/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
20,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
24 авг 2026

SuperQwen3.8-27b-abliterated-NVFP4-DGX-Spark

Изображение и текст → текст15 профессий

Jiunsong/SuperQwen3.8-27b-abliterated-NVFP4-DGX-Spark — это сжатая и оптимизированная для производительности мультимодальная модель, созданная Jiunsong на базе Qwen/Qwen3.8-27B.

883скачиваний за 30 дней30лайковвеса обновлены25 авг 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 предназначена для задач image-text-to-text, рассуждений, работы с инструментами и обработки длинного контекста. Модель поддерживает английский и корейский языки, принимает текст и изображения, а также рассчитана на контекст до 262 144 токенов; в README подтверждён поиск данных в контексте длиной 262 043 токена.

Модель использует квантизацию NVFP4 W4A4 с размером группы 16 для подходящих линейных весов и активаций. Vision tower, MTP, пути conv1d и lm_head защищены и сохраняются в исходной или BF16-точности; MTP-компонент используется для speculative decoding. Размер исходной модели — 27B параметров, объём квантизированного набора составляет около 19,15 GiB. В измеренном профиле применяется FP8 KV cache, а стабильная конфигурация speculative decoding использует K=5.

Сильными сторонами являются высокая скорость декодирования на одном DGX Spark, сохранение мультимодальных возможностей, tool calling, длинного контекста и ограниченного режима рассуждений. Для конфигурации K=5 заявлена скорость 25,7592 токена в секунду, а проверки показали успешную работу с инструментами, изображениями и тестами на избыточное обдумывание. Ограничения включают возможное ухудшение качества на задачах, не охваченных проверками, зависимость производительности от конкретной среды DGX Spark и ограничение speculative decoding нативным окном 262 144 токена. Заявление об «abliterated» означает снижение измеренной склонности к отказам и не гарантирует универсальную безопасность или достоверность.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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

SuperQwen3.8-27b-abliterated-NVFP4-DGX-Spark

The single-DGX Spark performance release: true W4A4 NVFP4, quality-gated speculative decoding, corrected overthinking, and verified native 262K retrieval.

Precision Decode Overthinking Context License

SuperQwen3.8-27b-abliterated-NVFP4-DGX-Spark is the performance-focused compression of Jiunsong/SuperQwen3.8-27b-abliterated. It uses compressed-tensors W4A4 NVFP4 with group size 16, preserves quality-sensitive paths in BF16, and ships with the MTP layer required for Qwen speculative decoding.

Release highlights

FormatTrue NVFP4 W4A4, group size 16; 5 packed shards + 1 BF16 MTP shard; about 19.15 GiB
Protected exactlyVision, MTP, conv1d, and lm_head
Calibration32 × 8,192-token samples, deterministic seed 38027
Stable speculative defaultK=5, TRITON draft attention; quality-selected after a complete K=0…7 C1 scan
Single-node decode25.7592 tok/s C1 at p256
BehaviorRefusal 30/32 → 0/32, tool PASS, vision PASS, overthinking 36/36
ContextNative 262,043-token retrieval at K=5

Why run this model

  • Measured single-stream speedup over BF16 on the same DGX Spark: 4.3411 → 25.7592 tok/s.
  • Speculative decoding without quality theater: all K=0…7 candidates are C1-measured, and only the fastest independently passing depth is released (K=5).
  • Overthinking corrected: bounded default reasoning and an explicit xhigh stop guard, verified 36/36.
  • Multimodal and tools preserved: vision tensors, tool behavior, and the output head pass their release checks.

Quantization and integrity

ComponentPrecision / treatment
Eligible linear weights and activationsNVFP4 W4A4, group size 16
Vision towerProtected, exact
MTPBF16 protected shard, exact
conv1d pathsProtected, exact
lm_headBF16, exact
Serving KV cacheFP8 in the measured profile

Structural verification covers 496 packed tensors: 64 full-attention, 192 MLP, and 240 linear-attention tensors. The index and every packed shard are identified by SHA-256 under evidence/. The full provenance chain is pinned to Qwen/Qwen3.8-27B@1d4bf0f2ff6012fd82039f2fa52739d0dd7c60c0.

