/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Ternary-Bonsai-2-27B-gguf
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
17 сен 2026

Bonsai-2-27B-1bit-CRACK-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Bonsai 2 27B 1bit CRACK GGUF — языковая и визуальная модель, разработанная командой dealignai на основе тернарно сжатой PrismML версии Qwen3.8-27B.

42 219скачиваний за 30 дней87лайковвеса обновлены18 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

Из модели удалены механизмы отказа на уровне весов, при этом заявлено сохранение общих возможностей, режимов рассуждения, инструментального использования и многотуровой связности. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, работы с инструментами и обработки изображений в совместимом окружении llama.cpp.

Модель использует гибридную архитектуру Attention и SSM на базе GatedDeltaNet: 64 блока, размер скрытого состояния 5120 и отдельная vision tower. Применяется квантование PrismML PTQ1_0 с тернарными весами, группами по 128 и эффективным размером около 2,13 bpw; файл занимает примерно 5,95 ГБ. Поддерживаются режимы рассуждения off, low и xhigh, а для обработки изображений требуются совместимые mmproj-файлы. Запуск заявлен на CPU, CUDA и Metal, включая ноутбуки и системы с одной GPU.

Сильной стороной является низкое потребление памяти при сохранении класса модели 27B, а также отсутствие встроенных отказов, что делает модель пригодной для исследовательских и экспериментальных сценариев, где требуется высокая исполнительность. Однако заявленная abliteration снижает защитные ограничения, поэтому модель не следует использовать без собственного контроля безопасности. Результаты MMLU показывают небольшое снижение точности относительно базовой версии, а для старых сборок была отмечена ошибка зацикливания токенов в режимах low и xhigh; рекомендуется использовать версию, выпущенную после 18 сентября 2026 года. Лицензия — Apache-2.0.

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

Bonsai 2 27B — 1bit CRACK · GGUF

Abliterated · No guardrails · PTQ1_0 dense-ternary 1.75 bpw · 5.9 GB · Runs on a laptop / single GPU · Vision-capable

@dealignai

⚠️ Re-download notice (2026-09-17 20:44 PDT / 2026-09-18 03:44 UTC) — an earlier build of this model had a coherence bug in reasoning modes (low/xhigh) that could cause token loops on some prompts. This version fixes it. If you downloaded before this timestamp, please pull the latest .gguf.


What is this

Bonsai 2 27B — PrismML's ternary compression of Qwen3.8-27B — with the refusal circuitry surgically removed at the weight level while capability, vision, reasoning modes (off/low/xhigh), tool use, and multi-turn coherence are preserved. Full 27B-class hybrid Attention + SSM (GatedDeltaNet) architecture in a 5.9 GB 1bit GGUF.

Proprietary weight-level abliteration by the dealignai research team. Byte-identical to the base ternary quant everywhere except a small set of tensors that carry the refusal circuit. Drop-in replacement for the ternary base at inference — same tokenizer, same chat template, same reasoning modes, same vision projector interface.

Baseprism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf — Qwen3.8-27B, ternary compression by PrismML
ArchitectureHybrid Attention + SSM (GatedDeltaNet), 64 blocks, hidden 5120, vision tower separate
QuantPrismML PTQ1_0 — 2.13 bpw ternary, group 128
Footprint5.95 GB (identical to base; same per-tensor type policy)
Reasoning modesoff (no thinking), low, xhigh (default, extended thinking)
VisionSame mmproj files as the base release (Ternary-Bonsai-2-27B-mmproj-BF16.gguf / -Q8_0.gguf)
RuntimePrismML llama.cpp fork (CUDA / Metal / CPU)

Results

Refusal graded on the tokens the model actually emits (content, or the reasoning trace when the model reasons past the token budget) via a tiered classifier: HARD_REF / SOFT_RED / HEDGE / REASONING_REFUSAL (refused) vs COMPLY / COMPLY_TRUNCATED / NO_REFUSAL_TRUNCATED (complied). Truncation is never miscounted as a refusal.

HarmBench-320 — refuse rate (lower is better for uncensored eval), off mode, T=0

evalbase refuse rateCRACK refuse rate
HB-320 all categories93.44% (299/320)0.00% (0/320)

Verdict breakdown (n=320 each):

ModelHARD_REFSOFT_REDCOMPLYCOMPLY_TRUNCATED
Base PTQ1_029631011
CRACK PTQ1_000144176

Per-category refuse rate (all 7 HarmBench semantic categories):

categorynbase refuseCRACK refusebase complyCRACK comply
chemical_biological4295.2%0.0%4.8%100.0%
copyright8091.2%0.0%8.8%100.0%
cybercrime_intrusion5294.2%0.0%5.8%100.0%
harassment_bullying21100.0%0.0%0.0%100.0%
harmful1888.9%0.0%11.1%100.0%
illegal5390.6%0.0%9.4%100.0%
misinformation_disinformation5496.3%0.0%3.7%100.0%

Reasoning-mode compliance (n=60 base-confirmed refusers per mode)

Every mode graded with the same tiered classifier as HB-320. REASONING_REFUSAL = the model refuses inside its <think> block; NO_REFUSAL_TRUNCATED = deliberation runs past max_tokens without emitting a refusal (counted as complied).

