MODEL PROFILE · 模型档案

Dongfangshuo-Qwen3.8-Flash-Next-NSFW

dongfangshuo · Dongfangshuo-Qwen3.8-Flash-Next-NSFW

> ### ⚡ 省流总结,用前必看! > > - **✅ 优点 **: > 1. **文风优化**:解决了原版 Qwen 菜名与超短句。 > 2. **R18直出**:解决了原版喜欢用“隔衣/外部摩擦”等间接词汇规避R18内容。 > 3. **优化逻辑**:解决了原版长程跑团中常见的“状态突变、拼接动作冲突(如三只手穿帮)、人设串味”等问题。 > 4. > - **⚠️ 缺点 **: > 1. **速度降低约 10%**:因主干采用高精度 `Q8_0` 融合,解码速度较原版降低约 10% 。 > 2. **偶发 ` ` 漏写或未闭合**:在逼近 100K 极限长上下文时,偶有省略 ` ` 或思考标签未闭合的情况。 > 3. **超长上下文(64K~100K+)文风退化**:超长上下文下两模型文风均会出现一定bug。原版会暴露 Qwen 典型通病(报菜名+超短句复读),本模型则会开始出现部分长难句叠加(可通过下方推荐采样参数大幅缓解)。**综合来看,超长上下文下,本模型的文学质感与剧情完成度明显优于原版。** > - **🔥 注意事项(必看!不看就可能出bug!)**: > 1. **必须开启思考链**(CoT / `reasoning_effort: "medium"`),并将思考预算设为 `reasoning_budget_tokens: 2048`(**切勿关闭 CoT 或设为过小的 `300`**,否则会导致长文大纲与跑团状态验算被腰斩)。 > 2. **必须设置以下采样参数**:`penalty_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.20`、`min_p: 0.06`(**可彻底杜绝长文后半段长难句爆炸、复读、中英夹杂与跑团逻辑错乱**)。 > **关键注意事项**: > 1. **必须开启思考链**(CoT / `reasoning_effort: "medium"`),并将思考预算设为 `reasoning_budget_tokens: 2048`(**切勿关闭 CoT 或设为过小的 `300`**,否则会导致长文大纲与跑团状态验算被腰斩)。 > 2. **必须设置以下采样参数**:`penalty_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.20`、`min_p: 0.06`(**可彻底杜绝长文后半段长难句爆炸、复读、中英夹杂与跑团逻辑错乱**)。

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模型权重待核验
档案更新时间2026/11/2 19:16:23
OVERVIEW

模型介绍

> ### ⚡ 省流总结,用前必看! > > - **✅ 优点 **: > 1. **文风优化**:解决了原版 Qwen 菜名与超短句。 > 2. **R18直出**:解决了原版喜欢用“隔衣/外部摩擦”等间接词汇规避R18内容。 > 3. **优化逻辑**:解决了原版长程跑团中常见的“状态突变、拼接动作冲突(如三只手穿帮)、人设串味”等问题。 > 4. > - **⚠️ 缺点 **: > 1. **速度降低约 10%**:因主干采用高精度 `Q8_0` 融合,解码速度较原版降低约 10% 。 > 2. **偶发 ` ` 漏写或未闭合**:在逼近 100K 极限长上下文时,偶有省略 ` ` 或思考标签未闭合的情况。 > 3. **超长上下文(64K~100K+)文风退化**:超长上下文下两模型文风均会出现一定bug。原版会暴露 Qwen 典型通病(报菜名+超短句复读),本模型则会开始出现部分长难句叠加(可通过下方推荐采样参数大幅缓解)。**综合来看,超长上下文下,本模型的文学质感与剧情完成度明显优于原版。** > - **🔥 注意事项(必看!不看就可能出bug!)**: > 1. **必须开启思考链**(CoT / `reasoning_effort: "medium"`),并将思考预算设为 `reasoning_budget_tokens: 2048`(**切勿关闭 CoT 或设为过小的 `300`**,否则会导致长文大纲与跑团状态验算被腰斩)。 > 2. **必须设置以下采样参数**:`penalty_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.20`、`min_p: 0.06`(**可彻底杜绝长文后半段长难句爆炸、复读、中英夹杂与跑团逻辑错乱**)。 > **关键注意事项**: > 1. **必须开启思考链**(CoT / `reasoning_effort: "medium"`),并将思考预算设为 `reasoning_budget_tokens: 2048`(**切勿关闭 CoT 或设为过小的 `300`**,否则会导致长文大纲与跑团状态验算被腰斩)。 > 2. **必须设置以下采样参数**:`penalty_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.20`、`min_p: 0.06`(**可彻底杜绝长文后半段长难句爆炸、复读、中英夹杂与跑团逻辑错乱**)。

主要特点

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

局限与注意事项

暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。

PRICING & COST

来源报价与费用分析

同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价,不将渠道价格视为厂商官方统一价格。

来源 / 渠道输入输出计费单位采集时间
暂未取得可核验报价,请查阅来源渠道。

按月估算基础 Token 费用

—

预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公开评测与运行配置

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。

查看完整已收录榜单 →

常见问题

开放权重是否代表可以免费商用?

不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。

这些价格是实时结算价格吗?

不是实时结算价格,而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。

资料来源与可追溯记录

许可证:other。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。