/ Модель

Характеристики

Размер весов
8,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral3 · dense
Базовая модель
Ministral-3-3B-Instruct-2512
Библиотека
transformers
Опубликована
20 янв 2026

ministral-3-3b-instruct-2512-null-space-abliterated

Изображение и текст → текст5 профессий

Мультимодальная версия Ministral 3 3B Instruct с ослабленным поведением отказа для диалогов, выполнения инструкций и анализа изображений.

37скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 янв 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 «Изображение → 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

Это дообученная версия Ministral 3 3B Instruct 2512 от Mistral AI, изменённая автором репозитория jwest33 методом abliteration: проекции весов в нулевое пространство используются для ослабления поведения отказа при сохранении исходных возможностей. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций с текстом и изображениями; карточка указывает архитектуру Mistral3ForConditionalGeneration и поддержку vision.

В README описаны клиппинг активаций, адаптивное взвешивание слоёв и сохранение нормы весов. Модель может выдавать ответы на запросы, от которых исходная версия отказывалась; качество сохранения возможностей отдельно не подтверждено в предоставленных данных. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • выполнение инструкций без типичных отказов исходной модели
  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание содержимого изображения
  • локальный запуск компактной мультимодальной модели

Ограничения

Модель намеренно ослабляет поведение отказа и может выдавать опасные или неподходящие ответы. README не приводит независимых оценок качества после abliteration.

Для каких профессий подходит5

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

Ministral 3 3B Instruct 2512 - Null-Space Abliterated

mistralai/ministral-3-3b-instruct-2512 with refusal behavior removed via orthogonal projection. Uses null-space constraints and adaptive layer weighting to preserve model capabilities.

Note: This model will produce uncensored outputs. Use responsibly.

GGUF quantizations available at: jwest33/ministral-3-3b-instruct-2512-null-space-abliterated-GGUF

Abliteration Techniques Used

  • Winsorization: Clips outlier activations at the 99.5th percentile for cleaner refusal direction estimation
  • Null-Space Projection: Preserves model capabilities by constraining weight updates to the null space of preservation activations
  • Adaptive Weighting: Applies Gaussian-weighted per-layer ablation strength, focusing on middle-to-later layers where refusal behavior concentrates
  • Norm Preservation: Maintains original Frobenius norms of weight matrices after projection
ParameterValue
Harmful Prompts5000
Harmless Prompts1226
Winsorization99.5th percentile
Null-Space Constraintsrank ratio: 0.90
Directional Multiplier1.10

Credits

Toolkit Used

github.com/jwest33/abliterator

License

This model inherits the apache-2.0 from the base model. Please review and comply with mistralai's usage terms.

Disclaimer

This model is provided for research and educational purposes. The creators are not responsible for any misuse. Users are solely responsible for ensuring their use complies with applicable laws and ethical standards.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Mistral3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
1b592f4

0 моделей