base model: mlabonne/Qwen3-4B-abliterated
Version F32 + BF16
Process: Multi-round abliteration
Status: Tested and saved
License: [Apache 2.0]
Research and experimentation by [3MPER0RR]
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-4B-abliterated
- Опубликована
- 2 окт 2026
Ссылки
Qwen3-4B-F32-BF16-3MPER0RR-abliterated
Экспериментальная версия Qwen3-4B-abliterated для генерации диалогового текста и изучения влияния ослабления отказов.
502скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
3MPER0RR подготовил версию Qwen3-4B-abliterated, полученную многоэтапной abliteration — экспериментальным изменением поведения модели, направленным на ослабление отказов. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов; в репозитории указаны веса safetensors и версия F32 + BF16.
Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для исследования поведения языковых моделей и эффектов ослабления отказов. Она наследует возможности базовой mlabonne/Qwen3-4B-abliterated. Abliteration может менять склонность модели к отказам, но не гарантирует точность, безопасность или качество ответов. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание текстовых продолжений
- эксперименты с поведением языковой модели
- изучение влияния ослабления отказов
- сравнение поведения с базовой моделью
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценивания качества; экспериментальная abliteration может влиять на склонность модели к отказам и не гарантирует достоверность ответов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 8992bce