Pantheon-Reasoning-27B : Un modèle de RP à raisonnement dense de Gryphe
Gryphe a publié Pantheon-Reasoning-27B, un modèle de raisonnement affiné pour le jeu de rôle basé sur llmfan46/Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved. Le modèle vise à apporter un raisonnement structuré au travail sur les personnages — peser le ton, planifier les rebonds narratifs, et réfléchir à la façon dont un personnage réagirait avant de générer une réplique.
La composition des données d'entraînement (toutes avec traces de raisonnement complètes) :
- Données Pantheon (~28%) — corpus de jeu de rôle principal avec traces de raisonnement générées a posteriori
- Opus-4.6-Reasoning-24k (~21%) — traces de raisonnement nettoyées de Claude Opus 4.6 pour STEM, codage et suivi d'instructions
- Données WorldSim (~16%) — jeu de rôle narratif long de Opus 4.6 avec raisonnement natif, principalement à la troisième personne au présent
- Données d'aventures textuelles (~16%) — fiction interactive et contenu d'aventure textuelle avec raisonnement généré a posteriori
- Données de jeu de rôle général (~16%) — transcriptions variées de RP avec raisonnement généré a posteriori
- Données Tiamat (~3%) — ensemble de données de personnages/RP de Tiamat-24B-Magistral avec pipeline d'amélioration multi-étapes, raisonnement généré a posteriori par échange
Le modèle a été entraîné avec preserve_thinking: true, donc les balises de réflexion restent actives sur tous les tours de l'assistant dans les conversations multi-tours — pas seulement le premier.
Des quantifications GGUF sont disponibles pour l'inférence locale. Le choix du modèle de base (Qwen 3.6 27B) était intentionnel pour réduire les refus et améliorer la capacité d'écriture. Gryphe note qu'ils ont envisagé Gemma 4 31B mais l'ont trouvé « absolument pénible à entraîner » en raison de particularités architecturales.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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