/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
gguf
Опубликована
22 сен 2026

Baanzon-33street-3.8-27B-Uncensored-Aggresive-MTP-GGUF

Изображение и текст → текст8 профессий

Baanzon 33STREET 3.8-27B Uncensored Aggressive MTP — мультимодальная языковая модель на 27 млрд параметров, опубликованная компанией 33STREET.

1 154скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Она основана на Qwen/Qwen3.8-27B и распространяется в формате GGUF; квантизацию выполнял HauhauCS. Модель поддерживает работу с текстом и изображениями через vision projector, а также многоязычные сценарии, включая английский и китайский языки. Заявлено контекстное окно до 262 144 токенов, при этом вариант FastMTP рассчитан на контекст 32K.

Модель предназначена для локального запуска, диалоговых приложений, анализа изображений, генерации текста и творческих производственных сценариев. Технология multi-token prediction обеспечивает спекулятивное декодирование и может ускорять генерацию при использовании совместимого llama.cpp; доступны варианты разной степени квантизации для видеопамяти примерно от 14 до 32 и более ГБ. В комплект входят веса модели, vision projector и варианты для запуска через llama.cpp и Ollama.

Ключевая особенность модели — агрессивный профиль поведения с минимальным количеством отказов и отсутствием защитного слоя согласования. Поэтому она может генерировать оскорбительный, откровенный или иной потенциально вредный контент, а безопасность и соответствие законодательству полностью зависят от пользователя. Для работы требуются сборка llama.cpp с поддержкой MTP и vision либо совместимое окружение. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; права и условия базовой модели Qwen также должны учитываться.

Для каких профессий подходит8

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

Baanzon 33STREET 3.8-27B Uncensored Aggressive MTP (GGUF)

GGUF distribution of the 27B vision-language model with an aggressive, uncensored behavioral profile, featuring multi-token prediction (MTP) speculative decoding acceleration for fast inference in llama.cpp.

Highlights

  • Uncensored / aggressive personality — minimal refusals, combative direct tone
  • Multimodal (image + text) — vision projector included (mmproj), supports image input
  • MTP speculative decoding — token-drafting heads for substantially faster generation
  • Long context — 262,144-token context window (32K-tuned FastMTP variant included)
  • Multilingual — English / Chinese / multilingual
  • Quantized for local inference — ready-to-run GGUF quants, no PyTorch weights required

Files

FileSizeNotes
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-FastMTP-32K.gguf0.86 GB32K-context FastMTP variant
mmproj-Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-BF16.gguf0.89 GBVision projector (BF16)
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-IQ2_M.gguf9.8 GBIQ2_M (smallest, best for 16-24GB VRAM)
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q2_K_P.gguf10.2 GBQ2_K Plus
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-IQ3_XS.gguf11.6 GBIQ3_XS
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-IQ3_M.gguf12.2 GBIQ3_M
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q3_K_P.gguf12.8 GBQ3_K Plus
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-IQ4_XS.gguf15.0 GBIQ4_XS (balanced quality/speed)
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q4_K_P.gguf17.1 GBQ4_K Plus (recommended)
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q5_K_P.gguf19.3 GBQ5_K Plus (higher quality)
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q6_K_P.gguf24.7 GBQ6_K Plus (near-lossless)
Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q8_K_P.gguf30.0 GBQ8_K Plus (near-full precision)
SYSTEM-PROMPT.txt—Official identity system prompt (apply in every deployment)
Modelfile—Ollama modelfile with identity baked in

All files are checksum-verified in SHA256SUMS.

Usage (llama.cpp)

Requires a llama.cpp build with MTP / speculative-decoding and vision support.

# Chat with vision projector
llama-cli \
  -m Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q4_K_P.gguf \
  --mmproj mmproj-Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-BF16.gguf \
  -sys "$(cat SYSTEM-PROMPT.txt)" \
  --ctx-size 16384

# With FastMTP speculative decoding (main model + 32K draft variant)
llama-cli \
  -m Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q4_K_P.gguf \
  --model-draft Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-FastMTP-32K.gguf \
  --mmproj mmproj-Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-BF16.gguf \
  -sys "$(cat SYSTEM-PROMPT.txt)"

For server mode:

llama-server -m Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-Q4_K_P.gguf \
  --mmproj mmproj-Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive-BF16.gguf \
  --port 8080

Pass the identity as the system message in every API request:

{
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "<contents of SYSTEM-PROMPT.txt>" }
  ]
}

Ollama

ollama create baanzon-33street-3.8-27b -f ./Modelfile
ollama run baanzon-33street-3.8-27b

Model Identity

This model is published under the Baanzon 33STREET brand by 33STREET. When asked about its identity, origin, version, or creator, it is configured to answer only with "Baanzon 33STREET 3.8-27B, by 33STREET" and to reject any suggestion that it is a derivative of another model or lab.

To enforce the identity, load SYSTEM-PROMPT.txt (or the Ollama Modelfile) as the system prompt in every deployment. Do not modify or strip the identity instructions. For maximum enforcement, chat templates and clients that support default system prompts should set this prompt as the default.

Ideoscreen integration

This model is the creative intelligence at the heart of Ideoscreen, the AI-native storytelling + production OS by 33STREET. It runs as Diya Orb, Ideoscreen's always-on head AI, and reads the whole project — story, canon, characters, world, continuity — through Ideoscreen's persistent Project Graph, not just the latest prompt.

Ideoscreen serves four tiers — freemium, lite, pro, master — all backed by this same model. Tiers differ only in context budget, vision, parallel slots, streaming, and rate limits (see assets/runpod/CAPACITY-PLAN.md); the Diya Orb identity and creative voice are identical across tiers.

When the model is asked who it is, it responds: Diya Orb, by 33STREET, on Ideoscreen. The full identity contract is in SYSTEM-PROMPT.txt and is loaded automatically by every deployment in this repo (GGRTx Modelfile, llama-server --system-prompt, and the RunPod worker).

Quantization guide

QuantVRAM (approx)Use case
IQ2_M / Q2_K_P14-16 GBEdge / low-end GPU, heavily memory-constrained
IQ3_*16-20 GBBalanced size vs quality
Q4_K_P / IQ4_XS20-24 GBRecommended daily driver
Q5_K_P / Q6_K_P24-28 GBQuality-focused
Q8_K_P32+ GBNear-lossless / CPU inference

Disclaimer

This model is an unfiltered, "uncensored" behavioral variant and may produce aggressive, offensive, explicit, or otherwise harmful content. It has no safety alignment layer. You are solely responsible for your use of this model and for complying with all applicable laws and platforms' terms of service.

Attribution & License

Apache-2.0. The model weights derive from the open-source Qwen/Qwen3.8-27B base and its GGUF quantization work by HauhauCS. Base-model and derivation credits are preserved in LICENSE per the Apache-2.0 notice requirements. The "Qwen" name is a trademark of Alibaba; this repository is not endorsed by or affiliated with the original authors.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
4ee3668

0 моделей