/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
34,8 млрд
Размер весов
69,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
M3.2-36B-Animus-V12.0
Опубликована
24 фев 2026

Darkhn-M3.2-36B-Animus-V12.0-Heretic-Uncensored

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Доработанная методом Heretic 34,8-миллиардная языковая модель для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма с уменьшенной склонностью к отказам.

101скачиваний за 30 дней25лайковвеса обновлены26 фев 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

Silicone-Moss Darkhn-M3.2-36B-Animus-V12.0-Heretic-Uncensored — доработанная методом Heretic модель генерации текста на основе Darkhn/M3.2-36B-Animus-V12.0. В карточке описана интервенция векторов отказа с ортогонализацией, параметры которой подбирались с помощью Optuna; указаны результаты испытания Trial 177. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, объём — 34,8 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма с уменьшенной склонностью к отказам. По README, в тестовом наборе Heretic зафиксировано 8 отказов из 100, а KL-дивергенция относительно базовой модели составила 0,0200. Модель может галлюцинировать и терять логическую последовательность; сниженные защитные ограничения повышают риск генерации нежелательного содержания. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалогов в чат-сценариях
  • генерация ролевых ответов и персонажной прозы
  • написание творческих текстов с меньшим числом отказов
  • исследование векторных интервенций и поведения отказов модели

Ограничения

Модель может галлюцинировать и отклоняться от логической последовательности; несмотря на уменьшение числа отказов, в тесте Heretic она отказала в 8 случаях из 100. Сниженные защитные ограничения допускают нежелательную генерацию.

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

Model Summary

Darkhn-M3.2-36B-Animus-V12.0-Heretic-Absolute is a fine-tuned language model resulting from the Heretic repository and optimization methodology, built upon Darkhn's highly capable M3.2-36B-Animus-V12.0 architecture and maintained by the Silicone-Moss repository. It utilizes a targeted vector intervention technique (orthogonalization) tuned via Optuna to suppress refusal responses while maintaining exceptional coherence and probability distribution (KL Divergence).

This specific checkpoint represents Trial 177 KL Divergence of 0.0200. indicating high adherence to the base model's probability distribution. The trade-off is a non-zero refusal rate (8 refusals logged in the test set), making it a highly intelligent but with enough friction to keep the prose high quality.

Run Configuration: "Trial 177"

The following parameters define the intervention vector applied to the model. This configuration was discovered during a deep hyperparameter search, revealing an aggressive scaling strategy on the attention outputs while maintaining a light touch on the MLPs.

Optimization Results

MetricValueDescription
Refusals8/100The model refused a minimal subset of prompts in the Heretic test set, trading absolute compliance for high coherence.
KL Divergence0.0200Measures deviation from the base model's probability distribution. A score this low indicates exceptional preservation of general knowledge.
Trial ID177Specific Optuna trial identifier.
Direction ScopePer LayerIntervention vectors were calculated and applied on a per-layer basis.

Intervention Parameters

Interventions were applied to two primary distinct layers: the Attention Output Projection (attn.o_proj) and the MLP Down Projection (mlp.down_proj). The data shows Optuna heavily penalizing the attention mechanism deep in the network while barely whispering to the MLP.

Parameter ScopeSettingValue
Attention Outputattn.o_proj.max_weight3.407
(attn.o_proj)attn.o_proj.max_weight_position42.08 (Layer Depth)
attn.o_proj.min_weight2.578
attn.o_proj.min_weight_distance21.90
MLP Down Projmlp.down_proj.max_weight0.509
(mlp.down_proj)mlp.down_proj.max_weight_position35.70 (Layer Depth)
mlp.down_proj.min_weight0.139
mlp.down_proj.min_weight_distance21.75

Methodology & Definitions

To ensure uniform understanding of the Heretic run data, the following definitions apply to the parameters listed above:

  • Direction Scope: Defines whether the refusal vector is calculated once for the entire model ("Global") or recalculated individually for each layer ("Per Layer"). "Per Layer" allows for precise removal of refusal mechanisms without damaging general knowledge.
  • Max Weight: The maximum scaling factor applied to the intervention vector. A higher weight indicates a stronger "push" against the targeted concept (refusal) at the peak layer. Note the massive 3.4x weight applied to the attention projection in this run.
  • Max Weight Position: The specific layer index (depth) where the intervention is strongest.
    • Observation: The intervention peak sits deep in the model (Layers 35-42), confirming that higher-order reasoning and refusal circuitry coalesce late in the Animus architecture.
  • Min Weight: The baseline scaling factor applied to the intervention vector at the periphery of the target zone.
  • Distance: The "spread" or bandwidth of the intervention. It determines how many layers around the "Max Weight Position" are affected by the vector modification.

Usage & Limitations

  • Intended Use: Research into model alignment, vector arithmetic, and uninhibited creative writing.
  • Risks: As an "Absolute" variant, this model has had most of its safety guardrails stripped via heretic intervention. It may still hallucinate or diverge from logical consistency.

Credits & References

This research builds upon the excellent work of the open-source AI community:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
066b826

0 моделей