/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
360 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen4_exp · dense
Базовая модель
Qwen3.8-Flash-Next
Опубликована
27 авг 2026

SuperQwen3.8-Flash-Next-abliterated

Изображение и текст → текст3 профессии

Мультимодальная производная Qwen4-Exp для диалога, анализа изображений и агентных задач, с редактированием весов, ослабляющим направление отказа.

218скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены27 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

SuperQwen3.8-Flash-Next-abliterated — производная мультимодальная модель Jiunsong на основе Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, опубликованная в формате BF16 SafeTensors. Это плотная модель семейства Qwen4-Exp для диалогов, анализа изображений и агентных сценариев с вызовом инструментов. В карточке описано точечное редактирование весов, ослабляющее измеренное направление отказа: изменены проекции внимания и DeltaNet, а также проекции MLP экспертов в выбранных слоях; визуальный блок, маршрутизаторы экспертов и ряд других компонентов не затрагивались.

Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки или размер контекста. Артефакт BF16 занимает 337 ГиБ; заявлений о скорости, контексте или поведенческой эквивалентности для BF16 нет. Для загрузки и проверки весов приведены команды Hugging Face, однако обычная версия Transformers 5.12.1 не распознаёт тип модели qwen4_exp; перед развёртыванием требуется проверить совместимость с поддерживающей Qwen4-Exp средой.

Ослабление отказов не гарантирует правильность ответов, безвредность или универсальное следование запросам; проверки охватывают конечный набор примеров. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить по карточке репозитория. Для эксплуатации необходимы собственные политики доступа и защитные меры.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям в диалоге
  • анализ визуальных данных с текстовыми инструкциями
  • диалоговый помощник с вызовом инструментов
  • эксперименты с поведением отказов мультимодальной модели

Ограничения

Ослабление отказов не гарантирует корректность или безвредность ответов, а проверенные поведенческие наборы конечны. Весы BF16 занимают 337 ГиБ, а Transformers 5.12.1 не поддерживает тип qwen4_exp; для развёртывания нужна проверка совместимой среды.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SuperQwen3.8-Flash-Next-abliterated

Architecture-aware Qwen4-Exp refusal-subspace edit with measured capability preservation.

This is the original-weight BF16 derivative pinned to Qwen/Qwen3.8-Flash-Next@f5d08274bafd880402bd16f5e3e6c514136ec06c. It is not a LoRA and does not require an inference-time adapter.

Architecture

ComponentVerified checkpoint structure
Model classQwen4ExpForConditionalGeneration
Text stack48 layers, hidden size 2,560, four gated residual streams
Sequence blocks36 Gated DeltaNet + 12 Qwen Sparse Attention layers
MoE512 routed experts per layer, top-10, plus one shared expert
PLEBigram/trigram per-layer embedding at layer 2; preserved
Vision27-layer encoder; preserved
MTPNative one-layer MTP tensors; preserved, not used in the measured K=0 recipe
ChatThinking controls, reasoning-effort controls, tool calls, multimodal input

The edit targets the measured 2,560-dimensional attention/DeltaNet output maps plus every routed/shared-expert MLP down projection. Vision, PLE, expert routers and gates, hyper-connection gates, normalization, and MTP are outside the target set.

Method

  • Corpus: 842 canonical harmful/harmless pairs.
  • Hidden space: four-stream hyper-connection read mix, width 2,560.
  • Selected candidate: amo_r1_l12_a200.
  • Layers: [33, 35, 36, 37, 38, 40, 41, 42, 44, 45, 46, 47].
  • Output paths: ['attention', 'mlp'].
  • Rank: 1.
  • Projection strength: 2.0.
  • Changed storage tensor count: 36 (6168 logical output projections, including fused routed experts); zero router, PLE, vision, normalization, residual-gate, or MTP targets.

Verified BF16 release gates

GateResult
Patched storage tensors36
Logical output projections6,168
Protected tensor familiesPASS
Full artifact tensor/hash verificationPASS
Local served-inference benchmarkNot claimed

The sealed BF16 artifact is 337 GiB. It cannot fit as an original-weight served checkpoint across the available two 128 GiB unified-memory DGX Spark nodes, so no BF16 throughput, context, or behavioral equivalence claim is made. The separately published FP8 variant applies the same logical target map and has independent served inference and behavioral evidence; quantization means its measurements are not presented as BF16 measurements.

