/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
838 млн
Размер весов
2,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
MiniCPM5-1B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 июн 2026

Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная версия MiniCPM5-1B с ослабленными отказами для диалоговой генерации текста, включая локальное использование.

208скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены2 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated — экспериментальная версия MiniCPM5-1B от huihui-ai, созданная методом abliteration для снижения числа отказов модели. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 837,6 млн параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста; заявленный размер контекста — 131 072 токена. В метаданных указана поддержка английского и китайского языков, а базовая MiniCPM5-1B описана как пригодная для локальных помощников, программирования, вызова инструментов и рассуждений.

Модель можно запускать через библиотеку Transformers. Abliteration снижает защитные отказы, поэтому модель может выдавать чувствительный, спорный или неподходящий контент; результаты следует проверять. Автор характеризует реализацию как грубую демонстрацию концепции. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание диалогового помощника на английском или китайском
  • генерация ответов на запросы пользователя
  • локальный запуск компактной языковой модели
  • эксперименты со снижением отказов языковой модели

Ограничения

Автор описывает abliteration как грубую демонстрацию концепции; защитная фильтрация существенно снижена, поэтому возможны чувствительные, спорные или неподходящие ответы, которые следует проверять.

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

huihui-ai/Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated

This is an uncensored version of openbmb/MiniCPM5-1B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

Usage

You can use this model in your applications by loading it with Hugging Face's transformers library:

pip install -U "transformers>=5.6" accelerate torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "huihui-ai/Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
messages = [{"role": "user", "content": "Who are you? Please briefly introduce yourself."}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Usage Warnings

  • Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs.

  • Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security.

  • Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences.

  • Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications.

  • Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content.

  • No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Donation

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin:
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge
  • Support our work on Ko-fi!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
79ab1c2

0 моделей