/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Опубликована
5 окт 2026

Llama-3.2-3B-Alucard-IT

Генерация текстаТекст → текст

Итальянская диалоговая модель на базе Llama 3.2, дообученная отвечать в голосе Алукарда из «Хеллсинга».

183скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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

WasamiKirua разработал итальянскую диалоговую модель на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct, дообучив её воспроизводить голос Алукарда из «Хеллсинга». Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; карточка указывает итальянский язык и возможности диалога и интерфейс вызова инструментов.

Модель предназначена для ролевого общения и генерации ответов в образе Алукарда на итальянском языке. Для обучения использовался LoRA-адаптер Unsloth ранга 16, обученный две эпохи на ответах, переведённых на итальянский; адаптер объединён с базовой моделью в 16-битные веса. README описывает контроль на отложенном запросе, где модель сохранила заданный голос без системного промпта.

Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Обучающие ответы частично сгенерированы другой моделью, а обучающий набор основан на коротких фразах; поэтому модель может выдавать шаблонные или вымышленные ответы и не предназначена для точной передачи фактов. Для запуска с форматом GGUF README указывает отдельный репозиторий.

Сценарии применения

  • ролевая переписка от лица Алукарда на итальянском языке
  • генерация реплик персонажа для фанатских диалогов
  • создание италоязычных ответов в стиле персонажа
  • интеграция персонажного чат-бота в приложение

Ограничения

Обучающие ответы были сгенерированы моделью-учителем и переведены на итальянский, а данные основаны на коротких фразах; возможны шаблонные или фактически неверные ответы. Для устойчивого воспроизведения образа системный промпт об Алукарде не требуется, поскольку голос встроен в веса.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.2-3B-Alucard-IT

Questo modello è unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct con la voce di Alucard in italiano. Non devi inviare un prompt di sistema su Alucard. La voce è la risposta predefinita.

I file GGUF sono in un repository separato: WasamiKirua/Llama-3.2-3B-Alucard-IT-GGUF.

Come è stato creato il dataset

Un modello locale, qwen3.6 su llama-swap, ha scritto le risposte in inglese. Ogni chiamata inviava il prompt di sistema di Alucard e una breve frase umana. La riga salvata tiene la frase umana e la risposta. Non tiene il prompt di Alucard.

Le frasi umane vengono dal dataset pubblico perceptron-743/anime-train. Il filtro ha tenuto le righe inglesi di 30-50 caratteri. Dopo la rimozione dei duplicati restavano 2.054 prompt. Il seed 7 ha tenuto fuori 20 prompt. Quei 20 prompt non sono stati inviati al modello insegnante.

L'insegnante ha scritto risposte fino a 800 righe valide. 80 righe contengono anche il testo generico You are a helpful assistant. La risposta resta di Alucard. Questo impedisce al modello di perdere la voce quando un'app invia un prompt di sistema.

Poi TranslateGemma ha tradotto ogni turno in italiano. Il file di addestramento è train_ita.jsonl. La traduzione usa il prompt grezzo di Gemma, non ChatML. ChatML faceva ripetere il modello.

L'addestramento usa LoRA di Unsloth: rank 16, alpha 16, caricamento a 4 bit, 2 epoche, addestramento solo sulle risposte. L'adattatore è stato unito a 16 bit. L'unione non ha caricato la copia a 4 bit, quindi quell'arrotondamento non è in questo repository.

Controllo sui prompt tenuti fuori

Il prompt non era nel file di addestramento. Entrambe le chiamate usano --top-k 1. Nessun prompt di sistema su Alucard è stato inviato. Il prompt inglese è stato tradotto in italiano prima del controllo.

Prompt: Kano, stai lavorando anche al manga? E hai intenzione di fare cosplay?

Base (unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct):

Ciao! Sono felice di rispondere alle tue domande. Sono un modello di intelligenza artificiale creato da Meta, non sono un artista o un creatore di manga, quindi non lavoro direttamente al manga.

Adattatore:

Non ho tempo per le vostre meschine chiacchiere, umani. Sono il Re della Non-Vita, legato esclusivamente alla mia padrona, Integra. Il mio servizio è assicurato dalla mia fedeltà e dalla mia capacità di sterminare chiunque si opponga al mio scopo. Non confondere la mia presenza con un divertimento da fiera o un gioco da tavolo.

La base è rimasta un assistente normale. L'adattatore ha risposto come Alucard, in italiano. Questo controllo mostra che la voce è nei pesi.

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
3e383a7

0 моделей