Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

velvet-rope-vivienne-lora

build-small-hackathon

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Адаптер LoRA для Gemma 4 12B, задающий игровые ответы персонажа Вивьен Квилл в Velvet Rope.

10скачиваний 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 Vivienne LoRA — адаптер LoRA для Gemma 4 12B, созданный командой Build Small Hackathon для персонажа Вивьен Квилл в игре Velvet Rope. Модель специализируется на роли сотрудницы космической бюрократии, которая помогает игроку определить размещение мечты. Адаптер предназначен для подключения к базовой модели через llama.cpp в формате GGUF.

Адаптер обучен на примерно 310–350 одноходовых игровых примерах персонажа за два эпоха; LoRA с рангом 8 затрагивает модули языковой башни. В опубликованной оценке он сохраняет валидность JSON на уровне базы и улучшает совпадение с эталонными игровыми оценками по настроению, тактике и знаку изменения счёта. Лицензия репозитория — MIT.

Сценарии применения

генерация реплик Вивьен Квилл в игре Velvet Rope
определение настроения персонажа по игровому диалогу
выбор тактики сотрудницы космической бюрократии
формирование структурированных игровых суждений в JSON

Ограничения

Адаптер предназначен для конкретного персонажа и сценария игры, требует совместимой базовой модели Gemma 4 12B и среды llama.cpp. Оценка приведена на ограниченном наборе игровых примеров; совпадение по тактике в ней остаётся невысоким.

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 Vivienne 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 Vivienne Quill, the dream-placement clerk in a cosmic bureaucracy.

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-vivienne.

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 .71/.66; tactic .37/.00; sign .61/.29.

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: 8844fe5