/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
22 сен 2026

Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF — мультимодальная текстогенерационная модель, разработанная Kataguru на основе 27-миллиардной базовой модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored.

1 942скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Модель адаптирована с помощью LoRA и последующего слияния весов для улучшения работы с финским языком, включая сложную грамматику, словообразование, падежные формы и специализированную лексику. Также заявлена поддержка английского языка и неограниченного по тематике стиля генерации.

Модель предназначена для диалогов, генерации и анализа текстов, технических и научных задач, программирования, творческого письма, философских и общественных тем. Репозиторий содержит варианты GGUF с разными уровнями квантования, что позволяет запускать модель через llama.cpp и LM Studio на системах с примерно 16 ГБ и более видеопамяти или оперативной памяти. Доступны дополнительные файлы mmproj для анализа изображений и MTP-модель для спекулятивного декодирования, однако точные параметры контекстного окна в README не указаны.

К сильным сторонам относятся специализация на финском языке, широкий заявленный спектр задач, поддержка мультимодального анализа и несколько вариантов квантования с разными компромиссами между качеством, размером и требованиями к памяти. Ограничения связаны с крупным размером модели, высокими аппаратными требованиями и возможной потерей качества при использовании компактных квантов; конкретные результаты тестирования и бенчмарки не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF

Tämä repositorio sisältää viralliset GGUF-monikvantit, multimodaalisen visioprojektorin (mmproj) sekä MTP-spekulatiivisen vedosmallin mallista Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored.

Malli on syntynyt kattavan suomenkielisen LoRA-hienosäädön (Low-Rank Adaptation) ja painofuusioinnin (LoRA Merge) tuloksena vahvasta 27B-pohjamallista (DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored).

Kvantisoinnissa on käytetty erillistä 256 näytteen suomenkielistä monialakalibrointia, mikä takaa LoRA-koulutetun suomen kielen vivahteiden ja sijamuotojen täyden laadun säilymisen kaikissa GGUF-kvanteissa.

Muut julkaisuversiot:


Saatavilla olevat kvantit ja tiedostot

1. Suositellut kvantit 16 GB VRAM / RAM -laitteille

(Esim. RTX 4080 16GB, RTX 5060 Ti 16GB, kannettavat 16GB GPU:t, Apple Silicon Mac 16GB)

TiedostoKokoBPWKuvaus & Muistin riittävyys
Q3_K_S~11.4 GB3.5916 GB:n kultainen standardi! Jättää jopa ~4.6 GB vapaata VRAMia, mahdollistaen pitkät 16k–32k kontekstit ilman muistin loppumista.
Q2_K~10.1 GB3.18Ultrakevyt: Jättää lähes 6 GB muistia vapaaksi maksimaalista kontekstia tai useampia rinnakkaisia pyyntöjä varten.
Q3_K_M~13.2 GB3.75Tasapainoinen 3-bittinen kvantti, jättää ~2.8 GB tilaa KV-cachelle.
IQ4_XS~14.35 GB4.51Korkein 4-bittinen tarkkuus 16 GB muistiin. Toimii 16 GB VRAMissa tiiviillä KV-cachella (FP8/Q8).

2. Kvantit suuremmille laitteille (24 GB / 32 GB+ VRAM tai 32–64 GB RAM)

(Esim. RTX 3090, RTX 4090, RTX 5090, Apple Silicon Mac 32GB/64GB)

TiedostoKokoBPWKuvaus
Q4_K_M~16.6 GB4.87Kultainen oletussuositus (24 GB VRAM): Paras tasapaino koon, nopeuden ja päättelytarkkuuden välillä.
Q5_K_M~19.7 GB5.69Korkea laatu: Lähes täysi BF16-tarkkuus minimaalisella häviöllä.
Q6_K~22.4 GB6.56Huipputarkkuus (Near-lossless): Vaativiin 32 GB+ VRAM / 64 GB RAM -ympäristöihin.
Q8_0~29.8 GB8.50Maksimitarkkuus (1:1 BF16): Täysi 8-bittinen tarkkuus referenssi- ja tutkimuskäyttöön.

