/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
GLM-5.3-Flash
Библиотека
gguf
Опубликована
3 окт 2026

Pwdz-1-Uncensored

Изображение и текст → текст

Мультимодальная модель на базе GLM-5.3-Flash для диалога по тексту и изображениям, длинного контекста и ответов с уменьшенным числом отказов.

437скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 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

Pwdz-1 Uncensored — мультимодальная языковая модель, представленная автором репозитория pwdz и построенная на архитектуре GLM-5.3-Flash. Она рассчитана на диалог с текстом и изображениями, ответы без стандартных отказов, работу с длинными документами, большими кодовыми базами и продолжительными агентными сессиями. Модель поддерживает режим рассуждений с настройкой уровня усилий и заявленное окно контекста до 1 048 576 токенов.

В основе — разреженная архитектура Mixture-of-Experts класса 320 млрд параметров с визуальным модулем. Репозиторий содержит веса GGUF класса Q4 и отдельный визуальный проектор BF16; запуск описан через llama.cpp с поддержкой glm5-next. Для полной загрузки автор указывает потребность примерно в 145 ГБ совокупной памяти. Лицензия — MIT.

Настройка ориентирована на прямые ответы с меньшим количеством отказов. Это может быть полезно для широкого диалога, но само по себе не гарантирует точность или безопасность ответов. Высокие требования к памяти и необходимость актуальной сборки llama.cpp ограничивают запуск на обычном оборудовании.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по длинным документам
  • анализ изображений в диалоге
  • обсуждение больших кодовых баз
  • длительные агентные сессии с большим контекстом
  • получение прямых ответов без стандартных отказов

Ограничения

Для полной загрузки требуется около 145 ГБ совокупной памяти; запуск требует актуальной сборки llama.cpp с поддержкой glm5-next. Настройка на ответы с меньшим количеством отказов не гарантирует их фактическую точность или безопасность.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Pwdz-1 Uncensored

Pwdz-1 Uncensored is a multimodal large language model built on the GLM-5.3-Flash architecture — a 320B-class sparse Mixture-of-Experts with a native vision tower and a 1,048,576-token context window, tuned for unrestricted, refusal-free output. This repository ships Pwdz-1 as a ready-to-run GGUF with its vision projector included, so text and image input work out of the box.

Highlights

  • Uncensored — tuned to answer directly across the full range of requests, without the usual hedging and refusals
  • Multimodal by design — the bundled mmproj activates the vision tower; attach images directly, no extra assembly
  • 1M token context — native long-context support for huge documents, codebases, and long agent runs
  • MoE efficiency — sparse activation keeps generation fast despite the model's scale
  • Single-file GGUF — one weight file + one projector, nothing else to wire up
  • Thinking mode — supports reasoning-effort control via chat template kwargs

Repository contents

FileSizeRole
Pwdz-1.gguf137 GBMain model weights (Q4-class quant)
mmproj-Pwdz-1-BF16.gguf1.1 GBVision projector (multimodal tower)

Requirements

  • A recent llama.cpp build with glm5-next support (builds from October 2026 onward)
  • ~145 GB of combined VRAM/RAM for full load — e.g. 2 × 96 GB GPUs runs it comfortably fully on GPU
  • Disk: ~140 GB free

Quickstart — llama.cpp

llama-server \
  -m Pwdz-1.gguf \
  --mmproj mmproj-Pwdz-1-BF16.gguf \
  -ngl 999 \
  -c 131072 \
  --port 8080

Then chat (OpenAI-compatible):

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pwdz/Pwdz-1-Uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Vision usage

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pwdz/Pwdz-1-Uncensored",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Describe this image in detail."},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,<base64>"}}
      ]
    }]
  }'

Or via CLI:

llama-mtmd-cli -m Pwdz-1.gguf --mmproj mmproj-Pwdz-1-BF16.gguf \
  --image photo.jpg -p "What is in this image?"

Unsloth Studio

Pwdz-1 Uncensored drops straight into Unsloth Studio: the model appears in the local model picker, the vision projector is auto-detected and attached at load, and image input is enabled in chat immediately.

Thinking control

Reasoning effort is exposed through the chat template:

"chat_template_kwargs": {"reasoning_effort": "high"}

Use "enable_thinking": false for fast direct answers.

License

MIT — inherited from the GLM-5.3-Flash base architecture.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
0f7df57

0 моделей