/ Модель

Характеристики

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

Qwen3.5-abliterated-MAX-AIO-GGUF

Изображение и текст → текст15 профессий

Qwen3.5-abliterated-MAX-AIO-GGUF — экспериментальная серия моделей, разработанная prithivMLmods на основе Qwen3.5 от Alibaba.

4 948скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены11 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

Репозиторий содержит GGUF-варианты размеров 0,8B, 2B, 4B и 9B, а также ссылки на вариант 27B. Модели предназначены для локального и периферийного развертывания с использованием llama.cpp и других совместимых средств инференса.

Серия ориентирована на генерацию текста, рассуждения, программирование, математические задачи и мультимодальные сценарии с обработкой изображений и текста. Согласно README, модели используют гибридную архитектуру Gated DeltaNet, поддерживают контекст до 262K токенов, словарь для 201 языка и переключаемые режимы рассуждения. Для мультимодального применения доступны отдельные файлы mmproj, а для разных требований к памяти — варианты BF16, F16, F32 и Q8_0.

Ключевая особенность — модификация alignment и снижение количества отказов следовать инструкциям, что может быть полезно для исследовательских задач, создания датасетов и приложений, требующих менее ограниченного поведения. При этом такие изменения ослабляют стандартные защитные механизмы, поэтому модели требуют самостоятельной оценки безопасности. Заявленные улучшения производительности основаны на сообщественных тестах и не подтверждены официальными оценками. Лицензия — 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-abliterated-MAX-AIO-GGUF

prithivMLmods/Qwen3.5 Unredacted-MAX models (0.8B, 2B, 4B, 9B, 27B 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-abliterated-MAX-AIO-GGUF (main)
+-- README.md (9.9 KB)
+-- .gitattributes (4.8 KB)
+-- config.json (32 B)
+-- Qwen3.5-0.8B-Unredacted-MAX-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-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-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-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

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

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

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

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

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
ede22bf

0 моделей