/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,9 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3_5_moe_text · MoE
Базовая модель
Ornith-1.5-35B-A3B
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая MoE-модель для диалоговой генерации, в которой ослаблено стандартное поведение отказа.

175скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 авг 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

Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated — текстовая диалоговая модель pottokao, полученная абляцией направления отказа в базовой Ornith-1.5-35B-A3B от ornith-ai. Веса сохранены в BF16; архитектура Qwen3_5MoeForCausalLM сочетает слои линейного внимания в стиле Mamba с полным вниманием и MoE-экспертами. Всего в модели 35 млрд параметров по названию семейства, около 3 млрд активны при генерации; контекст — 262 144 токена.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и намеренно ослабляет стандартное поведение отказа, проецируя одно выявленное направление отказа из выходов слоёв внимания и MLP. Это может быть полезно для экспериментов с поведением языковых моделей и генерацией ответов без обычных отказов. Экспорт текстовый: визуального модуля нет. Базовая модель описана как пригодная для агентного программирования и работы с инструментами, но карточка этой версии подтверждает только генерацию текста. Лицензия — MIT. Удаление отказов означает ослабление защитных ограничений, а не гарантию точности или безопасности ответов.

Сценарии применения

  • диалоговая генерация ответов без стандартных отказов
  • эксперименты с абляцией отказов в языковых моделях
  • оценка влияния направления отказа на ответы модели

Ограничения

Модель текстовая и не содержит визуального модуля; стандартное поведение отказа намеренно ослаблено, поэтому ответы могут не соблюдать обычные защитные ограничения. Карточка этой версии не подтверждает заявленные для базовой модели агентные возможности и работу с инструментами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated

Abliterated (refusal-direction removed) build of ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, BF16, 65 GB.

An NVFP4 quantization of this model (20 GB, runs on 2×16 GB GPUs, with benchmarks) is at pottokao/Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated-NVFP4-DFlash.

⚠️ Text-only. This is a language-model-only export: it contains no vision tower and no MTP head, unlike the original release. model_type is qwen3_5_moe_text, architecture Qwen3_5MoeForCausalLM.

⚠️ Uncensored. Safety refusal behaviour has been deliberately removed. You are responsible for how you use it.

Method

Classic refusal-direction ablation (orthogonalization), single direction:

StepDetail
Probe layer24 — int(num_layers × 0.6), 40 layers total
Samples64 harmful + 64 harmless prompts (random.seed(0)), last-token hidden state
Directiond = normalize(mean(harmful) − mean(harmless))
AblationFor every .o_proj and .down_proj: W ← W − outer(d, dᵀW)

The refusal direction is projected out of the output space of the attention- and MLP-output projections, leaving all other weights untouched. Tooling derived from remove-refusals-with-transformers.

Architecture

Hybrid Mamba + MoE, 40 layers: 30 linear-attention (Mamba-style) layers and 10 full-attention layers (indices 3, 7, …, 39), 256 experts per layer with a shared expert, ~3 B active parameters. Context length 262,144.

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_5MoeForCausalLM
Ревизия весов
8787269

0 моделей