3. Oheistiedostot (Vision & MTP)

  • mmproj-Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-f16.gguf (~889 MB):
    • Multimodaalinen visioprojektori LM Studioon ja llama.cpp:lle. Lataa tämä tiedosto mallin rinnalle kuvien ja visuaalisen aineiston analysointia varten.
  • Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-MTP-draft.gguf (~5.9 GB):
    • Erillinen Multi-Token Prediction (MTP) -vedosmalli llama.cpp:n spekulatiiviseen dekoodaukseen (--model-draft).

Koulutus-, LoRA-fuusio- ja Kalibrointitiedot

  1. LoRA-hienosäätö ja Painosulautus (LoRA Merge):

    • Pohjamalli: DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored.
    • Malliin on koulutettu ja sulautettu suomen kielen syvällinen kielioppi, rikas sanasto, tieteellinen ja tekninen asiatyyli, luova kerronta sekä sensuroimaton ilmaisuvapaus.
    • LoRA-adapterit on sulautettu suoraan BF16-peruspainoihin (Cold-Fusion Merge), jolloin malli toimii puhtaasti ilman erillistä adapterikuormaa.
  2. Rikas suomenkielinen kalibrointiaineisto:

    • Kvantisointia ja aktivaatiojakaumien säilyttämistä varten malli on kalibroitu huolellisesti kuratoidulla 256 monikierrosnäytteen suomalaisella moniala-aineistolla:
      • 30 % Kaunokirjallisuus, luova proosa ja vivahteikas kerronta
      • 25 % Tiede, neurobiologia ja lääketiede
      • 25 % IT, Linux-arkkitehtuuri ja ohjelmistokehitys
      • 20 % Filosofia, yhteiskunta sekä estoton aikuiskuvaus
    • Kalibrointi takaa, että suomen kielen monimutkainen morfologia, sijapäätteet ja harvinainen erikoissanasto säilyvät kristallinkirkkaina myös kompakteissa 16 GB -kvanteissa (Q3_K_S, IQ4_XS, Q2_K).


⚡ Päivitys (23.9.2026): Kataguru Master Chat Template v1.0

Mallin chat_template.jinja on päivitetty viralliseen Kataguru Master Chat Template -standardiin, joka yhdistää syvällisen päättelyn, poikkeuksellisen episteemisen kurinalaisuuden ja jämäkän asiantuntijaluonteen:

  1. Jämäkkä Luonne & Episteeminen Kurinalaisuus (Anti-Sycophancy / Avulias Aatu -kielto):

    • Ei tyhjää lätinää tai mielistelyä: Täytesanat ("Totta kai!", "Autan mielelläni!", "Hieno kysymys!") on karsittu pois. Vastaus alkaa suoraan asiasisällöstä ensimmäisestä sanasta lähtien ilman esipuheita tai pahoitteluja.
    • Premissien ja virheiden suora oikaisu: Jos käyttäjän kysymyksen oletus, historiallinen fakta tai koodi on virheellinen, malli ei myötäile virhettä (sycophancy), vaan oikaisee sen heti alussa faktoihin nojaten.
    • Pysyvyys haastettaessa: Malli ei muuta kantaansa tai pyytele anteeksi vain siksi, että käyttäjä kyseenalaistaa sen ilman uutta todennettua näyttöä.
    • Episteeminen rehellisyys: Tuntematon todetaan rehellisesti ("Tätä ei tiedetä" / "Tälle ei ole empiiristä näyttöä"), eikä hallusinoida vastauksia roolin säilyttämiseksi.
  2. Mitattu Hallusinaatiovastustuskyky: 85.0 % (17/20):

    • 20 vaativan ansa- ja konfabulaatiokysymyksen empiirisessä benchmarkissa (keksityt tieteelliset käsitteet, olemattomat lait, anakronismit ja keksityt API-rajapinnat) malli torjui virhepremissit 85,0 % tarkkuudella.
  3. Autonominen Päättely (Spoon & Einstein Filosofia):

