モデル紹介
> [!IMPORTANT] > **Superseded by Qwen3.8 — use this instead:** `AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-NVFP4-MIXED` > > **Operator recipes (Spark Dynamic DFlash lattice, TP=2, RTX):** `AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED` > > This Qwen3.6-27B card stays online for history and existing downloads. For new work, move to the Qwen3.8 Ultimate Uncensored NVFP4-MIXED release. That line is far superior in capability and reaches substantially more of what the architecture can do, with a more refined mixed quantization methodology (NVFP4 + FP8 lattice) than these older Qwen3.6 exports. > > Serve with the unified container: `ghcr.io/aeon-7/aeon-vllm-ultimate:latest` (Spark / GB10) or `ghcr.io/aeon-7/aeon-vllm-ultimate-rtx:latest` (RTX discrete). > **Deployment, operations & benchmarks → github.com/AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-DFlash** > > The GitHub repo is the source of truth for the production deployment guide, hardware-tuned docker-compose configs (DGX Spark NVFP4, A100/H100 BF16), full configuration reference, measured throughput benchmarks, and `AGENTS.md` — an operator's manual that pre-empts common stale-documentation traps for AI coding agents working on this stack. > **🆕 2026-05-01 — MTP head grafted in.** This repo now ships with the original `mtp.*` head (15 tensors, ~0.85 GB) restored from the `Qwen/Qwen3.6-27B` base. vLLM's `--speculative-config '{"method":"qwen3_5_mtp","num_speculative_tokens":3}'` works directly on the BF16 checkpoint with no extra steps. Measured on DGX Spark: **mean accepted length 3.3/3, P0 ≈ 90% acceptance, avg draft acceptance 78%** — comparable to the base model, confirming abliteration doesn't damage the model's top-K distribution that MTP relies on. Credit to `@tcclaviger` for the empirical finding (discussion #6) that MTP doesn't need retraining post-abliteration. **No retraining was performed.** The MTP head is the unmodified base — only the residual-stream-writing weights of the LM were orthogonalized in the original v8 abliteration pass; the MTP head is independent of that pathway.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか?
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。