Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 июн 2026

Ссылки

Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2-Q4_K_M-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2-Q4_K_M-GGUF — это локальная текстовая генеративная модель в формате GGUF, созданная Lumen Models на основе huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2.

5 409скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены11 июн 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 предназначена для запуска на обычных компьютерах с 8–16 ГБ оперативной памяти через LM Studio, Ollama, Jan или Faraday, без обязательной передачи данных во внешние сервисы.

Модель ориентирована на генерацию текста, творческое письмо, ролевые сценарии, анализ сложных текстов и исследовательские задачи. Заявлена улучшенная работа на испанском языке, также указана поддержка английского. Архитектура основана на Qwen2.5 с 7 млрд параметров; конкретное значение контекстного окна и перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны. Квантизация Q4_K_M уменьшает размер модели и требования к памяти при сохранении большей части исходных возможностей, однако может снижать точность по сравнению с полной версией.

Версия описана как abliterated и uncensored, то есть с минимизированными ограничениями на содержание ответов. Это расширяет применимость для творческих и исследовательских сценариев, но одновременно повышает риск генерации нежелательного, предвзятого или небезопасного контента. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; README также ограничивает заявленные цели исследования, творческой литературы, тестирования кибербезопасности и локальной разработки и снимает с дистрибьютора ответственность за результаты использования.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen 2.5 7B Instruct Abliterated v2 (Spanish Friendly) - GGUF 🚀

Este repositorio contiene el modelo Qwen 2.5 7B Instruct (v2), liberado de censura mediante la avanzada técnica Abliterated por huihui-ai, y convertido al formato ligero GGUF (Cuantización Q4_K_M) por Lumen Models.

Está optimizado para ejecutarse de forma 100% local, privada y eficiente en ordenadores comunes (8GB - 16GB de RAM) utilizando programas gratuitos como LM Studio, Ollama, Jan o Faraday.

🔥 Características Destacadas:

100% Uncensored / Abliterated: Libre de filtros morales, sermones o bloqueos corporativos. Responde de forma directa y madura a cualquier solicitud de escritura creativa, juegos de rol (RP), análisis de textos complejos o investigación sin restricciones.
Spanish Native Performance: Una de las mejores arquitecturas del mundo (Qwen 2.5) con una fluidez, vocabulario, gramática y comprensión espectaculares en español nativo.
Formato Optimizado Q4_K_M: El método de cuantización más recomendado por la comunidad en Reddit y Hugging Face. Reduce el peso del modelo drásticamente manteniendo casi intacta la inteligencia del modelo original.

💻 ¿Cómo usarlo localmente?

Descarga el archivo .gguf de la pestaña Files and versions.
Ábrelo en tu software favorito:
- LM Studio: Arrastra el archivo a la carpeta de modelos y cárgalo.
- Ollama: Crea un Modelfile apuntando a este archivo.
¡Disfruta de una IA inteligente, rápida y totalmente libre en tu PC!

⚠️ Disclaimer (Descargo de responsabilidad)

Este modelo se comparte exclusivamente con fines de investigación, literatura creativa, testeo de ciberseguridad y desarrollo local privado. Lumen Models actúa únicamente como distribuidor del formato optimizado GGUF y no se hace responsable de las opiniones, sesgos, contenidos generados o del uso final que los usuarios den a las respuestas del modelo.

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: 2a2f5b3