/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Agents-A1
Библиотека
transformers
Опубликована
9 июл 2026

Huihui-Agents-A1-abliterated

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная версия Agents-A1 с уменьшенным числом отказов для диалоговой генерации и агентных сценариев с вызовом инструментов.

175скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены9 июл 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

Huihui-Agents-A1-abliterated — версия InternScience/Agents-A1, обработанная методом abliteration для существенного снижения числа отказов модели. Это экспериментальная proof-of-concept переработка, созданная Huihui AI на архитектуре Qwen3.5 MoE; метаданные указывают класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и формат safetensors. Базовая модель описана как 35-миллиардная MoE-модель для многошаговых агентных задач, научных рассуждений, поиска и вызова инструментов.

Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и агентных сценариев с вызовом инструментов. Снижение защитных отказов может позволить получать ответы на запросы, которые базовая версия отклоняет, однако автор предупреждает о риске чувствительных, спорных и неподходящих результатов.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор характеризует реализацию как грубую проверку концепции; уменьшение числа отказов не гарантирует точность ответов или безопасность результатов.

Сценарии применения

  • диалоговая генерация ответов с уменьшенным числом отказов
  • выполнение многошаговых агентных задач
  • вызов инструментов в агентных сценариях
  • научные рассуждения и поиск с использованием базовых возможностей Agents-A1

Ограничения

Автор описывает abliteration как грубую проверку концепции. Защитные фильтры существенно ослаблены, поэтому возможны чувствительные, спорные или неподходящие ответы; их следует тщательно проверять.

Для каких профессий подходит5

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

huihui-ai/Huihui-Agents-A1-abliterated

This is an uncensored version of InternScience/Agents-A1 created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

Usage Warnings

  • Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs.

  • Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security.

  • Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences.

  • Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications.

  • Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content.

  • No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Donation

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin:
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge
  • Support our work on Ko-fi!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
c0b1600

0 моделей