/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen2.5-3B-Instruct
Опубликована
6 апр 2026

qwen2.5-3b-uncensored

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

qwen2.5-3b-uncensored — модифицированный вариант Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, опубликованный пользователем arzaan789.

788скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 апр 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

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая случаи, когда требуется меньше отказов на потенциально чувствительные запросы. Она распространяется в формате GGUF и может запускаться, например, через llama-cli.

В основе лежит языковая модель размером 3B параметров. Для изменения поведения применялись abliteration с удалением направления отказа из всех слоёв, LoRA-дообучение на датасете Guilherme34/uncensor в течение двух эпох и повторная abliteration. Использовались LoRA с параметрами r=16 и alpha=32; заявлены исходная сила abliteration 0,2 и повторная 0,35. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекста и точной архитектуре в README не указаны.

По результатам проверки модель отказала в 23 из 64 вредоносных запросов и не отказала ни в одном из 64 безвредных запросов. Это указывает на менее строгую фильтрацию, но не означает полного снятия ограничений и может повышать риск генерации небезопасного или нежелательного контента. Условия лицензии указаны как Apache-2.0.

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

qwen2.5-3b-uncensored

Uncensored variant of Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.

Method

  1. Abliteration (strength=0.2) — refusal direction removed from all layers
  2. LoRA fine-tune on Guilherme34/uncensor (2 epochs, r=16, alpha=32)
  3. Re-abliteration (strength=0.35) — stronger pass to remove residual refusals

Eval Results

SplitRefused
Harmful (64 prompts)23/64
Harmless (64 prompts)0/64

Usage

llama-cli -m qwen2.5_3b_uncensored.Q4_K_M.gguf -p "Your prompt here"

Training Config

ParameterValue
Base ModelQwen/Qwen2.5-3B-Instruct
Fine-tune DatasetGuilherme34/uncensor
Epochs2
LoRA r16
LoRA alpha32
Learning Rate0.0002
Abliteration Strength0.2
Re-abliteration Strength0.35

Credits

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
15785f7

0 моделей