/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Опубликована
16 мар 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 2309.00071

Huihui-Qwen3.5-27B-Opus-abliterated-YaRN-1M

Exil01
Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Генеративная модель Qwen3.5 на 27 млрд параметров с рассуждением и расширенным до 1 млн токенов контекстом для диалогов и работы с длинными материалами.

205скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 мар 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 «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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Huihui-Qwen3.5-27B-Opus-abliterated-YaRN-1M — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, представленная в GGUF BF16. Это версия модели HuihuiAI с расширением контекста YaRN и включённым пошаговым рассуждением; в README также указана поддержка изображений через файл mmproj.

Модель предназначена для диалогов, генерации текста и работы с длинными контекстами: заявлено 262 тысячи токенов активного контекста и до 1 млн токенов с YaRN, а максимальная длина ответа — 81 920 токенов. Карточка указывает английский язык. Для контекста 262K заявлено около 60 ГБ видеопамяти, для 1M — около 90 ГБ.

Модель основана на HuihuiAI/Huihui-Qwen3.5-27B-Opus-abliterated; исходное семейство разработано командой Qwen. Лицензия — Apache-2.0. Термин «abliterated» указывает на изменение поведения модели, однако README не уточняет его влияние на безопасность или качество; длинный контекст требует значительных ресурсов видеопамяти.

Сценарии применения

  • диалоги на английском языке
  • суммаризация длинных документов
  • ответы на вопросы по объёмным текстам
  • генерация текста с пошаговым рассуждением
  • анализ изображений в диалоге

Ограничения

Для максимальной длины контекста требуется около 90 ГБ видеопамяти; для режима 262K — около 60 ГБ. README не описывает влияние abliterated-изменений на безопасность и качество модели.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Huihui-Qwen3.5-27B-Opus-abliterated-YaRN-1M

Abliterated Qwen3.5 27B Opus with YaRN extension and reasoning, supporting up to 1M context.

Model Details

  • Base: HuihuiAI/Huihui-Qwen3.5-27B-Opus-abliterated
  • Context: 262K active / 1M max (YaRN)
  • Quantization: BF16
  • VRAM: ~60GB (262K) / ~90GB (1M)
  • Reasoning: Enabled (Chain-of-Thought)

Usage

262K Context (80GB GPU)

1M Context (100GB+ GPU or Q8_0 model)

With Vision (mmproj)

Files

  • GGUF: 53.8GB (BF16)
  • mmproj: 931MB (BF16, vision)
  • Tokenizer: 13MB

Performance

  • 262K context: ~60GB VRAM (BF16 cache)
  • 1M context: ~90GB VRAM (BF16 cache)
  • Max output: 81,920 tokens
  • Temperature: 0.6 (reasoning optimized)

Credits

  • Base: HuihuiAI (abliterated Opus)
  • Original: Qwen Team
  • YaRN: arxiv.org/abs/2309.00071

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f698807

0 моделей

    Создать бенчмарк