许可证：apache-2.0
标签：

• 模型融合
• mergekit工具
• lazymergekit工具
  语言：
• 英语
  基础模型：
• rootxhacker/Apollo-exp-8B
• mergekit-community/L3.1-Athena-k-8B
• mergekit-community/L3.1-Athena-l2-8B
• mergekit-community/L3.1-Athena-l-8B
• mergekit-community/L3.1-Athena-l3-8B
  任务类型：文本生成
  库名称：transformers

🧠 ZeroXClem-Llama-3.1-8B-Athena-Apollo-exp

模型概述

ZeroXClem-Llama-3.1-8B-Athena-Apollo-exp 是通过 MergeKit 模型库存融合技术构建的强大AI模型。它整合了 Hugging Face 平台上多款基于Llama-3.1架构的最先进模型，专为指令跟随、角色扮演、逻辑推理、编程和创意写作等任务优化。

通过将不同微调架构融合为统一模型，该作品在保持专业领域优势的同时，展现出卓越的通用能力。

🔧 融合细节

• 融合方法: model_stock
• 基础模型: mergekit-community/L3.1-Athena-l3-8B
• 数据类型: bfloat16
• 分词器来源: mergekit-community/L3.1-Athena-l3-8B

💡 融合组件

本模型融合了以下强力组件：

• rootxhacker/Apollo-exp-8B —— 专注Llama-3.1变体的对齐优化、DPO和SFT指令微调
• mergekit-community/L3.1-Athena-k-8B —— 基于Meta-Llama-3.1的角色扮演与安全对齐模型
• mergekit-community/L3.1-Athena-l2-8B —— 融合长上下文处理与创意能力的LoRA增强版
• mergekit-community/L3.1-Athena-l-8B —— 深度整合逻辑学、心理学、叙事学等领域的LoRA微调模型

🧪 配置文件

name: ZeroXClem-Llama-3.1-8B-Athena-Apollo-exp  
base_model: mergekit-community/L3.1-Athena-l3-8B  
dtype: bfloat16  
merge_method: model_stock  
models:  
  - model: rootxhacker/Apollo-exp-8B  
  - model: mergekit-community/L3.1-Athena-k-8B  
  - model: mergekit-community/L3.1-Athena-l2-8B  
  - model: mergekit-community/L3.1-Athena-l-8B  
tokenizer_source: mergekit-community/L3.1-Athena-l3-8B  

✨ 核心特性

🔹 精准指令跟随 —— 融合Tulu对齐与Apollo-exp/Athena-k的指令微调能力，生成高语境感知响应

🔹 沉浸式角色扮演 —— 继承Athena系列多样角色设定与情感表达优势

🔹 创意结构化输出 —— 支持创意写作、长文本小说化及形式逻辑建模

🔹 深度对话能力 —— 融合Apollo-exp中类Claude风格的哲学对话微调

🎯 应用场景

• 对话式AI与角色扮演机器人
• 形式推理与思维链任务
• 创意写作辅助工具
• 编程助手
• 教育研究应用

🛠️ 使用指南

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  

model_name = "ZeroXClem/Llama-3.1-8B-Athena-Apollo-exp"  

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")  

prompt = "用10岁孩子能懂的语言解释量子纠缠"  
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)  
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)  
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))  

🦙 Ollama调用

ollama run hf.co/ZeroXClem/Llama-3.1-8B-Athena-Apollo-exp-Q4_K_M-GGUF  

🧭 伦理声明

⚠️ 未过滤输出：本模型未经审查，可能生成不符合对齐规范的内容。生产环境请自行部署内容过滤层。

⚠️ 责任使用：开发者应审核输出内容并制定伦理使用规范。

📜 许可证：遵循Meta Llama 3.1社区许可证。

💌 反馈渠道

欢迎提交性能测试、改进建议或应用案例！可通过issue/PR联系我们。

ZeroXClem团队 | 2025年