モデル情報

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-heretic

saidutta69 · MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-heretic

A decensored variant of XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, produced with Heretic v1.4.0 (directional ablation / "abliteration"). Xiaomi's MiMo-V2.6 distill is a 9B agentic model covering coding, visual coding, tool use, and security work; refusal behaviour is suppressed here via targeted weight edits to the attention output and MLP down-projections rather than fine-tuning, so the SFT'd agentic behaviour and the vision encoder are left largely intact. **Who this is for:** developers who want an uncensored agentic coding model - this is the one in this collection tuned for SWE-bench-style work, terminal and tool use, and visual coding, and the refusals here dropped from 99/100 to 8/100, the lowest absolute refusal count of this batch. MIT licensed, multimodal, 262K context, and it runs locally via GGUF on a 16 GB GPU. Best for local coding agents, code review, and security research workflows. Weights only, at this model's native 9B size; add ~1 GB per 32K of context. OOM? Drop one quant level. Headroom to spare? Go one up.

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情報更新日時2026/11/2 19:16:39
OVERVIEW

モデル紹介

A decensored variant of XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, produced with Heretic v1.4.0 (directional ablation / "abliteration"). Xiaomi's MiMo-V2.6 distill is a 9B agentic model covering coding, visual coding, tool use, and security work; refusal behaviour is suppressed here via targeted weight edits to the attention output and MLP down-projections rather than fine-tuning, so the SFT'd agentic behaviour and the vision encoder are left largely intact. **Who this is for:** developers who want an uncensored agentic coding model - this is the one in this collection tuned for SWE-bench-style work, terminal and tool use, and visual coding, and the refusals here dropped from 99/100 to 8/100, the lowest absolute refusal count of this batch. MIT licensed, multimodal, 262K context, and it runs locally via GGUF on a 16 GB GPU. Best for local coding agents, code review, and security research workflows. Weights only, at this model's native 9B size; add ~1 GB per 32K of context. OOM? Drop one quant level. Headroom to spare? Go one up.

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。

PRICING & COST

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。

INDEPENDENT BENCHMARKS

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:mit。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。