Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3.8-27B-OBLITERATED
Опубликована: 26 авг 2026

Ссылки

Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

ptq94h/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF — языковая текстовая модель семейства Qwen3.8, основанная на OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED.

517скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 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 ptq94h содержит конверсию исходной модели в формат GGUF, выполненную с помощью llama.cpp через сервис GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp в CLI или серверном режиме.

Ключевые характеристики: архитектура Qwen3, размер около 27 млрд параметров, текстовая модальность и квантизация Q4_K_S. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, результаты оценивания или требования к аппаратному обеспечению. В метаданных модель помечена как abliterated и uncensored, а также как ориентированная на red-team и исследование безопасности ИИ, однако подробности этих свойств отсутствуют.

Формат GGUF и квантизация делают модель пригодной для более ресурсоэффективного локального использования по сравнению с полноразмерной версией, но могут снижать точность относительно исходной модели. Возможности, ограничения и качество в конкретных задачах зависят от оригинальной модели и параметров запуска. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ptq94h/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF

This model was converted to GGUF format from OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo ptq94h/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF --hf-file qwen3.8-27b-obliterated-q4_k_s.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo ptq94h/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF --hf-file qwen3.8-27b-obliterated-q4_k_s.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo ptq94h/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF --hf-file qwen3.8-27b-obliterated-q4_k_s.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo ptq94h/Qwen3.8-27B-OBLITERATED-Q4_K_S-GGUF --hf-file qwen3.8-27b-obliterated-q4_k_s.gguf -c 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Ревизия весов: 20c4979