Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: gemma-4-12b-it-qat-GGUF
Библиотека: llama.cpp
Опубликована: 13 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

velvet-rope-aurelia-lora

build-small-hackathon

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GGUF LoRA-адаптер Gemma 4 12B для генерации игровых ответов от лица Аурелии Вейн в Velvet Rope.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июн 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Velvet Rope Aurelia LoRA — адаптер LoRA в формате GGUF для персонажа Аурелия Вейн из игры Velvet Rope, созданной Build Small Hackathon. Он дообучает общую базовую модель Gemma 4 12B QAT для ответов в роли хранительницы списка гостей The Grand Threshold. Адаптер рассчитан на генерацию текста в рамках однократных игровых диалогов и выдачу игровых оценок в структурированном JSON.

Адаптер обучен на языковых модулях модели с рангом LoRA r=8, примерно на 310–350 игровых примерах для персонажа за два прохода. В описанной конфигурации пять адаптеров обслуживаются одним сервером llama.cpp, который выбирает нужный адаптер по имени модели. В тесте на отложенных примерах валидность JSON совпала с базовой моделью (1,00); показатели совпадения по настроению, тактике и знаку изменения счёта были выше базовых, но не достигали единицы. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

генерация реплик Аурелии Вейн в игре Velvet Rope
оценка настроения игрового персонажа по ситуации
выбор тактики для прохождения игрового испытания
возврат игровых решений и оценок в формате JSON

Ограничения

Адаптер специализирован на персонаже и сценариях Velvet Rope; качество зависит от использования совместимой базовой модели и поддержки GGUF LoRA в llama.cpp. В описанной оценке совпадение по тактике составило 0,33, поэтому игровые решения могут не совпадать с эталоном.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Velvet Rope Aurelia LoRA

GGUF LoRA adapter for Velvet Rope, a Build Small Hackathon Gradio game. This adapter specializes the shared Gemma 4 12B QAT GGUF base for Aurelia Vane, Mistress of the Impossible Guest List at The Grand Threshold.

Base Model

Base: unsloth/gemma-4-12b-it-qat-GGUF
Runtime base file: gemma-4-12B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf
Adapter format: llama.cpp GGUF LoRA
Adapter run: r1
In production, Velvet Rope serves all five adapters from one Modal llama-server and selects the adapter by request model name, e.g. velvet-aurelia.

Training Recipe

One LoRA per gatekeeper over a shared 12B base.
r=8, language-tower modules only.
Approximately 310-350 single-turn game examples per character.
2 epochs, learning rate 1e-4 for the locked recipe.

Evaluation

Held-out eval compares the LoRA against the shared base on JSON validity plus agreement with gold game judgments for mood, tactic, and score-delta sign.

JSON validity 1.00 vs base 1.00; mood .61/.50; tactic .33/.04; sign .65/.37.

Related Repos

Space: build-small-hackathon/velvet-rope
Playtest dataset: build-small-hackathon/velvet-rope-playtest-transcripts

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов: 4ed9e9f