Posso eseguire ReMM SLERP 13B localmente?

Sì, i pesi sono open e ospitati su Hugging Face sotto Undi95/ReMM-SLERP-L2-13B, quindi puoi scaricarli ed eseguirli con strumenti come Ollama o LM Studio.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Via API costa 0,35$ per milione di token in input e 0,65$ per milione di token in output, con una finestra di contesto di 6.144 token.

In cosa differisce dall'originale MythoMax-L2-13B?

ReMM sostituisce i modelli componenti originali MythoMax con versioni più recenti di Chronos, Airoboros e Huginn, e usa merging SLERP anziché il metodo originale, risultando in un'approssimazione aggiornata e non una replica esatta.

ReMM SLERP 13B

1645°

#llm #undi95 #chat #roleplay #scrittura #locale

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undi95 | contesto da 6.144 token | $0.35/M input, $0.65/M output. Un tentativo di ricreazione dell'originale MythoMax-L2-B13 ma con modelli aggiornati. #merge

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

ReMM SLERP 13B è un merge open-weights di Llama 2 13B realizzato da Undi95, costruito come una ricreazione aggiornata di MythoMax-L2-13B usando merging SLERP e TIES su cinque modelli componenti. La combinazione di Chronos, Airoboros, Nous-Hermes e Huginn lo orienta più verso usi creativi e di roleplay che compiti tecnici. È adatto agli hobbisti che vogliono un modello chat e storytelling capace, eseguibile localmente senza costi cloud.

Conosciuto per

Tecnica di merge SLERP che combina cinque distinti modelli Llama 2 13B
Discendenza diretta da MythoMax, una base molto apprezzata per scrittura creativa
Pesi open: eseguibile localmente su hardware consumer
Basso costo API a 0,35$/M token in input se preferisci inferenza ospitata
Usa il formato prompt Alpaca standard, ampiamente supportato dai runner locali

Attenzione a

Punteggio GSM8K di 9,17 indica scarse capacità matematiche; non affidarti a lui per aritmetica o catene logiche.
Contesto di 6.144 token è corto secondo gli standard attuali; documenti lunghi richiederanno chunking.
I termini di licenza seguono quelli dei modelli componenti, incluse le restrizioni di Llama 2; verifica prima dell'uso commerciale.

Ideale per

Prompt da provare

Apertura collaborativa di una storia

Di seguito un'istruzione che descrive un compito. Scrivi una risposta che completi adeguatamente la richiesta. ### Istruzione: Scrivi i primi due paragrafi di una storia horror gotica ambientata in un faro durante una tempesta. Introduci un personaggio e termina con una minaccia non risolta. ### Risposta:

Esercizio di voce del personaggio

Di seguito un'istruzione che descrive un compito. Scrivi una risposta che completi adeguatamente la richiesta. ### Istruzione: Sei un detective disilluso nella Los Angeles degli anni '40. Un cliente nervoso ti ha appena detto che suo marito è scomparso da tre giorni. Rispondi in carattere, facendo tre domande che rivelino la tua personalità. ### Risposta:

Riscrivi per tono

Di seguito un'istruzione che descrive un compito. Scrivi una risposta che completi adeguatamente la richiesta. ### Istruzione: Riscrivi la seguente frase in tre toni diversi: minaccioso, comico e clinico. Frase: "La porta alla fine del corridoio non era stata aperta da quarant'anni." ### Risposta:

Confronta con

Aion-3.0-Mini
Modello solo API
Contesto di 131,072 token · Input $0.70/M, output $1.40/M
Weaver (alpha)
Modello solo API
Contesto di 8,000 token · Input $0.40/M, output $0.75/M
MiniMax M2-her
Modello solo API
Contesto di 65,536 token · Input $0.30/M, output $1.20/M
GPT-4o-mini (2024-07-18)
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $0.15/M, output $0.60/M

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Domande frequenti

Posso eseguire ReMM SLERP 13B localmente?: Sì, i pesi sono open e ospitati su Hugging Face sotto Undi95/ReMM-SLERP-L2-13B, quindi puoi scaricarli ed eseguirli con strumenti come Ollama o LM Studio.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Via API costa 0,35$ per milione di token in input e 0,65$ per milione di token in output, con una finestra di contesto di 6.144 token.
In cosa differisce dall'originale MythoMax-L2-13B?: ReMM sostituisce i modelli componenti originali MythoMax con versioni più recenti di Chronos, Airoboros e Huginn, e usa merging SLERP anziché il metodo originale, risultando in un'approssimazione aggiornata e non una replica esatta.

Verdetto del capitano
Un merge solido per hobbisti per scrittura creativa e roleplay locale; non avvicinarlo a un foglio di calcolo.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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