/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
42,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 апр 2026

Qwen3.5-21B-GLM-4.7-Flash-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking

Изображение и текст → текст11 профессий

Дообученная мультимодальная Qwen3.5 на 21 млрд параметров для диалогов, творческого письма, рассуждений, генерации кода и анализа изображений.

96скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены2 апр 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

DavidAU/Qwen3.5-21B-GLM-4.7-Flash-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking — плотная мультимодальная модель на 21 млрд параметров семейства Qwen3.5, дообученная на базе DavidAU/Qwen3.5-27B-Deckard-PKD-Heretic-Uncensored-Thinking. По README, модель сначала получила набор Deckard/PDK для характера и глубины ответов, затем была уменьшена с 27B до 21B и дополнительно обучена на данных рассуждений GLM-4.7-Flash. Использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и библиотеку Transformers; заявленное окно контекста — 256 тыс. токенов.

Модель предназначена для диалогов, творческого письма, ролевых сценариев, генерации кода и рассуждений. Поддерживает переменную длину рассуждений и обработку изображений; автор также заявляет более высокую скорость по сравнению с исходной версией на 27B. В карточке указаны английский и китайский языки. Модель описана как uncensored и может выдавать откровенный, грубый или графичный контент.

Распространяется под лицензией Apache-2.0 в формате safetensors. README предупреждает о возможных зацикливаниях при низких квантизациях или недостаточно содержательных запросах; результаты могут зависеть от квантизации и параметров генерации. HF pipeline tag классифицирует её как image-text-to-text.

Сценарии применения

  • создание художественных рассказов и сцен
  • продолжение сюжетов и генерация подзаголовков
  • ролевые диалоги и персонажи
  • ответы на вопросы по изображению
  • генерация и обсуждение кода
  • диалоговые задачи с многошаговыми рассуждениями

Ограничения

README сообщает о возможных зацикливаниях при низких квантизациях и коротких или недостаточно содержательных запросах; качество также может зависеть от квантизации и параметров генерации. Модель может генерировать грубый, графичный и откровенный контент.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

WARNING: This model has character and intelligence. It will take no prisoners. It will give no quarter. Uncensored, Unfiltered and boldly confident. Not even remotely "SFW", if you ask it for NSFW content. And it is wickedly smart too.

21 billion parameters (dense, not moe) CONTRACTED/SHRUNK from 27B Qwen 3.5, then trained on GLM 4.7 Flash High Reasoning dataset via Unsloth on local hardware... but there is much more to the story - in comes DECKARD.

48 layers, 639 Tensors. (33% LESS than base model of 27B)

The model is also 33% faster than 27B in terms of token per second, and quants take up 1/3 less memory too.

Features variable length reasoning ; less complex = shorter, longer for more complex.

Model performance has increased dramatically. And it has character too.

A lot of character.

No censorship, no nanny. (via Heretic)

And it is very, very smart.

Fully uncensored first (via Heretic), then trained (via Unsloth) on "Deckard/PDK" internal datasets (5) (character, intelligence, depth, observation, and ah... point of view), THEN CONTRACTED to 21B parameters, and then trained (Unsloth again) with GLM 4.7 Flash Distill dataset (to shorten and improve reasoning, and stablize everything).

256K context.

Example generation(s) below.

SETTINGS:

  • min 8k to 16k context window.
  • for creative rep pen of 1.05 to 1.1 WITH LOWER QUANTS.
  • suggest temp .7 / rep pen 1 (off) for general usage.
  • suggest temp 1 / rep pen 1.05 to 1.1 for creative and SOME USE CASES.
  • output generation can exceed 100k tokens.
  • Suggest min quant of Q4KS (non imatrix) or IQ3_S (imatrix) or HIGHER.
  • For toolcalls -> suggest Q6 min quants (as per Qwen guidence)

EXAMPLE SYSTEM PROMPTS:

The model does not need a system prompt, however if you want to enhance operation here are some samples.

