モデル情報

Qwen3.8-27B-Uncensored-FIT-GGUF

SC117 · Qwen3.8-27B-Uncensored-FIT-GGUF

FIT-GGUF v0.1 ZERO-BYTE VERIFIED 14 TIERS · 7–13.5 GiB MTP HEAD REMOVED MEASURED KL + SAME-TOP APACHE-2.0 Qwen3.8-27B-Uncensored · FIT-GGUF Fourteen continuous-size GGUF quantizations — every file exactly its predicted size, every tier measured. 🧭 About FIT-GGUF — the tool behind these files Every file in this repository was planned, executed and verified by FIT-GGUF , an open-source, deterministic tensor-level planning layer on top of llama.cpp quantization presets. Standard GGUF quantization asks you to pick one of a handful of presets; FIT-GGUF starts from the largest supported preset below your requested byte budget, then spends the remaining bytes on deterministic tensor-level precision upgrades. Traditional GGUF gives you presets. FIT gives you a size slider. Deterministic size prediction & recipe execution ✅ Validated Universally optimal tensor allocation ⚠️ Not established — FIT claims precise size control, not a universal quality optimum The method, the full preregistered research record and the fit CLI are open source: github.com/Scorp1o117/FIT-GGUF ⚠️ Safety notice / 安全提示 The source model is an abliterated, refusal-removed model with no meaningful built-in guardrails, and may comply with harmful, illegal or unsafe requests. Use it only where you can provide appropriate moderation, access control and legal review. Do not deploy it to end users without your own safety layer. 源模型经过拒答方向移除,不具备可靠的内置安全护栏;请仅在合法、受控、具备审核与滥用防护的环境中使用,使用者自行承担部署责任。

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テキスト生成license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:29
OVERVIEW

モデル紹介

FIT-GGUF v0.1 ZERO-BYTE VERIFIED 14 TIERS · 7–13.5 GiB MTP HEAD REMOVED MEASURED KL + SAME-TOP APACHE-2.0 Qwen3.8-27B-Uncensored · FIT-GGUF Fourteen continuous-size GGUF quantizations — every file exactly its predicted size, every tier measured. 🧭 About FIT-GGUF — the tool behind these files Every file in this repository was planned, executed and verified by FIT-GGUF , an open-source, deterministic tensor-level planning layer on top of llama.cpp quantization presets. Standard GGUF quantization asks you to pick one of a handful of presets; FIT-GGUF starts from the largest supported preset below your requested byte budget, then spends the remaining bytes on deterministic tensor-level precision upgrades. Traditional GGUF gives you presets. FIT gives you a size slider. Deterministic size prediction & recipe execution ✅ Validated Universally optimal tensor allocation ⚠️ Not established — FIT claims precise size control, not a universal quality optimum The method, the full preregistered research record and the fit CLI are open source: github.com/Scorp1o117/FIT-GGUF ⚠️ Safety notice / 安全提示 The source model is an abliterated, refusal-removed model with no meaningful built-in guardrails, and may comply with harmful, illegal or unsafe requests. Use it only where you can provide appropriate moderation, access control and legal review. Do not deploy it to end users without your own safety layer. 源模型经过拒答方向移除,不具备可靠的内置安全护栏;请仅在合法、受控、具备审核与滥用防护的环境中使用,使用者自行承担部署责任。

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: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。