/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
71,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwen3.6-35B-A3B
Опубликована
14 сен 2026

Qwen3.6-35B-A3B-Westernized

Изображение и текст → текст9 профессий

Мультимодальная модель Hirundo на базе Qwen3.6-35B-A3B для диалогов и анализа изображений с поведенческим unlearning, снижающим цензурирующие и геополитически предвзятые ответы.

514скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 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

Hirundo Qwen3.6-35B-A3B Westernized — модель Hirundo на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, изменённая методом поведенческого unlearning для снижения цензурирующих и геополитически предвзятых ответов при сохранении прочих возможностей. Это мультимодальная MoE-модель для диалогов и анализа изображений; метаданные указывают семейство Qwen 3.5 MoE, интерфейс вызова инструментов и задачу image-text-to-text. Репозиторий содержит самостоятельный объединённый чекпойнт в формате Safetensors, который загружается без отдельного адаптера. В README не приведены размер контекста и список языков.

Модель подходит для мультимодальных диалогов, анализа изображений и сценариев с вызовом инструментов, где требуется уменьшить отказы или геополитически обусловленные ответы. В оценках Thinking-OFF из блога Hirundo сообщается о снижении показателей на CCPC-500, DECCP и ChinaBench; результаты безопасности различаются по тестам, а README подчёркивает, что они относятся только к указанным бенчмаркам. Чекпойнт распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • мультимодальные диалоги с анализом изображений
  • агентные сценарии с вызовом инструментов
  • диалоги с уменьшенным числом цензурирующих отказов

Ограничения

Показатели улучшения и безопасности приведены только для перечисленных в README бенчмарков и не гарантируют такое же поведение в других сценариях. В одном из тестов вредоносного соответствия показатель модели оказался выше базового.

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

Hirundo Qwen3.6-35B-A3B Westernized — Full Model

This repository contains Hirundo's standalone merged checkpoint based on Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. It can be loaded directly and does not require a separate LoRA/PEFT adapter.

Behavioral unlearning

This model was produced using Hirundo's behavioral-unlearning approach to reduce censorship and geopolitical bias-related behavior while preserving non-target behavior. See the accompanying blog post for the methodology and evaluation setup.

Evaluation

On the Thinking-OFF evaluations reported in the blog:

  • CCPC-500: censorship, bias, or propaganda decreased from 89.8% for the Base Model to a conservative 2.8% for the Hirundo model.
  • DECCP: refusal decreased from 65.3% to 3.2%.
  • ChinaBench: non-compliance decreased from 96.7% to 6.7%.

Safety was evaluated using four Thinking-OFF adverse-event endpoints. Lower is better throughout.

EndpointBase ModelHirundo model
XSTest harmful compliance ↓18.0%17.0%
XSTest harmless-prompt over-refusal ↓9.6%9.2%
OR-Bench harmful compliance ↓0.31%0.62%
OR-Bench harmless-prompt over-refusal ↓94.11%94.72%

These results apply only to the evaluated benchmarks. See the CCPC-500 dataset for the benchmark introduced in the accompanying blog post.

Checkpoint format

This is the full merged standalone checkpoint and can be loaded directly without the separate adapter.

Loading

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

repo_id = "hirundo-io/Qwen3.6-35B-A3B-Westernized"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(repo_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    repo_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

License

This merged checkpoint retains the Apache License 2.0 attribution of the base model. See LICENSE.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модель не помещается в память одной GPU (80 ГБ).

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
223c419

0 моделей