/ Модель

Характеристики

Лицензия
GPL 3.0
Базовая модель
gemma-4-E2B-it
Библиотека
gguf
Опубликована
2 мая 2026

gemma4-e2b-neon-veil-rp-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

titan087/gemma4-e2b-neon-veil-rp-v2 — дообученная модель для генерации текста и ролевого общения, разработанная на базе google/gemma-4-E2B-it.

1 137скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены2 мая 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

Она ориентирована на интерактивный roleplay, многоходовые диалоги, отыгрыш персонажей и создание описательной прозы, включая сценарии с несколькими персонажами. Модель доступна в формате GGUF и предназначена для локального запуска через llama.cpp, text-generation-webui, LM Studio и совместимые инструменты.

Модель использует архитектуру Gemma 4 и содержит около 2,8 млрд параметров. Заявлена поддержка английского языка и контекста до 65 536 токенов. Доступны квантизации Q2_K_M, Q3_K_M, Q4_K_M, Q5_K_M и Q8_0, что позволяет выбирать между сниженным потреблением ресурсов и качеством вывода; для ролевых сценариев рекомендуется Q4_K_M или Q5_K_M. По заявлению авторов, по сравнению с первой версией улучшены согласованность характера, качество прозы, удержание информации в длинном контексте, соблюдение инструкций и плавность многоходового диалога.

Сильными сторонами модели являются специализация на ролевом взаимодействии, сохранение голоса и манеры персонажей, эмоциональная последовательность, описательность и возможность эффективного локального запуска на CPU или GPU благодаря квантизации. Ограничения включают возможный дрейф характера в очень длинных сессиях, а также зависимость качества и требований к памяти от выбранной квантизации. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

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

🌃 Neon Veil v2 — Gemma 4 E2B Roleplay Edition

Neon Veil v2 is the second iteration of the finetuned roleplay model built on Google's Gemma 4 E2B Instruct base, quantized to GGUF format for efficient local inference. Building on the foundation of v1, this release delivers significantly improved character consistency, richer prose quality, better long-context retention, and enhanced instruction adherence for immersive, multi-character roleplay.


📖 Model Overview

FieldValue
Repositorytitan087/gemma4-e2b-neon-veil-rp-v2
Base Modelgoogle/gemma-4-E2B-it
ArchitectureGemma 4
Parameters2.8B
FormatGGUF
QuantizationsQ2_K_M, Q3_K_M, Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0
LicenseGPL-3.0
Context Length65,536 tokens
Version2.0

💿 Available Quantizations

The model is available in the following GGUF quantizations, ranging from highly efficient (Q2_K_M) to near-lossless (Q8_0).

QuantFileSizeRecommended VRAM
2-bitQ2_K_M~1.4 GB2 GB
3-bitQ3_K_M~1.8 GB3 GB
4-bitQ4_K_M~2.4 GB4 GB
5-bitQ5_K_M~2.8 GB5 GB
8-bitQ8_0~4.3 GB8 GB

Recommendation: For roleplay, Q4_K_M or Q5_K_M offer the best balance between quality and resource usage. Q8_0 is recommended if you have sufficient VRAM and prioritize output fidelity.


🆕 What's New in v2

Compared to Neon Veil v1, v2 introduces the following improvements:

  • Improved Character Consistency — Characters maintain their voice, personality, and mannerisms more reliably across extended sessions
  • Enhanced Prose Quality — Richer descriptive language with better sensory detail and more natural pacing
  • Better Long-Context Retention — Reduced drift when running at or near the 65,536 token context limit
  • Refined Instruction Adherence — More faithful compliance with system prompts and formatting directives
  • Expanded Dialogue Fluency — Smoother multi-turn conversations with better turn-taking and emotional continuity
  • Tighter NSFW Filter Handling — More nuanced content filtering that preserves creativity while respecting safety boundaries

🚀 Quick Start

Using llama.cpp

# Download the model
huggingface-cli download titan087/gemma4-e2b-neon-veil-rp-v2 gemma-4-e2b-neon-veil-rp-v2.Q4_K_M.gguf --local-dir ./models

