/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Thinking-2507
Опубликована
21 дек 2025

Qwen3-4B-Thinking-2507-MPOA

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модифицированная YanLabs модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для исследований механизма отказов и безопасности языковых моделей.

28скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены21 дек 2025

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

YanLabs/Qwen3-4B-Thinking-2507-MPOA — плотная причинно-следственная языковая модель на архитектуре Transformer, созданная YanLabs на основе Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. К модели применена техника norm-preserving biprojected abliteration: она изменяет направления отказа в пространстве активаций без обычного дообучения. Модель содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; нативная длина контекста — 262 144 токена. Поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов.

Модель предназначена для исследований механистической интерпретируемости, анализа механизмов безопасности LLM и проверки методов abliteration. Указана лицензия Apache-2.0. README рекомендует температуру генерации 1,05.

Ограничители безопасности и механизмы отказа удалены не полностью гарантированным способом; модель может создавать вредный контент, а её поведение в крайних случаях непредсказуемо. Автор предназначает её для исследований, а не для производственного развёртывания или пользовательских приложений.

Сценарии применения

  • изучение механизмов отказа в языковых моделях
  • исследование механистической интерпретируемости LLM
  • анализ влияния abliteration на поведение модели
  • проверка методов удаления направлений отказа

Ограничения

Механизмы отказа и защитные ограничители удалены, но abliteration не гарантирует полного устранения отказов; модель может генерировать вредный контент и непредсказуемо вести себя в крайних случаях.

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

YanLabs/Qwen3-4B-Thinking-2507-MPOA

Temperature = 1.05 is recommended.

This is an abliterated version of Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 using the norm-preserving biprojected abliteration technique.

⚠️ Warning: Safety guardrails and refusal mechanisms have been removed through abliteration. This model may generate harmful content and is intended for mechanistic interpretability research only.

Model Details

Model Description

This model applies norm-preserving biprojected abliteration to remove refusal behaviors while preserving the model's original capabilities. The technique surgically removes "refusal directions" from the model's activation space without traditional fine-tuning.

Model Sources

Uses

Intended Use

  • Research: Mechanistic interpretability studies
  • Analysis: Understanding LLM safety mechanisms
  • Development: Testing abliteration techniques

Out-of-Scope Use

  • ❌ Production deployments
  • ❌ User-facing applications
  • ❌ Generating harmful content for malicious purposes

Limitations

  • Abliteration does not guarantee complete removal of all refusals
  • May generate unsafe or harmful content
  • Model behavior may be unpredictable in edge cases
  • No explicit harm prevention mechanisms remain

Citation

If you use this model in your research, please cite:

@misc{Qwen3-4B-Thinking-2507-MPOA,
  author = {YanLabs},
  title = {Qwen3-4B-Thinking-2507-MPOA},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/YanLabs/Qwen3-4B-Thinking-2507-MPOA}},
  note = {Abliterated using norm-preserving biprojected technique}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
3384fec

0 моделей