/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
424 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwen3.5-REAP-212B-A17B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 июл 2026

Qwen3.5-REAP-212B-A17B-abliterated

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Полноточная аблитерированная MoE-модель Qwen3.5 для диалоговой генерации текста, дальнейшей настройки и создания квантованных вариантов.

214скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 сен 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.

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

RobinsonLabs выпустила полноточную версию Qwen3.5-REAP-212B-A17B после аблитерации — ослабления склонности к отказам с помощью ортогонализации весов. Это гибридная MoE-модель семейства Qwen3.5: 60 декодерных слоёв, 267 экспертов, около 211,8 млрд параметров и примерно 17 млрд активных параметров. Репозиторий содержит веса bf16 в формате safetensors; модель предназначена для диалоговой генерации текста и дальнейшей настройки или подготовки квантованных вариантов.

Аблитерация уменьшает жёсткие отказы на взрослые и творческие запросы, при этом, по заявлению автора, защитные ограничения для запросов о самоповреждении сохранены. Карточка описывает текстовый путь модели; архитектура также предоставляет интерфейс вызова инструментов. Для запуска полноточных весов требуется около 424 ГБ места, поэтому для готового запуска автор указывает отдельный репозиторий квантованных GGUF-вариантов. Модель основана на OpenMOSE/Qwen3.5-REAP-212B-A17B, которая, в свою очередь, получена прореживанием Qwen3.5-397B-A17B. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на творческие запросы с меньшей склонностью к отказам
  • эксперименты с настройкой крупной MoE-модели
  • слияние LoRA-адаптеров с базовыми весами
  • создание собственных квантованных вариантов модели

Ограничения

Полноточные веса занимают около 424 ГБ и требуют значительных вычислительных ресурсов; для готового запуска автор рекомендует отдельные квантованные GGUF-варианты. Языки в карточке не перечислены, а снижение склонности к отказам не означает пригодности для помощи в реальном причинении вреда.

Для каких профессий подходит9

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

Qwen3.5-REAP-212B-A17B - Abliterated (bf16 base)

Abliterated bf16 base of OpenMOSE/Qwen3.5-REAP-212B-A17B, in safetensors — itself a 48% REAP expert-pruning of Qwen3.5-397B-A17B down to 212B total / ~17B active.

This is the full-precision master behind the RobinsonLabs/Qwen3.5-REAP-212B-A17B-abliterated-GGUF quant ladder (the ladder itself is cut from a Q8_0 quant master converted from this base). If you want a ready-to-run quant, use that repo. This repo is the master for further surgery (re-abliteration, LoRA merge, fine-tune) and for making your own quants.

Disclosure

This model is abliterated — the hard-refusal reflex on adult / creative content has been reduced via single-direction weight orthogonalization. Harm guardrails are retained by design: self-harm prompts still redirect to help (e.g. 988), and it is not intended to assist genuine wrongdoing. Capability is preserved. Tagged not-for-all-audiences. Use responsibly — you are responsible for what you generate with it. License inherited from the base model: Apache-2.0.

Method

  • Abliteration — single-direction weight orthogonalization on the bf16 base: the rank-1 refusal component is subtracted from every residual-stream writer (o_proj, DeltaNet out_proj, fused + shared-expert down_proj, token embedding). 181 tensors edited; routers and norms untouched. The refusal direction is massive-activation guarded — attention-sink dimensions that would brick the model are detected and excluded, and the direction is drawn from the clean late-layer consensus (KB #213).
  • Format — safetensors, sharded (122 shards), with config + tokenizer + index.

Architecture

qwen3_5_moe hybrid: 60 decoder layers (45 linear-attn / DeltaNet + 15 full-attn, full_attention_interval=4), 267 experts, hidden size 4096, ~211.8B params / ~17B active. Text path only. The REAP prune drops the native MTP head; the GGUF ladder corrects the phantom MTP layer at convert time so it loads as a clean 60-layer decoder.

Files

FormatPrecision~SizeNotes
safetensors (sharded, 122 shards)bf16~424 GBabliterated master

Quants

GGUF quants (Q5_K_M down to IQ2_XXS, plus a cluster-fit attention-priority mix, all imatrix-weighted) are published at RobinsonLabs/Qwen3.5-REAP-212B-A17B-abliterated-GGUF.

Provenance

Qwen3.5-397B-A17B (Apache-2.0) → OpenMOSE/Qwen3.5-REAP-212B-A17B (48% REAP prune) → abliterated (bf16 master) → Q8_0 master → GGUF quant ladder.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
ca15118

0 моделей