モデル紹介
> **Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF** is a GGUF-quantized conversion of huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, an uncensored variant of Qwen/Qwen3.8-27B produced through abliteration — a crude, proof-of-concept activation-editing technique that removes refusal behavior directly from model weights without relying on TransformerLens. The underlying Qwen3.8-27B is a 27-billion-parameter dense causal language model with a native vision encoder, built on the Qwen3.5 architectural foundation, featuring a 64-layer hybrid design interleaving Gated DeltaNet linear-attention blocks with periodic Gated Attention layers, Multi-Token Prediction (MTP) training, a native 262,144-token context window extensible to 1M via YaRN, native image/video understanding, and flexible thinking control through a `reasoning_effort` parameter, delivering strong results on benchmarks like SWE-bench Pro (61.7), OSWorld-Verified (84.3), and GPQA Diamond (89.2). This GGUF release packages the abliterated weights across the standard quantization sweep for efficient local deployment via llama.cpp and compatible runtimes; note that, as with GGUF conversions generally, **the Multi-Token Prediction (MTP) heads are not preserved** in this format — the model runs as a standard single-token-per-step autoregressive decoder, so any latency or quality benefits tied to MTP-based speculative decoding in the original checkpoint do not carry over to these quantized builds. File Name | Quant Type | File Size | File Link | |-----------|------------|-----------|-----------| | Qwen3.8-27B-abliterated.BF16.gguf | BF16 | 53.8 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.F16.gguf | F16 | 53.8 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q2_K.gguf | Q2_K | 10.7 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 14.3 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 13.3 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 12.1 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q4_0.gguf | Q4_0 | 15.5 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 16.5 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 15.6 GB | Download | | Qwen3.8-27B-abliterated.Q5_0.gguf | Q5
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。