모델 소개
> **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
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.
공개 평가 및 실행 설정
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。
등록된 전체 순위 보기 →자주 묻는 질문
오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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출처 및 추적 기록
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。