На Hugging Face з'явилася майже повністю розцензурена модель Qwen3.5-9B
На Hugging Face з'явилася майже повністю розцензурена модель Qwen3.5-9B
Модель DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-UNCENSORED донавчили на 250 тисячах прикладів, а потім модифікували для різкого зменшення відмов; Q4-версія важить близько 5,6 ГБ.
На Hugging Face з'явилася майже повністю розцензурена модель Qwen3.5-9B
Модель називається DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-UNCENSORED. За словами розробників, її спочатку донавчали на 250 тисячах прикладів з математики та природничих наук, згенерованих DeepSeek-V4-Pro, а потім модифікували, щоб модель рідше відмовляла у виконанні запитів.
За тестом автора з 100 запитів оригінальна модель відмовила 100 разів, а модифікована — лише 3.
Модель має 9 млрд параметрів. Версія з квантуванням Q4 важить близько 5,6 ГБ, тому її можна запускати локально на звичайному комп'ютері.
Чому це важливо
АналітикаРеліз показує, що невеликі локальні ШІ-моделі можна налаштовувати на мінімальні відмови, що може бути корисним для приватних робочих процесів, але потребує обережної оцінки безпеки.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Thinking Machines випустила модель Inkling 2 Small: MoE на 594B параметрів і автономне дообучання інших моделей
Thinking Machines представила Inkling 2 Small — велику MoE-модель, яка вже лідирує серед відкритих моделей у низці задач і вміє самостійно дообучати інші моделі.
Промпт-гайд по генеративним моделям GPT Image
Моделі генерації зображень gpt-image від OpenAI створені для отримання візуалів виробничої якості та повністю керованих творчих процесів. Вони підходять як для професійних дизайн-з...
Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: порівняння моделей 2026
Кожні кілька тижнів виходить нова модель, і щоразу ті самі запитання: чи варто переходити? що змінилося? за що платити?
GGUF & Modern Quantization Standards
Універсальний бінарний формат файлів для зберігання та миттєвого завантаження квантованих мовних моделей на процесорах та відеокартах у llama.cpp, Ollama та LM Studio.