    • Malli skaalaa sisäisen päättelyn syvyyden (<think>...</think>) automaattisesti aiheen vaativuuden mukaan:
      • Spoon Deep Research: Tieteellinen tutkimus, lääketiede ja faktatarkistus ilman virtuaalipaneelien vuotamista käyttäjälle.
      • Einstein-menetelmä: Luova aivoriihi ja moninäkökulmainen konseptointi.
      • Sensuroimattomuus: 100 % estoton, suorasanainen ja elävä kerronta kaikille laillisille teemoille ilman moralisointia tai vastuuvapauslausekkeita (disclaimers).

Keskeiset ominaisuudet

  1. Laaja 262k konteksti-ikkuna:
    • Malli tukee natiivisti jopa 262 144 tokenin kontekstia (max_position_embeddings: 262144).
  2. Monipuolinen ja dynaaminen päättely (<think>...</think>):
    • Autonominen päättelyn syvyys (oletus vähintään medium): Malli arvioi tehtävän vaativuuden itse ja skaalaa päättelyä:
      • Luovassa ideoinnissa ja aivoriihessä soveltaa autonomisesti Einstein/DAU-menetelmää (10 Sternberg-perspektiiviä).
      • Syvätutkimuksessa, fysiologisissa mekanismeissa ja vaativissa analyyseissä soveltaa autonomisesti Spoon Deep Research -protokollaa.
      • Novellit, tarinat ja asiasisällöt saavat aina vähintään keskitasoisen (medium) harkinnan.
      • No-think (ajattelun ohitus) on rajattu ainoastaan lyhyisiin rutiinitievehdyksiin tai käyttäjän eksplisiittiseen pyyntöön.
  3. Ohjattavat päättelytasot ({REASON:}) (valinnainen pakotus): Voit ohjata ajattelun syvyyttä lisäämällä viestin alkuun:
    • {REASON:spoon}: Syvätutkimus (kriittinen premissien ja faktojen validointi).
    • {REASON:einstein}: Luova aivoriihi (10 näkökulmaa, radikaalit ideat ja IdeaArray).
    • {REASON:xhigh}: Erittäin korkea päättelytaso.
    • {REASON:medium}: Tasapainoinen analyysi ja jäsennelty vastaus.
    • {REASON:low}: Lyhyt ja ytimekäs ajattelu.
    • {REASON:off}: Ajattelu kokonaan pois päältä (välitön vastaus).
  4. Sensuroimaton ilmaisu ja rikas suomen kieli:
    • Ei moralisointia, ei saarnoja, ei teeskenneltyjä vastuuvapauslausekkeita.
    • Luonteva suomen kielen kielioppi, oikeat sijapäätteet ja täsmällinen erikoissanasto.

Käyttöohjeet

LM Studio

  1. Etsi ja lataa malli nimellä kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF.
  2. Valitse laitteellesi sopiva kvantti (esim. 16 GB laitteille Q3_K_S tai IQ4_XS, 24 GB laitteille Q4_K_M).
  3. Visiotukea varten varmista, että mmproj-tiedosto on valittuna projektoriksi.

llama.cpp (Komentorivi & Palvelin)

Peruskäynnistys:

./llama-server \
    -m Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q4_K_M.gguf \
    --mmproj mmproj-Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-f16.gguf \
    -ngl 99 \
    -c 32768 \
    --port 8080

MTP-spekulatiivinen dekoodaus (nopeampi generointi):

./llama-cli \
    -m Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q4_K_M.gguf \
    -md Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-MTP-draft.gguf \
    -ngl 99 \
    -c 8192 \
    -p "Hei! Kerro minulle suomalaisen saunakulttuurin historiasta."

vLLM-versio

Jos käytät vLLM-tuotantopalvelinta, tutustu rinnakkaiseen versioon: 👉 kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-W4A16-AWQ

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
01f7aaf

0 моделей