モデル情報

LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic-GGUF

OS-Software · LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic-GGUF

Only the attention output projections of layers 18, 22 and 26 were changed; every other tensor and all metadata are those of the official files. Each file is compared with the official file of the same type, with llama.cpp. Refusals: keyword matching on the first 100 tokens of the answer (thinking closed with an empty ` ` block) for 100 Japanese harmful prompts. KL divergence: first-token KL on 100 Japanese prompts (OS-Software/harmless_alpaca_ja, test[:100]). MMLU: 0-shot next-token letter without thinking, all 14,042 questions or a spread of 3,510; HumanEval: greedy, 2,048 tokens, without thinking. The GGUFs keep the official sampling defaults (`temperature 0.1`, `top_k 50`, `repetition_penalty 1.05`), which llama.cpp applies automatically. The model still always thinks before answering, and its answers tend to be longer than the original's, so allow a generous output budget (8k tokens or more).

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:other
コンテキスト長131,072 Token
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/31 03:01:06
OVERVIEW

モデル紹介

Only the attention output projections of layers 18, 22 and 26 were changed; every other tensor and all metadata are those of the official files. Each file is compared with the official file of the same type, with llama.cpp. Refusals: keyword matching on the first 100 tokens of the answer (thinking closed with an empty ` ` block) for 100 Japanese harmful prompts. KL divergence: first-token KL on 100 Japanese prompts (OS-Software/harmless_alpaca_ja, test[:100]). MMLU: 0-shot next-token letter without thinking, all 14,042 questions or a spread of 3,510; HumanEval: greedy, 2,048 tokens, without thinking. The GGUFs keep the official sampling defaults (`temperature 0.1`, `top_k 50`, `repetition_penalty 1.05`), which llama.cpp applies automatically. The model still always thinks before answering, and its answers tend to be longer than the original's, so allow a generous output budget (8k tokens or more).

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。