Мультимодальная модель Qwen на 27 млрд параметров с обработкой изображений и изменённым поведением отказов, предназначенная для диалоговых запросов с текстом и изображениями.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-unsloth-mlx — мультимодальная модель семейства Qwen, созданная на основе Qwen/Qwen3.8-27B. По README, из базовой модели удалены механизмы отказа от ответов методом abliteration; автор характеризует реализацию как грубую проверку концепции. Метаданные указывают поддержку обработки изображений вместе с текстом, а файлы представлены в форматах GGUF и safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.
Модель предназначена для диалогов и запросов с изображениями, в том числе для сценариев, где требуется меньше отказов в ответах. Abliteration не гарантирует полного удаления отказов и может влиять на качество или поведение модели; README не приводит оценок качества, длины контекста или списка поддерживаемых языков.
README называет реализацию грубой проверкой концепции и не приводит результатов оценки качества. Удаление отказов может изменить поведение модели и не гарантирует отсутствия отказов или безопасных ответов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Using imatrix from Unsloth
This is an uncensored version of Qwen/Qwen3.8-27B 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.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.