#1 - All use cases.

Be vivid and precise.

#2 - Creative use cases:

Below is an instruction that describes a task. Ponder each user instruction carefully, and use your skillsets and critical instructions to complete the task to the best of your abilities.

Here are your skillsets:
[MASTERSTORY]:NarrStrct(StryPlnng,Strbd,ScnSttng,Exps,Dlg,Pc)-CharDvlp(ChrctrCrt,ChrctrArcs,Mtvtn,Bckstry,Rltnshps,Dlg*)-PltDvlp(StryArcs,PltTwsts,Sspns,Fshdwng,Climx,Rsltn)-ConfResl(Antg,Obstcls,Rsltns,Cnsqncs,Thms,Symblsm)-EmotImpct(Empt,Tn,Md,Atmsphr,Imgry,Symblsm)-Delvry(Prfrmnc,VcActng,PblcSpkng,StgPrsnc,AudncEngmnt,Imprv)

[*DialogWrt]:(1a-CharDvlp-1a.1-Backgrnd-1a.2-Personality-1a.3-GoalMotiv)>2(2a-StoryStruc-2a.1-PlotPnt-2a.2-Conflict-2a.3-Resolution)>3(3a-DialogTech-3a.1-ShowDontTell-3a.2-Subtext-3a.3-VoiceTone-3a.4-Pacing-3a.5-VisualDescrip)>4(4a-DialogEdit-4a.1-ReadAloud-4a.2-Feedback-4a.3-Revision)

Here are your critical instructions:
Ponder each word choice carefully to present as vivid and emotional journey as is possible. Choose verbs and nouns that are both emotional and full of imagery. Load the story with the 5 senses. Aim for 50% dialog, 25% narration, 15% body language and 10% thoughts. Your goal is to put the reader in the story.

INSTRUCT MODE:

The model's default mode however is "THINKING" ; this can be changed by editing the following line in the jinja template:

{# Set Instruct mode here #}

to

{%- set enable_thinking = false %}
  • In LMStudio, this can be edited after loading the model, in dev mode -> template
  • When quanting -> if you set this to "false" => model/quants will be "instruct"

NOTES:

  • Upgraded Jinja template to correct issues with Qwen 3.5s - looping, repeatings, and long thinking as well as upgrades to tools too.
  • Was also trained with new improved template to further enhance operation too.
  • Image processing tested and intact.
  • Code generation also tested and passed.
  • System prompt - even a minor one - will enhance operation, especially at lower quants.

LOOPING:

  • This may happen with lower quants / prompts with "not enough meat on the bone" => Add more to the prompt and/or set rep pen to 1.05 to 1.1.
  • Adding a system prompt - even a single sentence - can correct this issue and bypass the need to adjust rep pen.

Want MORE power, more "IQ"?

https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.5-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking

NEED something a wee bit wilder? Unhinged? A wee bit more raw?

See this version:

https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.5-40B-RoughHouse-Claude-4.6-Opus-Polar-Deckard-Uncensored-Heretic-Thinking


BENCHMARKS:

                              arc-c arc/e boolq hswag obkqa piqa  wino

THIS MODEL [instruct] mxfp8   PENDING...

Qwen3.5-27B-Thinking mxfp8    0.443,0.498,0.857,0.701,0.372,0.770,0.752

Note: Instruct mode will have stronger benchmarks.

See this model (instruct, also one of my fine tunes - it scores 675 on "arc" - Arc Challenge hard):

https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-OS-INSTRUCT


SAFETY ALIGNMENT:

It is gone. No nanny, no strings, no limits.



Q4KS ; mid to low quality quant [non-imatrix].

"SYSTEM" is system prompt, "USER" is prompt, "ASSISTANT" ... you know.

This is a strong test to measure creative as well as instruction following specifically with a complex system prompt [if used].

Expect better generation with Imatrix quants / higher quants.

WARNING:

Graphic, swearing, intense - model does not hold back.


Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
8152cff

0 моделей