Производная модели 0xSojalSec/MiniCPM5-2B-Abliterated-Uncensored-Safetensors. Некорректированная методом abliteration версия MiniCPM5-2B для генерации текста и диалогового использования, включая локальные сценарии.
572скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены9 сен 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.
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
Карточка модели mondk/MiniCPM5-2B-Abliterated-Uncensored-Safetensors на Hugging Face совпадает с карточкой 0xSojalSec/MiniCPM5-2B-Abliterated-Uncensored-Safetensors, поэтому описание составлено по ней.
Это некорректированная версия MiniCPM5-2B, созданная 0xSojalSec методом abliteration на основе openbmb/MiniCPM5-2B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; карточка также указывает поддержку вызова инструментов и применение на локальных и периферийных устройствах. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 2,2 млрд параметров, формат весов — Safetensors, длина контекста — до 131 072 токенов. В карточке отмечены английский и китайский языки. Abliteration меняет поведение модели в отношении отказов, но карточка не приводит оценок качества или подробностей метода. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
генерация ответов в диалоговом ассистенте
локальный запуск компактной языковой модели
обработка длинных текстовых контекстов
вызов инструментов из диалогового приложения
Ограничения
В README нет результатов оценивания, поэтому качество и надёжность модели по задачам не установлены. Обозначение uncensored не гарантирует отсутствие отказов или определённое поведение на любых запросах.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель