/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
8,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 фев 2026

Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-8Bit

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Модель coderavi/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-8Bit разработана coderavi и представляет собой версию модели DavidAU/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning, конвертированную в формат MLX с использованием mlx-lm 0.29.1.

2 097скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены1 фев 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

Модель основана на Llama 3.3 и предназначена для генерации текста, включая задачи с инструкциями, рассуждения, творческое и художественное письмо, создание сюжетов и сцен, сторителлинг и ролевые сценарии.

Модель имеет 8 миллиардов параметров, поддерживает текстовую модальность и заявленный контекст до 128K токенов. В карточке указана поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. 8-битное представление MLX ориентировано на запуск через mlx-lm, в частности в экосистеме Apple Silicon. К сильным сторонам относятся специализация на рассуждениях, инструкционном взаимодействии и генерации художественных текстов; при этом заявленные свойства «uncensored» и «heretic» указывают на возможное отсутствие или ослабление стандартных ограничений безопасности, что требует осторожного применения. В README не приведены результаты тестирования и подробные сведения о качестве или ограничениях.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы требуется установить пакет mlx-lm и загрузить модель через его API.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

coderavi/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-8Bit

The Model coderavi/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-8Bit was converted to MLX format from DavidAU/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning using mlx-lm version 0.29.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("coderavi/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-mlx-8Bit")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
3d69c5c

0 моделей