Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: DFlash-Qwen3.5-27B-Uncensored
Библиотека: transformers
Опубликована: 27 апр 2026

Ссылки

DFlash-Qwen3.5-27B-Uncensored-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

DFlash-Qwen3.5-27B-Uncensored-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели DFlash-Qwen3.5-27B-Uncensored, разработанной AEON-7 и квантизированной mradermacher.

1 460скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены21 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 относится к семейству Qwen3.5 и предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений, программирования, агентских сценариев, вызова функций и работы с инструментами. Доступны варианты для локального запуска через совместимое с GGUF программное обеспечение, включая экосистемы с поддержкой vLLM и llama.cpp-подобных движков.

Заявлены размер 27B параметров, гибридная архитектура с hybrid attention, linear attention и gated deltanet, поддержка длинного контекста, текстовой и визуальной информации. Это vision-language модель: для обработки изображений могут потребоваться отдельные mmproj-файлы. В README указан английский язык, однако точный перечень поддерживаемых языков и максимальная длина контекста не приведены. Доступно множество квантизаций от очень компактных IQ1 до более качественных Q5 и Q6; варианты различаются размером, скоростью и качеством, при этом README рекомендует i1-Q4_K_M как быстрый сбалансированный вариант.

К сильным сторонам относятся мультимодальность, возможности для программирования, рассуждений, tool calling и локального развертывания с выбором размера файла. Ограничения связаны с потерями качества при низкобитных квантизациях, отсутствием в README количественных бенчмарков и точных требований к памяти, а также с тем, что заявленный uncensored-профиль может означать ослабленные ограничения на содержание. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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 II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/AEON-7/DFlash-Qwen3.5-27B-Uncensored

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/DFlash-Qwen3.5-27B-Uncensored-GGUF

This is a vision model - mmproj files (if any) will be in the static repository.

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	imatrix	0.1	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	7.2	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	7.7	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	8.5
GGUF	i1-IQ2_XS	9.2
GGUF	i1-IQ2_S	9.5
GGUF	i1-IQ2_M	10.1
GGUF	i1-Q2_K_S	10.3	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	10.8	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	11.3	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	12.1
GGUF	i1-Q3_K_S	12.2	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	12.5	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	12.7
GGUF	i1-Q3_K_M	13.4	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	14.4	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	15.2
GGUF	i1-Q4_0	15.6	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	15.7	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	16.6	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	17.2
GGUF	i1-Q5_K_S	18.8
GGUF	i1-Q5_K_M	19.3
GGUF	i1-Q6_K	22.2	practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

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: 28d91aa