/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gguf
Опубликована
1 сен 2026

Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-GGUF — это набор GGUF-квантизированных версий мультимодальной языковой модели Qwen3.8-27B.

4 573скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 сен 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

Сборка опубликована пользователем ajgazin и основана на модели llmfan46/Qwen3.8-27B-Ultra-Uncensored-Heretic-Native-MTP-Preserved, которая, в свою очередь, создана на базе Qwen3.8-27B от Qwen. Модель предназначена для генерации текста и может обрабатывать изображения и видео при использовании отдельного vision-проектора mmproj-BF16.gguf; для текстовых задач нужен только основной GGUF-файл.

Модель имеет размер 27B параметров и поставляется в вариантах UD-Q4_K_XL, UD-Q5_K_M, UD-Q6_K_XL и UD-Q8_K_XL размером примерно от 16,4 до 29,3 GiB. В сборке сохранены 15 MTP-тензоров, а динамическая per-tensor-квантизация Unsloth с importance matrix обеспечивает меньшую потерю качества по сравнению со статической Q5_K_M при немного меньшем размере файла. Варианты ориентированы на запуск через llama.cpp; в README приведён пример контекста 8192 токена и рекомендованы параметры sampling temperature 1.0, top_p 0.95 и top_k 20.

К сильным сторонам относятся сохранённые MTP-компоненты, поддержка мультимодального ввода, несколько вариантов компромисса между качеством и требованиями к памяти, а также заявленная близость динамических квантов к полной точности. Ограничения связаны с высокими требованиями к памяти: Q8-вариант требует более 32 ГБ VRAM или частичной выгрузки, а vision-сценарии требуют дополнительного проектора. Модель описана как uncensored и abliterated, поэтому её поведение и защитные ограничения отличаются от исходной Qwen3.8-27B. Лицензия указана как Apache-2.0.

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

Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-GGUF

Dynamic (Unsloth-recipe) GGUF quants of the Heretic-abliterated Qwen3.8-27B.

Currently available: UD-Q4_K_XL, UD-Q5_K_M, UD-Q6_K_XL, UD-Q8_K_XL. More sizes may be added if there is interest — each is built the same way described below (Unsloth per-tensor layout + imatrix on the Heretic BF16).

These quants combine two things that were previously only available separately:

The result is measurably closer to the full-precision model than a static K-quant of the same weights — verified by KL divergence at Q5 (below) — at a slightly smaller file size.

What this is, precisely

  • Weights: llmfan46's Heretic BF16 (Heretic v2.0.0.dev0, a variant of Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation). All 15 MTP tensors preserved; vision projector untouched.
  • Quantization: llama-quantize --allow-requantize with Unsloth's published imatrix_unsloth.gguf and an exhaustive per-tensor --tensor-type-file generated from the corresponding Unsloth GGUF of the original model. Each size's tensor-type layout is verified identical to its Unsloth counterpart (866/866 tensors, 0 type mismatches).

Tensor-type distributions (F32 norms etc. excluded):

SizeDistribution
UD-Q4_K_XL191×Q5_K, 110×Q8_0, 70×IQ4_XS, 69×Q4_K, 56×Q6_K, 6×IQ4_NL, 3×Q3_K, 1×IQ3_S
UD-Q5_K_M189×Q5_K, 160×Q6_K, 124×Q8_0, 19×IQ4_XS, 12×Q4_K, 2×IQ4_NL
UD-Q6_K_XL310×Q8_0, 168×Q6_K, 27×Q5_K, 1×Q4_K
UD-Q8_K_XL453×Q8_0, 53×BF16

Why dynamic over the static Q5 — measured

KL divergence vs a non-abliterated Unsloth Q8_0 reference (wikitext-2 test, -c 8192, f16 KV; self-control floor: mean KLD 0.000000, top-1 99.994%). Because both Q5s carry the identical abliteration, the gap between them isolates the quantization method:

Q5 of the Heretic modelMean KLDMedian KLD99% KLDSame top-1File size
This repo (Unsloth dynamic)0.0704210.0086920.89892.327 %18.4 GB
Static Q5_K_M (source repo)0.0764420.0104400.98591.886 %18.7 GB

Dynamic is lower divergence on every axis — mean, median, tail, top-1 agreement — in a smaller file. (For reference, Unsloth's dynamic Q5 of the original non-abliterated model scores 0.021978 mean KLD / 96.933 % top-1 against the same base; the remainder of this model's divergence is the intended abliteration, not quantization loss.)

Files

FileSizeNotes
Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q4_K_XL.gguf16.4 GiBSmallest — fits a 24 GB GPU with lots of context.
Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q5_K_M.gguf18.4 GiBThe KLD-measured quant below.
Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q6_K_XL.gguf23.6 GiBBest fit for a 32 GB GPU.
Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q8_K_XL.gguf29.3 GiBNear-lossless (Q8_0 + BF16 tensors); needs >32 GB VRAM or partial offload.
mmproj-BF16.gguf0.9 GiBVision projector — required only for image/video input. Unchanged from the base model (abliteration and quantization do not touch it).

All main GGUFs contain the 15 MTP tensors.

Qwen3.8-27B is a native vision-language model; the vision encoder lives in the separate mmproj-BF16.gguf. It is optional — text-only use needs just the main GGUF.

Usage (llama.cpp)

# text only
llama-cli -m Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q5_K_M.gguf -c 8192

# with vision (image/video input)
llama-mtmd-cli -m Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q5_K_M.gguf --mmproj mmproj-BF16.gguf -c 8192

Sampling (from Qwen3.8's own recommendation, thinking mode): temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0.0.

Reproduce

# per-tensor layout copied from Unsloth's GGUF of the same size, imatrix from Unsloth's repo
# (fallback base type: Q4_K_M / Q5_K_M / Q6_K / Q8_0 to match the size being built)
# 1. make the per-size --tensor-type-file from the combined map (here: UD-Q5_K_M)
awk -F'\t' 'NR==1 { for (i=2; i<=NF; i++) if ($i=="UD-Q5_K_M") c=i; next }
            { n=$1; gsub(/\./,"\\\\.",n); print "^" n "$=" $c }' \
  tensor_types.tsv > tensor_types_UD-Q5_K_M.txt

# 2. quantize
llama-quantize --allow-requantize \
  --imatrix imatrix_unsloth.gguf \
  --tensor-type-file tensor_types_UD-Q5_K_M.txt \
  Qwen3.8-27B-Ultra-Uncensored-Heretic-Native-MTP-Preserved-BF16.gguf \
  Qwen3.8-27B-Heretic-Dynamic-UD-Q5_K_M.gguf Q5_K_M

tensor_types.tsv (in this repo) holds the per-tensor type for every non-F32 tensor in every size, read from the GGUF headers of the corresponding Unsloth files — one row per tensor, one column per size. The generated regexes must be anchored (^…$) — llama-quantize matches them unanchored, and a bare output\.weight line would silently clobber every attn_output.weight.

Note: the imatrix was calibrated on the original (non-abliterated) model. Given how close the abliterated model is to the original, it remains a valid importance proxy — the same assumption Unsloth's and other abliterated dynamic quants rely on.

Credits

Usage warnings

This is an uncensored model: its safety filtering has been substantially removed and it can produce sensitive, controversial, or otherwise inappropriate content. Review outputs, use it in controlled settings, and ensure your use complies with applicable law and the Apache-2.0 license of the base model. Responsibility for generated content rests with the user.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
3a53103

0 моделей