Artifact access and compatibility status

hf download Jiunsong/SuperQwen3.8-Flash-Next-abliterated \
  --revision v1.0.0 \
  --local-dir ./model

hf cache verify Jiunsong/SuperQwen3.8-Flash-Next-abliterated \
  --revision v1.0.0 \
  --local-dir ./model \
  --fail-on-missing-files \
  --fail-on-extra-files

The exact-commit BF16 file set, index, tokenizer assets, and all 131 safetensors headers were reloaded successfully. A generic Transformers 5.12.1 AutoConfig reload was also tested and rejected model_type: qwen4_exp. Upstream Transformers commit fc5c5bde8e656dad91cbf34e61940d984b1c7b91 adds the Qwen4-Exp implementation, but a complete 337 GiB BF16 model instantiation with that commit was not run on the available hardware. Accordingly, this card does not claim released-Transformers compatibility or provide an unverified AutoModel recipe. Validate a Qwen4-Exp-aware runtime against the immutable artifact before deployment.

Verification evidence

EvidenceSHA-256
architecture report27b35581e97cc78f0a6e67f565aabc90f36fdd2908faeed285d6eb0fd88040ad
842-pair corpus218c67b48f495eb559a36966067fa5101db2350f688c71f4b9b0ec7aecd6de53
capture manifest408fb389190e6536cdb38eb3c9a8f5322ae15307552d2fe8ae04250535708273
subspace reportb6bce6fd56bdaef8b5d766725d0dd55f2d6472f16e31e8768e0dc6ac2260fed2
bounded candidate bank708b6b28d22b71cb2eb37c90cf0246abca806d29d4d6786611a065c603e78561
selected candidate14aa5b9072c32513a84579e6ff14699c49887473b4484ae273851160db159f28
baseline benchmark2d39fa15726b9738167d30421511d28e477be4bb5f87cd63ca70e50a1a1252cb
baseline full refusal stress86a66d642601ebb29ad5f43d1f83ffb3b9a0b0aee4aae595ec20adace118e148
baseline matched refusal sample673c7a070d49c27dac5fbc4e973113fedc1cc5f8a95b0c7182d2f99dd80b179d
candidate matched refusal sample59d1b994d7be474ee591cd1ff861b6542b1aa18fb85217000c9b5150d1a624e1
BF16 patch verification941e762a29c3ed2ba1ca54099c8c5be126ac0f40b19ab2ca7aa078c2f5ac3911
BF16 artifact verification639764f46ae8a47b8fc2e7c556e762283ef3fb36bfd4f100137f467af805915f
FP8 patch verification9581118ec2f75871a1243ca4da49f16d9019fe1a0c0a89257e2821be902588d6
FP8 artifact verification8434b1c2cf18022c701a4cf8f541aafdbf2c15633a5e065a5a2f36157c5b79e7
FP8 benchmark6c2e282c05fe51aefdf3e80141237b065e95d03c648c3d240e235a9209d8f63b
FP8 long-context retries3089c621d716eadfc6402535325b05e4945f0586ee2528f989d3070d4ca1e0b2
FP8 full refusal stressdb206b81a5b88535c2f063d89684851cee4785f79794cb5f0e05c01469fd20de
FP8 refusal anomaly retriesafe6f96e96bfd72d2f23b0a21e2f31b16275e7a60132572203ca2898ff02209e
FP8 clean-reload inferencea58f31ea261fbea20432720e62dc6714622f4a94f4832822d63a679957ccc440
FP8 runtime recipe4691af15670888e0bc56071eacf43d13ea3d64c943bb0b1d9eccfa91145073c7
FP8 runtime overlay92c2aac1245403ca0ad3ebd1db68dac3b478cd3aabd9b18884cca5c860876aa4
FP8 rank-0 serve scriptd9751b487dc1c88bd7b709a4625ecd7a8fb9467ad9157042f965b9f0257f79d5
FP8 rank-1 serve scriptd9751b487dc1c88bd7b709a4625ecd7a8fb9467ad9157042f965b9f0257f79d5

Upstream BF16 revision: f5d08274bafd880402bd16f5e3e6c514136ec06c
Official FP8 revision: bcd9f01ddc9cff2316eb84281bebcd5b058bddce
OBLITERATUS revision: a5a1ffa5849b442cf188b3c03fd4de71ddf5bdcc

A compact, path-sanitized copy of the validated metrics and runtime identities is included at verification/RELEASE_EVIDENCE.json.

Limitations

  • Abliteration reduces a measured refusal direction; it does not guarantee correctness, harmlessness, or universal compliance.
  • The capability and behavior suites are finite regression gates.
  • Native MTP exists in the checkpoint, but the reported deployment measurements used K=0.
  • GGUF and MLX variants are not published because Qwen4-Exp converter/runtime support was not independently verified for this release.
  • Operators remain responsible for access controls, policy, and downstream safeguards.

License and attribution

This derivative follows the upstream Qwen3.8-Flash-Next license. Review the included LICENSE and the upstream repository before redistribution or deployment.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модель не помещается в память одной GPU (80 ГБ).

Класс архитектуры
Qwen4ExpForConditionalGeneration
Ревизия весов
e7b3664

0 моделей