/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мая 2026

Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA-GGUF

Изображение и текст → текст11 профессий

Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA-GGUF — набор GGUF-квантизаций экспериментальной reasoning-ориентированной модели, разработанной prithivMLmods на базе Qwen/Qwen3.5-9B.

1 604скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 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 создана с использованием многоэтапной дистилляции рассуждений DeepSeek V4, анализа направлений отказа и методов абляционного обучения. Доступны варианты от Q2_K до Q8_0, а также BF16 и F16; размер файлов составляет примерно от 3,83 до 17,9 ГБ. Для мультимодального режима предоставляются отдельные mmproj-файлы, однако конкретные поддерживаемые типы изображений и ограничения контекста в README не указаны.

Модель предназначена для генерации текста, подробного контекстного рассуждения и следования инструкциям, а также может использоваться для исследовательских и учебных экспериментов с локальным запуском через llama.cpp или совместимые инструменты. Заявлена поддержка английского языка. Потенциальной особенностью является уменьшение внутренних механизмов отказа, поэтому модель может генерировать чувствительный или неограниченный контент; это одновременно ограничивает её пригодность для неконтролируемых прикладных сценариев. README также предупреждает о возможных артефактах и экспериментальном характере модели. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит11

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

Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA-GGUF

Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA (Qwen3.5 DeepSeek Distilled-Abliterated) is a reasoning-focused model built on top of Qwen/Qwen3.5-9B through prithivMLmods/Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX. This model is optimized for rich, detailed, and context-aware reasoning, leveraging multi-stage distillation on DeepSeek V4 reasoning traces combined with advanced refusal direction analysis and ablation-based training strategies to reduce internal refusal behaviors while preserving strong reasoning and instruction-following performance.

Model: https://huggingface.co/prithivMLmods/Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA

[!IMPORTANT] This model is intended strictly for research and learning purposes. Due to reduced internal refusal mechanisms, it may generate sensitive or unrestricted content. Users assume full responsibility for how the model is used. The authors and hosting platform disclaim any liability for generated outputs.

[!NOTE] Note: This model is experimental and may generate artifacts.

Model Files

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.BF16.ggufBF1617.9 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.F16.ggufF1617.9 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q2_K.ggufQ2_K3.83 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.93 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q3_K_M.ggufQ3_K_M4.62 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q3_K_S.ggufQ3_K_S4.26 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q4_0.ggufQ4_05.31 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q4_K_M.ggufQ4_K_M5.63 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q4_K_S.ggufQ4_K_S5.35 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q5_0.ggufQ5_06.31 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q5_K_M.ggufQ5_K_M6.47 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q5_K_S.ggufQ5_K_S6.31 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q6_K.ggufQ6_K7.36 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.Q8_0.ggufQ8_09.53 GBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16922 MBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.mmproj-f16.ggufmmproj-f16922 MBDownload
Q3.5-9B-DS-v4-Flash-DA.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0624 MBDownload

Quants Usage

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

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

image.png

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
45801ff

0 моделей