/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA
Библиотека
transformers
Опубликована
9 мая 2026

Ссылки

Hugging Face

Q3.6-27B-GLM-5.1-DA-GGUF

prithivMLmods
Изображение и текст → текст12 профессий

Q3.6-27B-GLM-5.1-DA-GGUF — экспериментальная GGUF-версия модели, разработанная prithivMLmods.

379скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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

Она создана на базе Qwen/Qwen3.6-27B и производной prithivMLmods/Qwen3.6-27B-abliterated-rMAX с использованием дистиллированных рассуждений GLM-5.1, анализа направлений отказа и методов абляционного обучения. Модель ориентирована на подробное контекстное рассуждение, решение математических задач и выполнение инструкций на английском языке.

Модель содержит 27 миллиардов параметров и распространяется в форматах BF16, F16 и различных вариантах квантизации GGUF от Q2_K до Q8_0. Также доступны файлы mmproj, однако README не описывает подтверждённые мультимодальные возможности и поддерживаемые типы входных данных. Размер контекста и другие параметры архитектуры не указаны.

К сильным сторонам относятся акцент на reasoning, подробные ответы и instruction following. Из-за уменьшенных внутренних механизмов отказа модель может генерировать чувствительный или неограниченный контент, поэтому требует осторожного применения и проверки результатов. Авторы отмечают экспериментальный статус и возможность артефактов; модель предназначена для исследований и обучения. Лицензия — Apache 2.0.

Для каких профессий подходит12

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.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

Q3.6-27B-GLM-5.1-DA-GGUF

Q3.6-27B-GLM-5.1-DA (Qwen3.6 GLM Distilled-Abliterated) is a reasoning-focused model built on top of Qwen/Qwen3.6-27B through the prithivMLmods/Qwen3.6-27B-abliterated-rMAX base. The model is optimized for rich, detailed, and context-aware reasoning using GLM-5.1 distilled 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.

[!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
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.BF16.ggufBF1653.8 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.F16.ggufF1653.8 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q2_K.ggufQ2_K10.7 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q3_K_L.ggufQ3_K_L14.3 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q3_K_M.ggufQ3_K_M13.3 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q3_K_S.ggufQ3_K_S12.1 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q4_0.ggufQ4_015.5 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q4_K_M.ggufQ4_K_M16.5 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q4_K_S.ggufQ4_K_S15.6 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q5_0.ggufQ5_018.7 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q5_K_M.ggufQ5_K_M19.2 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q5_K_S.ggufQ5_K_S18.7 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q6_K.ggufQ6_K22.1 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.Q8_0.ggufQ8_028.6 GBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16931 MBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.mmproj-f16.ggufmmproj-f16931 MBDownload
Q3.6-27B-GLM-5.1-DA.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0629 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
bab83e6

0 моделей

    Создать бенчмарк