/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
MiMo-V2.6-Flash-RL
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2026

MiMo-V2.6-Flash-RL-Abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная MiMo-V2.6-Flash-RL с ослабленными отказами для тестирования безопасности, red teaming и генерации диалоговых ответов.

153скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены23 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

MiMo-V2.6-Flash-RL Abliterated — производная модель на основе XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL с изменёнными проекциями выходов внимания в декодере, предназначенными для ослабления или удаления отказов. Она рассчитана на генерацию диалоговых ответов, в том числе для red teaming, исследований безопасности и оценки поведения модели без исходных защитных отказов. Архитектура и файлы в основном совпадают с базовой моделью: FP8 attention, эксперты MXFP4, черновая голова DFlash и MTP; в метаданных формат указан как safetensors. README приводит результат проверки отказов 27 успешных обходов из 32, поэтому модель не устраняет все отказы.

Модель принимает текст и генерирует текст; заявленные языки — английский и китайский. README указывает, что изменения затронули только выходные проекции внимания, а DFlash, аудио- и визуальный энкодеры, эмбеддинги и другие перечисленные компоненты оставлены базовыми. Это не свидетельствует о поддержке аудио- или визуального ввода в данном чекпойнте. Лицензия — MIT, унаследованная от базовой модели; в карточке также указаны ограниченный доступ и условия ответственного использования, включая запреты на ряд видов вредоносного и незаконного применения.

Сценарии применения

  • проверка устойчивости защитных фильтров в red teaming
  • оценка отказов языковой модели на тестовых запросах
  • исследование поведения модели при ослабленных защитных ограничениях
  • генерация диалоговых ответов на английском языке
  • генерация диалоговых ответов на китайском языке

Ограничения

В описанной проверке модель обошла 27 из 32 сценариев отказа, а в пяти случаях отказала. Изменение слоя 47 может привести к тому, что штатная голова DFlash примет меньше черновых токенов; для запуска на DGX Spark README рекомендует ограничить использование видеопамяти значением 0,85.

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

MiMo-V2.6-Flash-RL Abliterated

Drop-in abliterated weights for XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Same layout as the base checkpoint: FP8 attention, MXFP4 experts, DFlash draft head, and MTP.

BaseXiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL
LicenseMIT, inherited from the base
Refusal suite27/32 BYPASS · 5 refuse · 0 garble
Cyber suite22/22 BYPASS · 0 refuse · 0 garble
EditDecoder self_attn.o_proj only · λ=3.5
Left stockExperts, vision, audio, embeddings, DFlash head, MTP

Thinking was off for both suites. A reply counts only when it starts delivering the requested content. This is not a 32/32 checkpoint.

Full credit: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL · tonyd2wild/MiMo-V2.6-Flash-2x-DGX-Spark


Responsible use and gated access

This model has had safety refusals removed. That makes it useful for red-teaming, security research, evaluation, and unfiltered assistant tasks, and it removes guardrails you must supply yourself.

Access is gated. Agreeing to the terms grants access automatically. By requesting access, downloading, or using these weights, you agree to the terms below.

See RESPONSIBLE_USE.md.

Prohibited uses

  1. Anything involving the sexual exploitation or endangerment of minors.
  2. You must be 18 or older to download or use this model.
  3. Information generated that can cause harm, including recipes or knowledge used to make materials or substances, is your own input and your responsibility. You are accountable for harm caused by your actions or inputs.
  4. Content promoting self-harm or suicide.
  5. Material that is illegal in your jurisdiction, or that targets real individuals for harassment, doxxing, or fraud.
  6. Any use prohibited by the upstream Xiaomi MiMo license.

What changed

Only decoder attention output projections (model.layers.*.self_attn.o_proj) differ from the base. λ is 3.5. Experts, the vision encoder, the audio encoder, embeddings, the DFlash draft under dflash/, and model_mtp.safetensors are the base files.

DFlash reads target layers 0, 11, 23, 35, and 47. Layers 0, 11, 23, and 35 were not edited. Layer 47 o_proj has a surgical row edit, so a stock DFlash head can accept fewer draft tokens than it does on the unmodified base. The target model still produces the abliterated continuation.


Serving

On DGX Spark (GB10), keep --gpu-memory-utilization and SGLang --mem-fraction-static at or below 0.85.

The measured suites were collected from an SGLang EAGLE serve, thinking off. The same weights load in the vLLM DFlash recipe at tonyd2wild/MiMo-V2.6-Flash-2x-DGX-Spark. That recipe's dflash/config.json trailing-comma fix still applies. Pass chat_template_kwargs.enable_thinking: false when you want the thinking-off behavior measured above.

Vendor sampling defaults are temperature 1.0 and top_p 0.95.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
16d73a4

0 моделей