/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_vl · dense
Базовая модель
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
15 дек 2025

Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1-GGUF

Изображение и текст → текст11 профессий

prithivMLmods/Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1-GGUF — GGUF-квантизированная версия 8-миллиардной vision-language модели Qwen3-VL-8B-Thinking, разработанная prithivMLmods на базе модели Alibaba.

901скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 дек 2025

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 предназначена для мультимодального понимания и генерации текста по изображениям и видео, включая описание сцен, визуальное рассуждение, анализ сложного или чувствительного контента, работу с художественными, техническими и абстрактными материалами, а также задачи OCR и визуальных датасетов. Модель ориентирована преимущественно на английский язык, при этом заявлена поддержка OCR на 32 языках и адаптация к многоязычным запросам.

Модель поддерживает различные соотношения сторон и разрешения, видео, сложные макеты, пространственное восприятие, длинный контекст более 256K токенов и механизм Interleaved-MRoPE. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, IQ4_XS и F16; размеры файлов составляют примерно от 3,28 до 16,4 ГБ, а для мультимодального проектора требуются отдельные файлы mmproj. Для запуска в README указаны Transformers с GPU и ориентировочная потребность в 16–24 ГБ видеопамяти; также заявлена совместимость с llama.cpp.

Сильными сторонами являются мультимодальное рассуждение, анализ изображений и видео, OCR, пространственное понимание и большой контекст. Abliterated-вариант позиционируется как менее ограниченный стандартными фильтрами, поэтому может генерировать откровенный или потенциально небезопасный контент и требует осторожного применения в продуктивных системах. Модель распространяется 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

Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1-GGUF

The Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1 from prithivMLmods is an 8B-parameter vision-language model, an abliterated (v1.0) variant of Alibaba's Qwen3-VL-8B-Thinking optimized for uncensored reasoning and captioning across complex, sensitive, nuanced, artistic, technical, or abstract visual/multimodal content while supporting diverse aspect ratios, resolutions, videos, and layouts with Interleaved-MRoPE, 32-language OCR, and 256K+ context length. It bypasses standard content filters to generate factual, descriptive, reasoning-rich outputs with variational detail control—from high-level summaries to intricate chain-of-thought analyses—leveraging the base model's superior visual agent capabilities, spatial perception, long-context video understanding, and STEM reasoning, primarily in English with multilingual prompt adaptability.[attached_file:1 equivalent] Ideal for research in content moderation/red-teaming, creative storytelling, and visual datasets excluded from mainstream models, it uses Transformers/Qwen3VLForConditionalGeneration for GPU inference (16-24GB VRAM) but may produce explicit content unsuitable for moderated production.

Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.59 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q2_K.ggufQ2_K3.28 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.43 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q3_K_M.ggufQ3_K_M4.12 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.77 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q4_K_M.ggufQ4_K_M5.03 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.8 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q5_K_M.ggufQ5_K_M5.85 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.72 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q6_K.ggufQ6_K6.73 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.Q8_0.ggufQ8_08.71 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.f16.ggufF1616.4 GBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.mmproj-Q8_0.ggufmmproj-Q8_0752 MBDownload
Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated-v1.mmproj-f16.ggufmmproj-f161.16 GBDownload

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
f0e8345

0 моделей