/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-14B
Опубликована
1 дек 2025

Qwen3-14B-abliterated-GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Qwen3-14B-abliterated-GGUF — текстовая генеративная модель в формате GGUF, подготовленная richardyoung на базе Qwen/Qwen3-14B.

23 424скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены26 сен 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

Она предназначена для локального запуска и совместима с инструментами Ollama, llama.cpp, llama-cpp-python и LM Studio. Модель ориентирована на генерацию текста, исследование методов выравнивания, творческое письмо, обучение и сценарии локального вывода без встроенных отказов по широкому кругу запросов.

Размер базовой модели составляет 14 млрд параметров. Доступны варианты квантования Q4_K_M, Q5_K_M и Q8_0; Q4_K_M рекомендуется как компромисс между качеством и требованиями к ресурсам, Q5_K_M обеспечивает более высокое качество, а Q8_0 — максимальное среди указанных вариантов. В README заявлена поддержка английского языка. Модель работает с текстом; сведения о контекстном окне, точной архитектуре и других модальностях не приведены.

Ключевая особенность — abliteration, то есть удаление направления отказа из residual stream без дополнительного обучения. По приведённым в README результатам, доля отказов снизилась с 97 до 19 из 100, а KL divergence составила 0,98. Это может повысить гибкость и уменьшить количество отказов, но одновременно снижает встроенные защитные ограничения и не гарантирует безопасность или корректность ответов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

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

Qwen3-14B Abliterated (GGUF)

An abliterated (uncensored) version of Qwen/Qwen3-14B in GGUF format for local inference.

Abliteration Results

MetricValue
Base Refusals97/100
Abliterated Refusals19/100
Refusal Reduction80%
KL Divergence0.98

Conservative abliteration preserves model coherence while significantly reducing refusals.

Quick Start

With Ollama

ollama run hf.co/richardyoung/Qwen3-14B-abliterated-GGUF

With llama.cpp

huggingface-cli download richardyoung/Qwen3-14B-abliterated-GGUF \
    --include "*Q4_K_M*" --local-dir ./models

./llama-cli -m ./models/*Q4_K_M*.gguf \
    -p "You are a helpful assistant." \
    --chat-template chatml -ngl 99

With Python (llama-cpp-python)

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
    repo_id="richardyoung/Qwen3-14B-abliterated-GGUF",
    filename="*Q4_K_M*",
    n_gpu_layers=-1,
)

output = llm.create_chat_completion(
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain abliteration in simple terms."}]
)
print(output["choices"][0]["message"]["content"])

Available Quantizations

QuantizationUse Case
Q4_K_MRecommended — good balance
Q5_K_MHigher quality
Q8_0Maximum quality

What is Abliteration?

Abliteration removes the "refusal direction" from a model's residual stream — a surgical modification that disables safety refusals without retraining. See Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction.

Intended Use

Research, creative writing, education on alignment techniques, and unrestricted local inference.

Other Models by richardyoung


Built & maintained by Richard Young · DeepNeuro

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
6ca7f3c

0 моделей