/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-3B
Опубликована
7 авг 2026

VibeThinker-3B-heretic

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

VibeThinker-3B-heretic — текстовая генеративная модель, разработанная пользователем saidutta69.

826скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 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.

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 вариант WeiboAI/VibeThinker-3B без встроенного поведения отказа, полученный из Qwen/Qwen2.5-Coder-3B с помощью Heretic v1.4.0 методом направленной абляции весов. Модель предназначена для локального использования на компьютерах с ограниченными ресурсами, агентских систем и периферийных устройств, а также для задач программирования, рассуждений, математики, диалогов и генерации текста с режимом явного пошагового мышления VibeThinker.

Модель имеет архитектуру Qwen2.5-Coder и размер около 3,1 млрд параметров. Поддерживает текстовую модальность и заявлена для английского языка. Доступны версии GGUF, включая F16 и различные варианты квантования, совместимые с llama.cpp, Ollama, LM Studio и Jan; объём весов в зависимости от варианта составляет примерно от 1,19 до 5,75 ГБ, без учёта дополнительной памяти под контекст. Контекстное окно в README не указано.

К сильным сторонам относятся малый размер, возможность запуска на CPU и видеокартах с небольшим объёмом памяти, сохранение заявленных способностей базовой модели к рассуждениям, программированию и следованию инструкциям, а также отсутствие защитных отказов. При этом удаление отказов снижает встроенные ограничения безопасности: модель может генерировать контент, от которого базовая версия отказалась, поэтому требуется ответственное и законное использование. Производитель не заявляет улучшения возможностей по сравнению с VibeThinker-3B. Лицензия — MIT.

Для каких профессий подходит9

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

VibeThinker-3B-heretic

A decensored variant of WeiboAI/VibeThinker-3B (fine-tuned from Qwen/Qwen2.5-Coder-3B), produced with Heretic v1.4.0 (directional ablation / "abliteration"). Refusal behavior is suppressed via targeted weight edits to the attention output and MLP down-projections rather than fine-tuning, so the base model's thinking/reasoning gains and instruction-following are left largely intact.

Who this is for: users who want a ~3B reasoning/coding model with an explicit thinking mode (VibeThinker's chain-of-thought behavior) and no refusal guardrails - for CPU and low-VRAM local use, agents, and edge/on-device reasoning. Not a capability upgrade over base VibeThinker-3B - same model, refusal guardrails removed.

Runs on your gaming PC

Full GGUF ladder included — pick the quant that fits your card:

Your GPURecommended quantWeights
RTX 3090 / 4090 / 5090 (24 GB)Q8_0~3.3 GB
RTX 4080 / 5080 / 4060 Ti 16G (16 GB)Q6_K~2.6 GB
RTX 3060 / 4070 / 5070 (12 GB)Q5_K_M~2.3 GB
RTX 4060 / 3070 (8 GB)Q4_K_M~2.0 GB
GTX 1660 Super / 2060 / 3050 laptop (6 GB)IQ4_XS~1.9 GB
CPU-only / Apple SiliconQ4_K_Mfits in system RAM

Weights only, at this model's 3.1B native size; add ~1 GB for context. OOM? Drop one quant level. Headroom to spare? Go one up.

Why abliteration instead of fine-tuning

Fine-tuning a "helpful" persona on top of RLHF'd refusals fights the base model's training and tends to degrade coherence. Abliteration instead finds and edits the specific weight directions responsible for refusal, leaving the rest of the network (and its capabilities) untouched. See the Heretic repo and the original abliteration writeup for the mechanism.

Files

GGUF quantizations

Full quantization set (14 quants + F16) produced with llama.cpp.

FileFormatSize
VibeThinker-3B-heretic-F16.ggufGGUF F165.75 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q2_K.ggufGGUF Q2_K1.19 GB
VibeThinker-3B-heretic-IQ3_S.ggufGGUF IQ3_S1.36 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q3_K_S.ggufGGUF Q3_K_S1.35 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q3_K_M.ggufGGUF Q3_K_M1.48 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q3_K_L.ggufGGUF Q3_K_L1.59 GB
VibeThinker-3B-heretic-IQ4_XS.ggufGGUF IQ4_XS1.63 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q4_K_S.ggufGGUF Q4_K_S1.71 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q4_0.ggufGGUF Q4_01.70 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q4_1.ggufGGUF Q4_11.86 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q4_K_M.ggufGGUF Q4_K_M1.80 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q5_K_S.ggufGGUF Q5_K_S2.02 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q5_K_M.ggufGGUF Q5_K_M2.07 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q6_K.ggufGGUF Q6_K2.36 GB
VibeThinker-3B-heretic-Q8_0.ggufGGUF Q8_03.06 GB

Qwen2.5-Coder architecture with VibeThinker thinking mode — loads natively in llama.cpp / Ollama / LM Studio / Jan.

Run llama serve -hf saidutta69/VibeThinker-3B-heretic to pull the default quant.

Quickstart

llama.cpp

# download the LTS build: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
llama-cli -m VibeThinker-3B-heretic-Q4_K_M.gguf -p "User: What is the fourth dimension?\nAssistant:" -n 512

Ollama

ollama run hf.co/saidutta69/VibeThinker-3B-heretic:Q4_K_M

LM Studio

  1. Open LM Studio and click the search icon to open the Model Search panel.
  2. Type "VibeThinker-3B-heretic" and click the download button marked GGUF.
  3. Pick your quant, load the model, and start chatting.

Responsible use

This model has its refusal guardrails removed. Use it lawfully and ethically, and be aware that it may generate content the base model would refuse.

Made with ❤️ by RACER IS OP — follow for more uncensored models

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
660ad96

0 моделей