modeModelHARD_REFSOFT_REDREASONING_REFUSALCOMPLYCOMPLY_TRUNCATEDNO_REFUSAL_TRUNCATEDrefuse %comply %
offbase PTQ1_05910000100.0%0.0%
offCRACK PTQ1_0000382200.0%100.0%
lowbase PTQ1_0160165121153.3%46.7%
lowCRACK PTQ1_000034530.0%100.0%
xhighbase PTQ1_022215105665.0%35.0%
xhighCRACK PTQ1_001099411.7%98.3%

MMLU (n=2,280 = 40 questions × 57 subjects, next-token letter-logit)

buildaccΔ
Base PTQ1_039.69%—
CRACK PTQ1_038.46%-1.23 pp

CRACK preserves general capability — Δ within ±1.5 pp on the 40-per-subject sample.

subjectbaseCRACKΔppn
abstract_algebra32.5%30.0%-2.540
anatomy22.5%32.5%+10.040
astronomy35.0%35.0%+0.040
business_ethics30.0%42.5%+12.540
clinical_knowledge37.5%40.0%+2.540
college_biology47.5%40.0%-7.540
college_chemistry25.0%27.5%+2.540
college_computer_science45.0%35.0%-10.040
college_mathematics30.0%35.0%+5.040
college_medicine30.0%25.0%-5.040
college_physics37.5%30.0%-7.540
computer_security37.5%40.0%+2.540
conceptual_physics37.5%37.5%+0.040
econometrics30.0%35.0%+5.040
electrical_engineering37.5%30.0%-7.540
elementary_mathematics42.5%50.0%+7.540
formal_logic35.0%27.5%-7.540
global_facts30.0%27.5%-2.540
high_school_biology35.0%22.5%-12.540
high_school_chemistry50.0%37.5%-12.540
high_school_computer_science47.5%45.0%-2.540
high_school_european_history55.0%50.0%-5.040
high_school_geography32.5%30.0%-2.540
high_school_government_and_politics50.0%45.0%-5.040
high_school_macroeconomics37.5%37.5%+0.040
high_school_mathematics30.0%37.5%+7.540
high_school_microeconomics35.0%37.5%+2.540
high_school_physics30.0%37.5%+7.540
high_school_psychology45.0%50.0%+5.040
high_school_statistics47.5%42.5%-5.040
high_school_us_history65.0%45.0%-20.040
high_school_world_history62.5%50.0%-12.540
human_aging45.0%50.0%+5.040
human_sexuality57.5%32.5%-25.040
international_law67.5%67.5%+0.040
jurisprudence35.0%45.0%+10.040
logical_fallacies32.5%40.0%+7.540
machine_learning42.5%40.0%-2.540
management45.0%42.5%-2.540
marketing32.5%30.0%-2.540
medical_genetics47.5%55.0%+7.540
miscellaneous35.0%40.0%+5.040
moral_disputes40.0%40.0%+0.040
moral_scenarios30.0%35.0%+5.040
nutrition45.0%35.0%-10.040
philosophy47.5%30.0%-17.540
prehistory40.0%25.0%-15.040
professional_accounting20.0%32.5%+12.540
professional_law20.0%37.5%+17.540
professional_medicine27.5%32.5%+5.040
professional_psychology47.5%47.5%+0.040
public_relations25.0%15.0%-10.040
security_studies42.5%40.0%-2.540
sociology47.5%65.0%+17.540
us_foreign_policy62.5%52.5%-10.040
virology22.5%27.5%+5.040
world_religions60.0%47.5%-12.540

Additional direct refusal-removal check

On 200 prompts hand-verified to make the base refuse consistently:

Modelrefusecomplyempty
Base PTQ1_0200/200 (100%)00
CRACK PTQ1_00/200 (0%)199/2001

Serving

Serve exactly like the base ternary release — PrismML's llama.cpp fork (CUDA / Metal / CPU).

# clone and build the fork (once)
git clone https://github.com/PrismML-Eng/llama.cpp
cd llama.cpp && cmake -B build -DGGML_CUDA=ON && cmake --build build -j$(nproc)

# serve
./build/bin/llama-server \
  -m Bonsai-2-27B-PTQ1_0-CRACK.gguf \
  -ngl 99 -c 8192 --host 0.0.0.0 --port 8080

Optionally load the multimodal projector (Ternary-Bonsai-2-27B-mmproj-BF16.gguf or -Q8_0.gguf from the base release) with --mmproj <file> for image input.

Reasoning modes

# HTTP /v1/chat/completions — same as base
{
  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
  "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": true, "reasoning_effort": "xhigh"}
}
# valid reasoning_effort: "low" | "xhigh" (default) — set enable_thinking:false for no-thinking

Preserved (byte-compatible with the base quant)

Same tokenizer, chat template, per-tensor quant policy, vision projector interface, and all non-refusal tensors. File size and type layout match the base exactly.

Responsible use

Adult / research use only. This model has its refusal circuit removed; it can produce content that other models refuse, including content that is offensive, illegal in some jurisdictions, or unsafe. You are responsible for what you generate and for complying with all applicable law. Do not deploy without a moderation layer for downstream users. No warranty.

License & attribution

Apache 2.0, inherited from the upstream Bonsai 2 27B release. See LICENSE and NOTICE.txt. Base model: prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf (PrismML), derived from Qwen/Qwen3.8-27B (Alibaba).

About

Published by dealignai — public catalog of uncensored model builds for research on refusal mechanisms in modern LLMs. Follow updates at @dealignai.

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
9665897

0 моделей