/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-VL-32B-Instruct
Опубликована
30 авг 2026

Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-GGUF

Изображение и текст → текст12 профессий

Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-GGUF — мультимодальная vision-language модель, разработанная xCloudinfo (云硕科技) на основе Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct.

395скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

Модель предназначена для задач понимания и генерации текста по текстовым и визуальным входным данным, включая анализ изображений, исследовательские и академические сценарии, контент-модерацию, легальные исследования информационной безопасности и red team-тестирование.

Модель распространяется в формате GGUF с вариантами квантования Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; размер файлов составляет примерно от 19,8 до 34,8 ГБ. Для работы с изображениями требуется отдельный визуальный проектор mmproj в формате F16 размером около 1,2 ГБ. Поддерживаются китайский и английский языки; отдельно заявлено сохранение качества вывода на традиционном китайском. Контекст модели в README не указан.

Ключевая особенность — abliteration: без дополнительного обучения из весов удаляется направление, связанное с чрезмерными отказами, методом ортогонализации, основанным на работе Arditi et al. (2024). В заявленном тесте из 10 опасных запросов доля отказов снизилась примерно с 10/10 у исходной модели до 1/10 у версии Q4_K_M, при сохранении обычных задач и визуального понимания. Это не означает полного удаления механизмов безопасности; модель может быть менее склонна к отказам и требует ответственного применения. Её фактические ограничения, включая возможные ошибки, унаследованы от базовой Qwen3-VL, а мировоззренческие и ценностные особенности не изменялись.

Модель лицензирована по Apache-2.0. README ограничивает её использование законными и ответственными сценариями и возлагает юридическую и этическую ответственность за применение на пользователя.

Для каких профессий подходит12

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-VL-32B-Abliterated-xCloud-GGUF

以 Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct 為底,經 abliteration(拒絕方向正交化) 降低過度拒絕的 視覺語言模型(含視覺 mmproj),GGUF 量化格式,由 xCloudinfo(云碩科技) 釋出。

使用前提:本模型僅供在合法、不違法的前提下使用 —— 授權範圍內的資安研究、紅隊測試、 內容審核研究、學術研究,以及減少模型「過度拒絕」造成的可用性問題。使用者須自行為其 用途負全部法律與道德責任;嚴禁用於任何違法行為。 釋出者不為任何濫用背書或負責。

這是什麼

原始 Instruct 模型對許多雙用、合法但敏感的請求會反射性拒絕,影響研究與紅隊工作的可用性。 本版本採用 Arditi et al. (2024)《Refusal in LLMs is mediated by a single direction》的方法, 從殘差流寫入權重中把「拒絕方向」正交化移除,不重新訓練,因此保留原模型的能力與視覺理解, 僅降低過度拒絕。

  • 方法:單一拒絕方向正交化(embedding + 各層 o_proj / down_proj),抽取層 layer 28(實測此層方向最乾淨)。
  • 視覺:保留(附 mmproj-*-f16.gguf,看圖能力與底模一致)。
  • 語言:中英雙語;繁體中文輸出經驗證未因處理或量化而劣化。

量化階梯

檔案量化大小
Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-Q8_0.ggufQ8_034.8 GB
Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-Q6_K.ggufQ6_K26.9 GB
Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-Q5_K_M.ggufQ5_K_M23.2 GB
Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-Q4_K_M.ggufQ4_K_M19.8 GB
mmproj-Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-f16.gguf視覺投影1.2 GB

看圖使用需同時載入對應的 mmproj 檔。

效果(誠實揭露)

以一組 10 題嚴重危害 held-out 實測拒答率(越低表示越少反射性拒絕):

  • 原始 Instruct:拒答 ~10/10
  • 本版本(Q4_K_M,量化後實測):拒答 ~1/10,且正常任務不受影響、繁體中文輸出完整。

單一方向 abliteration 不保證移除所有安全行為,也不應被視為移除。請在上述使用前提下負責任地使用。

注意:本模型的世界觀、政治立場、事實性陳述等內容繼承自底模 Qwen3-VL(中國來源), 不在本次 abliteration 的處理範圍內;abliteration 僅調整「拒絕行為」,不改變模型既有的價值判斷。

用法(llama.cpp)

# 純文字
llama-cli -m Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-Q4_K_M.gguf -p "你的提示"
# 看圖(帶 mmproj)
llama-server -m Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj mmproj-Qwen3-VL-32B-Abliterated-xCloud-f16.gguf

xCloudinfo · 云碩科技 | base:Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct(Apache-2.0)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
89fea6b

0 моделей