/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
71,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2026

Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Производная модели huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated. Разговорная модель на основе Qwen3.6, доработанная для ослабления отказов и генерации ответов с рассуждениями.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Карточка модели q66117593/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated на Hugging Face совпадает с карточкой huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated, поэтому описание составлено по ней.

Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated — разговорная модель, созданная huihui-ai на основе lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled. Это версия с ослабленным механизмом отказов, полученная методом abliteration; автор называет реализацию грубой проверкой концепции.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и рассуждений. Её можно запускать через Ollama; метаданные также указывают на интерфейс вызова инструментов. В карточке указаны архитектурное семейство Qwen3.5 MoE и формат safetensors. Теги указывают на поддержку английского языка. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

Снижение защитных отказов может привести к чувствительным, спорным или неподходящим ответам, поэтому результаты следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на вопросы
  • генерация текста с рассуждениями
  • эксперименты с влиянием ослабленных отказов на ответы модели

Ограничения

Автор описывает abliteration как грубую проверку концепции; ослабленные защитные фильтры могут приводить к чувствительным, спорным или неподходящим ответам, которые необходимо проверять.

Для каких профессий подходит5

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

huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated

This is an uncensored version of lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

ollama

Please use the latest version of ollama

You can use huihui_ai/qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7 directly,

ollama run huihui_ai/Qwen3.6-abliterated:35b-Claude-4.7

Usage Warnings

  • Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs.

  • Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security.

  • Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences.

  • Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications.

  • Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content.

  • No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Donation

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin:
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge
  • Support our work on Ko-fi!

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
e2ad951

0 моделей