该模型基于原始Nevoria基础，结合Deepseek-R1推理架构，增强了对话交互和场景理解能力。在保留Nevoria在故事叙述和场景描述方面的核心优势（源自EVA、EURYALE和Anubis）的同时，此版本旨在提高提示遵循和创造性推理能力。模型还保留了Negative_LLAMA和Nemotron元素引入的平衡视角。此外，模型几乎会过度关注细节，它会捕捉到细微问题并尝试深入处理。用户曾遇到在角色扮演时因拼错单词而被模型指出的情况。

注意：虽然Nevoria-R1代表了重大的架构变化，而非Nevoria的直接继任者，但它作为一个具有自身特性的独立模型运行。

选择lorablated模型基础是有意为之，创造了与原始Astoria模型和Astoria V2模型相似的独特权重交互。这种"权重扭曲"效应，通过在合并过程中减去lorablated基础模型实现，在模型行为中创造了有趣的平衡。虽然与顺序组件应用相比非常规，但选择这种方法是因为其独特的响应特性。