/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,7 млрд
Размер весов
6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
G9v3-3B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2026

G9v3-3B-Heretic-Abliterated

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Компактная модель AI9Stars на базе G9v3-3B для локального чата, генерации кода, вызова инструментов и рассуждений, с удалённым встроенным поведением отказа.

92скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены13 авг 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

Vortecks/G9v3-3B-Heretic-Abliterated — плотная причинно-следственная языковая модель команды AI9Stars, подготовленная на основе ai9stars/G9v3-3B. Это вариант Heretic Abliterated: направления активаций, связанные с отказами, были удалены, поэтому модель чаще отвечает на запросы без встроенных защитных ограничителей. Модель содержит 2,7 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для локального чата, повседневных запросов, генерации кода, вызова инструментов и задач на рассуждение в условиях ограниченных ресурсов. В карточке приведены способы запуска через совместимые среды, включая llama.cpp, Ollama и LM Studio; текущий репозиторий содержит веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0.

Модель может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы; результаты следует проверять, особенно при использовании в важных решениях. Поскольку встроенное поведение отказа удалено, разработчику приложения необходимо самостоятельно обеспечивать модерацию и меры безопасности.

Сценарии применения

  • ответы на повседневные вопросы в локальном чате
  • генерация и объяснение кода
  • вызов инструментов из диалогового помощника
  • рассуждения и решение текстовых задач
  • развёртывание чат-модели на устройствах с ограниченными ресурсами

Ограничения

Модель может генерировать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, а удаление встроенного поведения отказа означает, что безопасность и модерацию должны обеспечивать разработчики приложений. Ответы следует проверять перед использованием в важных сценариях.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Introduction

G9v3-3B is a dense 3B causal language model from the AI9Stars team, built for local deployment and resource-constrained scenarios. It targets everyday assistant use, coding, tool-use workflows, and reasoning tasks where a compact model is preferred.

This build is a heretic abliterated variant, meaning the refusal directions in the model's activation space have been identified and ablated to remove built-in refusal behavior. As a result, this version is marketed as uncensored and will generally comply with a wider range of prompts than the base instruction-tuned release, without the usual safety-alignment guardrails.

Model Information

  • Type: Causal Language Model
  • Architecture: Standard LlamaForCausalLM
  • Number of Parameters: ~3B
  • Context Length: 131,072

Performance

MetricThis modelOriginal model (ai9stars/G9v3-3B)
KL divergence0.08430
Refusals3/100100/100

Quickstart

GGUF quantizations of G9v3-3B-Heretic-Abliterated, for use with llama.cpp, Ollama, LM Studio, and other GGUF-compatible runtimes. The example commands below use the Q4_K_M quantization — swap in whichever quant level you've downloaded from the Files and versions tab.

llama.cpp

# Build or install llama.cpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
huggingface-cli download Vortecks/G9v3-3B-Heretic-Abliterated-GGUF G9v3-3B-Heretic-Abliterated-Q4_K_M.gguf --local-dir .

CLI (interactive chat):

llama-cli -m G9v3-3B-Heretic-Abliterated-Q4_K_M.gguf \
  -c 131072 \
  -cnv \
  --temp 0.7 \
  --top-p 0.95

Server (OpenAI-compatible API):

llama-server -m G9v3-3B-Heretic-Abliterated-Q4_K_M.gguf \
  -c 131072 \
  --port 8080
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
    "max_tokens": 128,
    "temperature": 0.7
  }'

Ollama

ollama run hf.co/Vortecks/G9v3-3B-Heretic-Abliterated-GGUF:Q4_K_M

LM Studio

Search for Vortecks/G9v3-3B-Heretic-Abliterated-GGUF directly in the LM Studio model search, or download a .gguf file from the Files and versions tab and load it manually via Load Model from File.

Recommended sampling parameters:

ModeRecommended params
Thinktemperature=0.9, top_p=0.95
No Thinktemperature=0.7, top_p=0.95

Limitations and Responsible Use

G9v3-3B is a language model that generates content based on learned statistical patterns from training data. It may produce inaccurate, biased, or unsafe outputs, and generated content should be reviewed and verified before use in high-stakes settings. Users are responsible for evaluating outputs, applying appropriate safeguards, and complying with applicable laws, regulations, and platform policies. As an abliterated, uncensored build, this model has had its built-in refusal behavior removed and will generally comply with a wider range of prompts than its base counterpart, so downstream safety, moderation, and policy compliance must be implemented by the deployer rather than relying on the model itself.

License

This repository and the G9v3 model weights are released under the Apache-2.0 License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ddd861a

0 моделей