/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-1.7B
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
5 мая 2026

lumen-qwen3-bootstrap-adapters-gguf

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Набор англоязычных LoRA-адаптеров для ролей локального ассистента Lumen, работающих совместно с Qwen3-1.7B.

487скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 авг 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

Lumen Qwen3 role adapters — набор из шести адаптеров LoRA в формате GGUF, разработанный для локального ассистента Lumen на iOS. Адаптеры дообучены на базе Qwen/Qwen3-1.7B и предназначены для загрузки вместе с совместимой базовой моделью через llama.cpp; самостоятельно вести диалог они не могут.

Адаптеры обслуживают роли маршрутизации намерений и планирования, формирования структурированных запросов к возможностям приложения и подготовки ответов пользователю. Они рассчитаны на генерацию текста в локальном ролевом runtime, где приложение проверяет вывод, управляет разрешениями и подтверждением действий, а также исполняет инструменты. Для обучения каждого адаптера использовали 64 строки, для валидации — 16; исходные строки не опубликованы.

Модель ориентирована на английский язык согласно карточке. Ограничения включают отсутствие точной зафиксированной ревизии базовой модели и зависимость поведения от базового артефакта, формата промпта, настроек генерации, runtime и контролей приложения. Разработчик не заявляет общую универсальность или безопасность; выводы нельзя использовать как самостоятельное разрешение на действия или вместо профессиональных медицинских, юридических и финансовых рекомендаций. Адаптеры и базовая модель распространяются по Apache License 2.0.

Сценарии применения

  • маршрутизация намерений пользователя в локальном ассистенте
  • планирование шагов для выполнения пользовательского запроса
  • формирование структурированных запросов к разрешённым возможностям приложения
  • генерация ответов пользователю в ролевом runtime ассистента

Ограничения

Адаптеры не являются самостоятельной чат-моделью и требуют совместимой базы Qwen3-1.7B; точная ревизия базы и обучающие строки не опубликованы. Поведение зависит от runtime и настроек приложения, а вывод требует проверки схемы, прав и подтверждения действий.

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

Lumen Qwen3 role adapters (GGUF)

This repository contains six role-specific GGUF LoRA adapters used by the Lumen local-first iOS assistant. They are not standalone chat models. The host application must load the matching Qwen3 1.7B base model and enforce its own output validation, permission, approval, privacy, and tool-execution policies.

Immutable release identity

  • Repository: ales27pm/lumen-qwen3-bootstrap-adapters-gguf
  • Artifact lineage revision: f8781f415a0ff87ea3f3a2119ab2ad96fae8fcf2
  • Training run: 20260706T011546Z
  • Base model identifier recorded by every run manifest: Qwen/Qwen3-1.7B
  • Immutable base-model revision: not recorded by this run
  • Training rows consumed per role: 64
  • Validation rows consumed per role: 16

The immutable run manifests are under runs/20260706T011546Z/adapters. The runtime GGUF adapters are under runs/20260706T011546Z/lora_gguf.

Roles and artifacts

RoleGGUF artifactIntended application-layer contract
Cortexlumen-cortex-lora.ggufIntent routing and planning
Executorlumen-executor-lora.ggufStrict structured capability requests
Mouthlumen-mouth-lora.ggufUser-facing response generation
Mimicrylumen-mimicry-lora.ggufMeaning-preserving style adaptation
REMlumen-rem-lora.ggufReflection, repair, and review preparation
Fleetlumen-fleet-lora.ggufFleet-level or fallback role behavior

Training input fingerprints

Each pinned manifest records 64 training rows and 16 validation rows. The following SHA-256 values identify the complete source JSONL files from which those bounded row sets were consumed:

RoleTraining JSONL SHA-256Validation JSONL SHA-256
Cortex883151da3764fbbfc929e8d58eb11129e66c4d54aa9f13dafb01e1505ad19c1255af4c8c2ada924ce60f216fa3e1657f340dbbab0bf2888fed9701aa0364172b
Executor6d66405174108ade20b46e2f688be8767b446a8f4e2d88bdba912b18bb7602e8c5a8166bca392197d1a35607c637cedcdbcec6d837dcf72d4801c4f1318ca934
Mouth9f7cab00eed841bfe3e97f2acf00a59f07adb249dea2edc5f7bd915c275b737c0f0e9c9575b0ff600e947c7976cdf3ab3fc416e7a2c3fa543876483b87cd489f
Mimicry2b63af7552bdbc4480884a02b3eafa3a7add815ab854204175a064991b5531d3595ca182524b4ad4ab0b285edf7f59cb90cf46ea7f31f9f17da6f13fb5c8d8d0
REM26a6bcf172451333f331346053f13fb3176fe26ab9e71489f76fda275bb5a7ce33a2a15c3376db7172a8d64fcebaa8466bd235f018e1824e27f201fb1deb91c7
Fleet96af2fcf29a3fd01d4c718718207db46c21fef5fe010d8bd8235fbcecedabc2d17330b63f6584362ae22ad0e708c390bc6af7114c847246622cb782d4a8f026d

The exact consumed rows do not contain public-corpus provenance. Lumen's later public-corpus pipeline was not used to train this pinned run. The published manifests provide hashes and bounded row counts, but do not embed the source JSONL rows themselves.

Training configuration recorded by the manifests

The six manifests record Linux/x86_64 training with Python 3.10.13, unsloth 2026.6.9, transformers 5.5.0, torch 2.11.0, 4-bit base loading, gradient checkpointing, assistant-only loss, a 1,024-token maximum sequence length, and seed 42. These facts describe the pinned run; they are not a reproducibility claim because the immutable base-model revision and the source JSONL contents were not preserved in the published lineage.

Intended use and safety boundary

These adapters are intended for the Lumen role-based runtime with a compatible GGUF/llama.cpp LoRA loader. Model output is untrusted. A deployment must, at a minimum:

  • validate structured output against an allow-listed schema;
  • enforce permissions and explicit approval before sensitive side effects;
  • keep secrets and private data out of prompts, logs, and external queries;
  • reject unknown tools, arguments, and malformed requests; and
  • provide application-layer failure handling and cancellation.

They are not intended to authorize actions, replace professional medical, legal, or financial advice, or operate as an autonomous safety system.

Limitations

  • The exact immutable Qwen/Qwen3-1.7B base revision used by the run is unrecorded.
  • The source training and validation JSONL rows are not published at the artifact lineage revision.
  • Behavior depends on the base artifact, prompt contract, sampling settings, runtime implementation, and application-side controls.
  • No claim of general-purpose capability or safety is made.

Licensing status

The upstream Qwen/Qwen3-1.7B model is distributed under the Apache License 2.0. The Lumen-specific adapter deltas are Copyright 2026 Alexis Boulet and are also provided under the Apache License 2.0; see LICENSE. See NOTICE.md for attribution, provenance, and the distinction between upstream Qwen and the Lumen-specific modifications. The license grant does not fill the unrecorded immutable base-revision or unpublished source-row lineage gaps documented above.

Alibaba Cloud, the Qwen authors, Hugging Face, llama.cpp, Unsloth, and their respective contributors do not endorse Lumen or these adapters.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · llama.cpp

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
dda0864

0 моделей