--- language: - ja - zh license: cc-by-nc-sa-4.0 tags: - translation - light-novel - galgame - anime-subtitles - cot - system-2 - gguf - quantization - text-generation-inference base_model: Murasaki-Project/Murasaki-14B-v0.2 pipeline_tag: text-generation library_name: gguf ---
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Murasaki-14B-v0.2 (GGUF)

**System 2 Reasoning Model for ACGN Translation**
**原生 CoT 思维链 · 长上下文 · ACGN 领域特化翻译模型** [Github](https://github.com/soundstarrain/Murasaki-project) | [Benchmark](https://github.com/soundstarrain/Murasaki-benchmark) | [BF16 Version](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-14B-v0.2) | [License: CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
--- ## 简介 **Murasaki-14B** 是专为 ACGN 领域（轻小说、Galgame、漫画等）优化的 System 2 推理型翻译模型。 不同于传统的直觉式（System 1）模型，Murasaki-8B 引入了原生 **Chain-of-Thought (CoT)** 思维链技术。在生成译文前，模型会先在 `` 标签内完成风格定调、动作流解析、人设推导及人称确认。这种机制显著提升了长难句的解析精度与叙事连贯性，**特别是精准解决了 ACGN 翻译中常见的施动者/受动者判定模糊、人称混淆及语境风格漂移等难点**，大幅提升了译文的准确度与可读性。 --- ## Prompt 预设说明 本模型针对三种不同场景进行了专项训练。请根据您的翻译对象，在参考文档中选择对应的 System Prompt 使用： 1. **轻小说翻译模式 (Light Novel Mode)** * 适用场景：轻小说正文、Web 小说、文学性较强的文本。 * 特点：注重叙事连贯性、文学风格保留和长上下文关联。 2. **剧本模式翻译 (Script Mode)** * 适用场景：动画字幕、Galgame 脚本、漫画文本。 * 特点：针对对话进行了优化，擅长处理碎片化文本、口语表达，以及大量缺失主语的处理。 3. **短句翻译模式 (Short Sentence Mode)** * 适用场景：UI 文本、系统提示、无上下文的独立短句。 * 特点：去除冗余的思维链联想，直译原意，避免过度脑补。 **具体 Prompt 文本请参考 F16版本的[介绍页面](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-14B-v0.2)** --- ## 文件列表与显存需求 > **✨ Now Live:** 无需下载模型，点击 **[Online Demo](https://huggingface.co/spaces/Murasaki-Project/online-demo)** 在线体验模型。 | 文件名 | 量化方法 | 文件大小 | 推荐显存 | 适用场景 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | `Murasaki-14B-v0.2-Q6_K.gguf` | **Q6_K** | **11.29 GB** | **16GB+** | **推荐：最佳性能** | | `Murasaki-14B-v0.2-Q5_K_M.gguf` | Q5_K_M | 9.79 GB | 12GB+ | 高精度需求 | | `Murasaki-14B-v0.2-Q4_K_M.gguf` | Q4_K_M | 8.38 GB | 10GB+ | 经典量化 | | `Murasaki-14B-v0.2-IQ4_XS.gguf` | **IQ4_XS** | **7.55 GB** | **10GB+** | **推荐：性价比最优** | | `Murasaki-14B-v0.2-IQ3_M.gguf` | IQ3_M | 6.41 GB | 8GB+ | 极限压缩 | --- ## 快速开始 (GGUF) ### 方法 1: 使用官方 GUI (推荐) 为了获得最佳的翻译体验（并自动应用上述三种模式），请使用我们配套开发的开源前端翻译GUI(v1.6.0以上版本)： 👉 **[Murasaki Translator (GitHub)](https://github.com/soundstarrain/Murasaki-Translator)** ### 方法 2: 使用 llama.cpp ```bash ./llama-cli -m Murasaki-14B-v0.2-IQ4_XS.gguf \ -p "[你是一位精通中日双语的资深ACGN翻译家...]" \ -n 2048 \ -t 8 \ --temp 0.3 \ -c 8192 ``` ## 推理参数建议 * **Temperature**: `0.1` - `0.5` (推荐 `0.3`) * **Repetition Penalty**: 从 `1.0` 开始，如出现复读可增加至 `1.05` - `1.1` * **Max New Tokens**: 建议 `4096` 或更高 --- ## 协议与致谢 - **Base Model**: 特别感谢 [**SakuraLLM**](https://github.com/SakuraLLM/) 提供的优秀 Base 模型。 - **License**: 软件代码遵循 Apache-2.0 协议，模型权重遵循 [**CC BY-NC-SA 4.0**](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) 协议，严禁用于任何商业用途。

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