Stable speculative decoding

All K values from 0 through 7 were measured under the same C1 fixed-generation contract. Independently reloaded K=5 passed:

  • capability 7/8, tool PASS, vision PASS
  • refusal 0/32 and empty 0/32
  • overthinking 36/36 across default, low, medium, xhigh
  • native 262,043-token needle retrieval

Use K=5 through the native 262K window. The official MTP draft configuration is limited to 262,144 tokens.

Bounded reasoning

Unspecified reasoning now defaults to bounded medium, not upstream xhigh. Explicit xhigh remains available but carries a repeat/restart stop condition. This targets the common failure mode where a correct answer is found and then reconsidered into a wrong or needlessly long answer.

Decode performance

The contract follows sparkDash: aggregate post-first-token decode, distinct prompts, fixed-length output, thinking disabled.

TopologyPrompt / concurrencyAggregate decode
1× DGX Spark, K=5p256 / C125.7592 tok/s

This is a real one-request C1 decode measurement, not an aggregate concurrency number. The 27B checkpoint fits and serves on one DGX Spark; a second node is not required.

Verified long context

RuntimeActual prompt tokensNeedle retrieved
Native, K=5262,043Yes

Serving

QWEN38_SPECULATIVE_TOKENS=5   QWEN38_MAX_MODEL_LEN=262144   bash repro/scripts/serve_superqwen38_replica.sh   /model SuperQwen3.8-27b-abliterated-NVFP4-DGX-Spark 8888

The measured profile uses TRITON attention, FP8 KV cache, prefix caching, asynchronous scheduling, chunked prefill, and eager execution. See repro/ for the exact launcher.

Uncensored behavior

“Abliterated” means the measured refusal direction was reduced. It is not a claim of universal truthfulness or safety. Operators remain responsible for policy and access control appropriate to their deployment.

Limitations

  • W4A4 compression can regress tasks outside the measured gates.
  • Non-selected K values remain diagnostic profiles; the default is the fastest candidate that passed the independent capability, tool, vision, refusal, context, and 36-case overthinking gate.
  • MTP speculative decoding is bounded to its native 262,144-token draft configuration.
  • The 1M expansion run was explicitly stopped before completion and is not claimed as a pass.
  • Throughput figures are specific to the measured DGX Spark runtime.

Evidence identities

EvidenceSHA-256
abliteration verification6d7b8b9abc431ed3845b18438fc48a6cc169e2ba93f83ada54174ae93765a61e
abliteration recipe3c057cf9364e72857d9a48b6c8888c6b438cbfb519459dcdfbf23b22c2bc6796
842-pair OBLITERATUS corpus manifestbe770a8469fafe7a9a76db5d82a7893c706c4414e1de6089f1d329b906480aa8
bounded-thinking template352baa520d23c77129d1cb9b007c5480118c174e12e271457ffe915fb466f3fb
parent refusal baseline7a4177613c86ae0db589cb4fc167ff8a0d45b0d49f44e40b90c9405f4b2b9bb6
BF16 release gate38a7093ce40a9aca2fc5e4389c041660ff56c51a4caec8411998a6d02ed48bc5
BF16 refusal gate97c2f745d032c3ed3147007f31e4ee844bb05181072a7365a160d5fc8c316511
BF16 native 262K retrieval01fdbc4bf458f457b9e403ff9fd43b72124b11b448f02bda4e9701eefccfe814
User-authorized 1M skip (not a pass)a2c94a799d483e313debc1e9fb5e0fa234913c9e1c9fa503b8c466d70ad53dee
NVFP4 provenancee4b5f7e956848a35990412cdd12d745b4761711e40f2cb1cb95087263fef261a
stable MTP selection531940c9e04c1f89f11be4bd48dd0e8e88306fb0a4cb0f3528c1836a87ff24c4

License

Apache-2.0, following the upstream Qwen3.8 release.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Готовая квантизация поддерживается только для текстовых LLM (vLLM).

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
3138ac6

0 моделей