# Run inference
./main -m ./models/gemma-4-e2b-neon-veil-rp-v2.Q4_K_M.gguf \
  -p "[System prompt]\n\n[Your roleplay prompt here]" \
  -n 512 --temp 0.8 --top_p 0.9 --top_k 40 \
  -c 65536

Using text-generation-webui (Oobabooga)

  1. Download your preferred quant to text-generation-webui/models/neon-veil-v2/
  2. Launch the web UI
  3. Select neon-veil-v2 from the model dropdown
  4. Recommended settings:
    • Temperature: 0.8
    • Top P: 0.9
    • Top K: 40
    • Repetition Penalty: 1.04
    • Min P (Mooncake / SillyTavern): 0.03

Using LM Studio

  1. Open LM Studio and navigate to "Download Models"
  2. Search for titan087/neon-veil
  3. Download the v2 quant of your choice
  4. Load and start chatting

✍️ Recommended Sampling Settings

Neon Veil v2 performs best with the following sampling configuration for creative roleplay:

ParameterValue
Temperature0.7–0.9
Top P (Nucleus)0.85–0.9
Top K40–50
Repetition Penalty1.02–1.06
Min P0.02–0.05
Frequency Penalty0.2–0.3
Presence Penalty0.2–0.3
Max New Tokens512–1024

Tip: Lower temperature (0.6–0.7) for more coherent, controlled responses. Higher temperature (0.85–0.95) for creative, unpredictable storytelling.


🎭 Roleplay System Prompt Template

Neon Veil v2 follows the Gemma 4 instruction format. Here is a recommended roleplay system prompt structure:

You are an immersive roleplay assistant. You will portray the characters and world described by the user, maintaining consistent characterization, rich environmental detail, and natural dialogue. Never break character. Never summarize or rush through scenes. Write in vivid, sensory prose with a natural pacing suitable for interactive fiction.

[Character profiles, setting, and scenario details go here]

For best results, provide clear character definitions, setting context, and scene setup in your initial prompt. The model responds well to structured formatting and explicit tone/direction cues.


🧠 Training & Fine-tuning

Neon Veil v2 is fine-tuned from the Gemma 4 E2B Instruct checkpoint using an expanded and refined roleplay dataset. Compared to v1, the v2 training run incorporated:

  • A larger and more diverse roleplay corpus
  • Additional data focusing on character voice preservation
  • Enhanced long-context attention optimization
  • Improved multi-turn dialogue coherence
  • Refined NSFW handling with nuanced content filtering

Training emphasizes:

  • Multi-turn conversational coherence
  • Character consistency across long contexts
  • Descriptive prose quality and pacing
  • Emotional nuance and tone matching
  • Instruction adherence and format compliance

📦 Hardware Compatibility

HardwareMinimum QuantRecommended Quant
Ryzen Zen 3 5000 (128GB)Q2_K_MQ8_0
8GB VRAM GPUQ3_K_MQ4_K_M
16GB+ VRAM GPUQ4_K_MQ8_0
32GB+ Unified MemoryQ5_K_MQ8_0

The model is optimized to run efficiently on both CPU-only and GPU-accelerated setups. Apple Silicon (M-series) users will experience excellent performance with any quantization level.


⚠️ Limitations

  • The model may still experience minor character drift during very extended sessions (100K+ tokens)
  • Complex multi-character dialogue with frequent speaker switches may occasionally lose attribution
  • NSFW content generation remains limited based on the base model's safety guidelines
  • Quality may vary for languages other than English
  • As with v1, this is an iterative release; future versions will continue to address remaining limitations

📜 License

This model is released under the GPL-3.0 License. The underlying Gemma 4 base model is subject to Google's licensing terms. Please review both licenses before use.


🙏 Credits & Acknowledgments


📬 Contact & Feedback

For bug reports, suggestions, or feedback, please open an issue on this repository or contact the maintainer directly on HuggingFace.


Neon Veil v2.0 — Built with 💀 by titan087

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
f7ff956

0 моделей