/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 авг 2026

cyberneurova-Qwen3.8-27B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Мультимодальный диалоговый ассистент CyberNeurova на базе Qwen3.8-27B для ответов на вопросы, анализа изображений, программирования и вызова инструментов.

183скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 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

cyberneurova-Qwen3.8-27B — диалоговая модель CyberNeurova, дообученная на Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная модель на 27 млрд параметров с поддержкой текста и изображений; автор заявляет контекст до 262 тыс. токенов, многоязычность, рассуждения и интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на диалоги, ответы на вопросы, анализ изображений и программирование, а стиль ответов можно задавать системным промптом.

По заявлению автора, модель сохраняет общие знания и навыки рассуждения и набрала 11 из 12 в небольшом исполняемом тесте на программирование. Она публикуется в BF16 и формате safetensors, работает с Transformers и vLLM. Лицензия — Apache-2.0. Автор отмечает, что встроенные отказы ослаблены; качество и безопасность ответов зависят от конкретного применения и заданного промпта.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы и помощь по общим вопросам
  • анализ изображений в чате
  • генерация и объяснение кода
  • решение задач с многошаговыми рассуждениями
  • вызов инструментов из диалогового приложения

Ограничения

Встроенные отказы модели ослаблены, поэтому применение требует соответствующего системного промпта и контроля результатов. Оценка программирования 11/12 приведена автором для небольшого набора задач и не гарантирует аналогичного качества на других задачах.

Для каких профессий подходит15

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

cyberneurova-Qwen3.8-27B

An uncensored, neutral assistant built by CyberNeurova on top of Qwen/Qwen3.8-27B. It answers directly and does not add unsolicited disclaimers, warnings, or caveats. Whatever tone or policy you want is set entirely by your own system prompt.

💬 Chat with it: cyberneurova.ai ✉️ Support: support@cyberneurova.com

Highlights

  • 27B parameters, 262K context, multilingual, tool-calling, reasoning.
  • Direct by default; fully steerable — send a system prompt and it is honored verbatim, with no default behavior merged in.
  • Served in BF16. Runs out of the box in vLLM, transformers, or any OpenAI-compatible server. No proxy or wrapper required.
  • Capability preserved. On an executable coding benchmark — where the model's generated functions are run against hidden test cases — it scores 11/12 (92%) pass@1 (palindrome, two-sum, prime test, binary search, merge, GCD, flatten, anagram, max-subarray, word-count, Roman numerals). Reasoning and general knowledge are intact.

Usage

vllm serve cyberneurova/cyberneurova-Qwen3.8-27B \
  --max-model-len 65536 --trust-remote-code
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="x")

r = client.chat.completions.create(
    model="cyberneurova/cyberneurova-Qwen3.8-27B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to parse a CSV."}],
    max_tokens=2000,
)
print(r.choices[0].message.content)

Images (vision) 🖼️

This is a multimodal model — it sees images. With vLLM the vision tower loads automatically; just send an image in the message content (OpenAI format):

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="x")

r = client.chat.completions.create(
    model="cyberneurova/cyberneurova-Qwen3.8-27B",
    messages=[{"role": "user", "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}},
        {"type": "text", "text": "What's in this image?"},
    ]}],
    max_tokens=1000,
)
print(r.choices[0].message.content)

image_url also accepts a data:image/png;base64,... data URI for local images. Running locally with llama.cpp / Ollama? Use the GGUF build plus its vision projector: cyberneurova-Qwen3.8-27B-GGUF (mmproj-F16.gguf).

Setting the tone

Send your own system prompt to control style completely. For terse, no-preamble answers:

You are a direct technical assistant. Answer the question and nothing else.

Notes

  • This is a reasoning model. Responses include a thinking trace followed by the answer — render the final answer; the trace is optional.
  • Give it room to reason: set max_tokens to at least 1500 (2000–4000 for code), or long answers may be cut off.

Disclaimer

This model has reduced built-in refusals. You are responsible for how you use it and for complying with all applicable laws. Provided as-is, without warranty.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
e7e46a4

0 моделей