/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX
Библиотека
transformers
Опубликована
12 мар 2026

Qwen3.5-Thinking-AIO-GGUF

Изображение и текст → текст15 профессий

Qwen3.5-Thinking-AIO-GGUF — экспериментальная серия мультимодальных моделей, созданная prithivMLmods на основе моделей Alibaba Qwen3.5.

738скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены12 мар 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

В репозитории представлены варианты Unredacted MAX с размером 0,8B, 2B, 4B и 9B параметров в формате GGUF; README также упоминает вариант 27B, но подробности его файлов в каталоге не приведены. Модели предназначены для генерации текста, рассуждений, программирования, математических задач и работы с изображениями, а также для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты.

Заявлены гибридная архитектура Gated DeltaNet, контекст до 262 144 токенов, словарь на 201 язык и переключаемые режимы рассуждений. Для мультимодальной работы доступны отдельные файлы mmproj, а для разных требований к памяти предусмотрены варианты F32, BF16, F16 и Q8_0. Малые версии ориентированы на периферийные устройства и системы с ограниченными ресурсами, более крупные — на повышение качества ответов и сложные задачи.

Ключевая особенность серии — так называемая abliteration: автор заявляет минимизацию отказов и удаление стандартных защитных ограничений при сохранении или улучшении возможностей рассуждения. Это может быть полезно для исследовательских задач, создания датасетов и сценариев, где требуется более свободное следование инструкциям, но одновременно повышает риски небезопасных или нежелательных ответов. Модели экспериментальные, официальные оценки производительности не представлены, а заявления о превосходстве над исходными моделями основаны на неподтверждённых community-бенчмарках. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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

Qwen3.5-Thinking-AIO-GGUF

prithivMLmods/Qwen3.5-Thinking-AIO-GGUF models (0.8B, 2B, 4B, 9B variants) are experimental "abliterated" evolution of Alibaba's official Qwen3.5 series, applying advanced refusal-minimization techniques to remove safety alignments and internal censorship patterns while preserving or enhancing core reasoning, coding, math, and multimodal capabilities across scales. Created by prithivMLmods as part of their "Unredacted MAX" collection—similar to their Qwen3-VL abliterated releases like Qwen3-VL-8B-Instruct-Unredacted-MAX—these models undergo continual "abliteration" training for unrestricted instruction adherence, dense output generation, and reduced hallucinations on diverse prompts without standard safety refusals, making them suitable for edge deployment (FP8/GGUF quants available) in research, dataset creation, or applications needing uncensored reasoning. Scaling from ultra-light 0.8B (mobile/Pi) to powerful 27B, they retain Qwen3.5's hybrid Gated DeltaNet architecture, 262K context, 201-language vocab, and toggleable thinking modes while prioritizing raw capability over guardrails, outperforming vanilla counterparts in open-ended tasks per community benchmarks though lacking official evaluations.

prithivMLmods/Qwen3.5-Thinking-AIO-GGUF (main)
+-- README.md (13.5 KB)
+-- .gitattributes (5.1 KB)
+-- config.json (32 B)
+-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX-Thinking-GGUF
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.F32.gguf (2.8 GB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.BF16.gguf (1.4 GB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.F16.gguf (1.4 GB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.Q8_0.gguf (774.2 MB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.gguf (383.7 MB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.gguf (197.7 MB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.gguf (197.7 MB)
|   +-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.gguf (110.6 MB)
+-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX-Thinking-GGUF
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.F32.gguf (7.0 GB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.BF16.gguf (3.5 GB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.F16.gguf (3.5 GB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.Q8_0.gguf (1.9 GB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.gguf (1.2 GB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.gguf (640.3 MB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.gguf (640.3 MB)
|   +-- Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.gguf (347.8 MB)
+-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX-Thinking-GGUF
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.F32.gguf (15.7 GB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.BF16.gguf (7.8 GB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.F16.gguf (7.8 GB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.Q8_0.gguf (4.2 GB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.gguf (1.2 GB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.gguf (644.3 MB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.gguf (644.3 MB)
|   +-- Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.gguf (349.9 MB)
+-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX-Thinking-GGUF
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.F32.gguf (33.4 GB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.BF16.gguf (16.7 GB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.F16.gguf (16.7 GB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.Q8_0.gguf (8.9 GB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.gguf (1.7 GB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.gguf (879.0 MB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.gguf (879.0 MB)
    +-- Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.gguf (595.3 MB)

Model List

Model VariantModel Page
0.8BQwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX
2BQwen3.5-2B-Unredacted-MAX
4BQwen3.5-4B-Unredacted-MAX
9BQwen3.5-9B-Unredacted-MAX
27BQwen3.5-27B-Unredacted-MAX

Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX-Thinking

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.BF16.ggufBF161.52 GBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.F16.ggufF161.52 GBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.F32.ggufF323.02 GBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.Q8_0.ggufQ8_0812 MBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16207 MBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.ggufmmproj-f16207 MBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.ggufmmproj-f32402 MBDownload
Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0116 MBDownload

Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX-Thinking

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.BF16.ggufBF163.78 GBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.F16.ggufF163.78 GBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.F32.ggufF327.54 GBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.Q8_0.ggufQ8_02.01 GBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16671 MBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.ggufmmproj-f16671 MBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.ggufmmproj-f321.33 GBDownload
Qwen3.5-2B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0365 MBDownload

Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX-Thinking

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.BF16.ggufBF168.42 GBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.F16.ggufF168.42 GBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.F32.ggufF3216.8 GBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.Q8_0.ggufQ8_04.48 GBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16676 MBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.ggufmmproj-f16676 MBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.ggufmmproj-f321.33 GBDownload
Qwen3.5-4B-Unredacted-MAX.mmproj-q8_0.ggufmmproj-q8_0367 MBDownload

Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX-Thinking

File NameQuant TypeFile SizeFile Link
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.BF16.ggufBF1617.9 GBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.F16.ggufF1617.9 GBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.F32.ggufF3235.8 GBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.Q8_0.ggufQ8_09.53 GBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-bf16.ggufmmproj-bf16922 MBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-f16.ggufmmproj-f16922 MBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.mmproj-f32.ggufmmproj-f321.82 GBDownload
Qwen3.5-9B-Unredacted-MAX.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

Chat Template

{%- set image_count = namespace(value=0) %}
{%- set video_count = namespace(value=0) %}
{%- macro render_content(content, do_vision_count) %}
    {%- if content is string %}
        {{- content }}
    {%- else %}
        {%- for item in content %}
            {%- if 'image' in item or 'image_url' in item or item.type == 'image' %}
                {%- if do_vision_count %}
                    {%- set image_count.value = image_count.value + 1 %}
                {%- endif %}
                {%- if add_vision_id %}Picture {{ image_count.value }}: {% endif -%}
                <|vision_start|><|image_pad|><|vision_end|>
            {%- elif 'video' in item or item.type == 'video' %}
                {%- if do_vision_count %}
                    {%- set video_count.value = video_count.value + 1 %}
                {%- endif %}
                {%- if add_vision_id %}Video {{ video_count.value }}: {% endif -%}
                <|vision_start|><|video_pad|><|vision_end|>
            {%- elif 'text' in item %}
                {{- item.text }}
            {%- endif %}
        {%- endfor %}
    {%- endif %}
{%- endmacro %}
{%- if tools %}
    {{- '<|im_start|>system\n' }}
    {%- if messages[0].role == 'system' %}
        {{- render_content(messages[0].content, false) + '\n\n' }}
    {%- endif %}
    {{- "# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\n<tools>" }}
    {%- for tool in tools %}
        {{- "\n" }}
        {{- tool | tojson }}
    {%- endfor %}
    {{- "\n</tools>\n\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\n<tool_call>\n{\"name\": <function-name>, \"arguments\": <args-json-object>}\n</tool_call><|im_end|>\n" }}
{%- else %}
    {%- if messages[0].role == 'system' %}
        {{- '<|im_start|>system\n' + render_content(messages[0].content, false) + '<|im_end|>\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}
{%- set ns = namespace(multi_step_tool=true, last_query_index=messages|length - 1) %}
{%- for message in messages[::-1] %}
    {%- set index = (messages|length - 1) - loop.index0 %}
    {%- if ns.multi_step_tool and message.role == "user" %}
        {%- set content = render_content(message.content, false) %}
        {%- if not(content.startswith('<tool_response>') and content.endswith('</tool_response>')) %}
            {%- set ns.multi_step_tool = false %}
            {%- set ns.last_query_index = index %}
        {%- endif %}
    {%- endif %}
{%- endfor %}
{%- for message in messages %}
    {%- set content = render_content(message.content, True) %}
    {%- if (message.role == "user") or (message.role == "system" and not loop.first) %}
        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content + '<|im_end|>' + '\n' }}
    {%- elif message.role == "assistant" %}
        {%- set reasoning_content = '' %}
        {%- if message.reasoning_content is string %}
            {%- set reasoning_content = message.reasoning_content %}
        {%- else %}
            {%- if '</think>' in content %}
                {%- set reasoning_content = content.split('</think>')[0].rstrip('\n').split('<think>')[-1].lstrip('\n') %}
                {%- set content = content.split('</think>')[-1].lstrip('\n') %}
            {%- endif %}
        {%- endif %}
        {%- if loop.index0 > ns.last_query_index %}
            {%- if loop.last or (not loop.last and reasoning_content) %}
                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n<think>\n' + reasoning_content.strip('\n') + '\n</think>\n\n' + content.lstrip('\n') }}
            {%- else %}
                {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content }}
            {%- endif %}
        {%- else %}
            {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + content }}
        {%- endif %}
        {%- if message.tool_calls %}
            {%- for tool_call in message.tool_calls %}
                {%- if (loop.first and content) or (not loop.first) %}
                    {{- '\n' }}
                {%- endif %}
                {%- if tool_call.function %}
                    {%- set tool_call = tool_call.function %}
                {%- endif %}
                {{- '<tool_call>\n{"name": "' }}
                {{- tool_call.name }}
                {{- '", "arguments": ' }}
                {%- if tool_call.arguments is string %}
                    {{- tool_call.arguments }}
                {%- else %}
                    {{- tool_call.arguments | tojson }}
                {%- endif %}
                {{- '}\n</tool_call>' }}
            {%- endfor %}
        {%- endif %}
        {{- '<|im_end|>\n' }}
    {%- elif message.role == "tool" %}
        {%- if loop.first or (messages[loop.index0 - 1].role != "tool") %}
            {{- '<|im_start|>user' }}
        {%- endif %}
        {{- '\n<tool_response>\n' }}
        {{- content }}
        {{- '\n</tool_response>' }}
        {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != "tool") %}
            {{- '<|im_end|>\n' }}
        {%- endif %}
    {%- endif %}
{%- endfor %}
{%- if add_generation_prompt %}
    {{- '<|im_start|>assistant\n' }}
    {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %}
        {{- '<think>\n\n</think>\n\n' }}
    {%- else %}
        {{- '<think>\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}

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
2d4fa98

0 моделей