Характеристики

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

Ссылки

velvet-rope-lenore-lora

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Адаптер LoRA для Gemma 4 12B, который ведёт диалоги и оценивает игровые ситуации от лица персонажа Ленор в игре Velvet Rope.

20скачиваний 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 Lenore LoRA — адаптер LoRA для языковой модели Gemma 4 12B QAT, созданный для игры Velvet Rope командой Build Small Hackathon. Он специализирует общую базовую модель на роли Ленор Кью, призрачной помощницы режиссёра в театре The Last Curtain, и применяется в диалогах и игровых решениях персонажа. Адаптер обучен на 310–350 одноходовых игровых примерах; использует ранг r=8 и модули языковой части модели. В тестах он повысил согласованность игровых оценок настроения, тактики и изменения счёта по сравнению с базовой моделью; валидность JSON осталась на уровне 1,00.

Репозиторий содержит адаптер LoRA в формате GGUF для запуска с llama.cpp и базовой моделью unsloth/gemma-4-12b-it-qat-GGUF. Для использования требуется совместимая базовая модель и среда выполнения llama.cpp. Лицензия — MIT. Карточка не сообщает о поддержке конкретных естественных языков или длине контекста.

Сценарии применения

диалоги с персонажем Ленор в интерактивной театральной игре
оценка настроения игрового персонажа
выбор тактики поведения в игровых сценах
получение игровых решений и изменения счёта в формате JSON

Ограничения

Адаптер рассчитан на специфическую роль Ленор в игре Velvet Rope и требует базовую модель Gemma 4 12B QAT в формате GGUF. Оценка проведена на ограниченном наборе игровых примеров; результаты не характеризуют качество на общих задачах.

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 Lenore 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 Lenore Cue, the spectral stage manager at The Last Curtain.

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-lenore.

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 .76/.44; tactic .61/.00; sign .76/.17.

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: 5e4cbc4