-v1 sysprompt.

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
192b986

0 моделей