Pantheon-Reasoning-27B：Grypheによる高密度推論RPモデル
GrypheがPantheon-Reasoning-27Bをリリースしました。これはllmfan46/Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preservedをベースに、ロールプレイ向けにファインチューニングされた推論モデルです。このモデルは、キャラクターワークに構造化された推論をもたらすことを目的としており、トーンを調整し、ナラティブの展開を計画し、キャラクターが実際にどう反応するかを考慮した上でセリフを生成します。
トレーニングデータの構成（すべて完全な推論トレースを含む）：
- Pantheonデータ（約28%）— コアとなるロールプレイコーパスに、バック生成された推論トレースを付与
- Opus-4.6-Reasoning-24k（約21%）— クリーニングされたClaude Opus 4.6の推論トレース（STEM、コーディング、指示追従用）
- WorldSimデータ（約16%）— Opus 4.6による長編ナラティブロールプレイ（ネイティブ推論付き、主に三人称現在形）
- テキストアドベンチャーデータ（約16%）— インタラクティブフィクションとテキストアドベンチャーコンテンツ（バック生成推論付き）
- 汎用ロールプレイデータ（約16%）— 多様なロールプレイのトランスクリプト（バック生成推論付き）
- Tiamatデータ（約3%）— Tiamat-24B-Magistralからのキャラクター/RPデータセット（マルチステップ改善パイプライン、各やりとりごとに推論をバック生成）
モデルはpreserve_thinking: trueで学習されており、マルチターン会話のすべてのアシスタント応答で思考タグが有効になります（最初の応答だけでなく）。
GGUF量子化モデルがローカル推論用に利用可能です。ベースモデルにQwen 3.6 27Bを選んだのは、拒否の低減と文章作成能力を意図したものです。GrypheはGemma 4 31Bも検討しましたが、アーキテクチャ上の問題から「訓練が非常に面倒」と述べています。
📖 出典全文: r/LocalLLaMA
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