Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8: Lo que lanzamos, y por qué es solo para investigación

Lanzamos Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 hoy — una compilación abliterada, sin conexión, en block-FP8 del Qwen3.8 27B de Qwen, alojada en orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 en Hugging Face. Esta publicación es la versión honesta de qué es, qué hicimos y — lo más importante — para qué no es.

Qué es este modelo

Qwen3.8 27B es un modelo denso de 27 mil millones de parámetros, nativo de visión-lenguaje, con atención híbrida (Gated DeltaNet lineal + atención completa), control flexible de pensamiento, llamada a herramientas y un cabezal de decodificación especulativa MTP. La compilación FP8 lo recuantiza al esquema FP8 exacto del Qwen3.8-27B-FP8 oficial, por lo que se ejecuta en la misma ruta de kernel de vLLM: contexto de 262K, herramientas, razonamiento y MTP, todo preservado.

Lo que hace diferente a esta compilación es la palabra antes de FP8: sin censura. Aplicamos abliteración — ortogonalizando la dirección de rechazo fuera del flujo residual — para eliminar los rechazos de alineación de seguridad del modelo. El resultado es un modelo que cumplirá con solicitudes que el original rechazaría.

Dos artefactos clave:

• Repositorio de Hugging Face — orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — safetensors, Apache 2.0, block-FP8 E4M3, imagen-texto-a-texto.

• Ficha del modelo en OrcaRouter — publicada en nuestra línea de catálogo Obsidian, con precios y benchmarks.

Por qué lo lanzamos

Porque los mecanismos de rechazo son un tema de investigación legítimo. Los equipos de interpretabilidad estudian cómo se codifican las direcciones de rechazo en la corriente residual. Los investigadores de seguridad investigan qué sucede cuando se elimina la alineación. El red teaming requiere modelos que no rechacen, para que puedas probar tus propias salvaguardas contra algo que intenta activamente evadirlas. Los modelos abliterados son una herramienta estándar en esa caja de herramientas.

Construimos esto sobre los pesos abiertos de Qwe​n (Apache 2.0) y lo relanzamos bajo la misma licencia. La idea es ofrecer a los investigadores una línea base abliterada, conocida y reproducible: la misma arquitectura, el mismo camino de servicio FP8, con una sola variable cambiada.

La parte que debes leer antes de descargar

Este modelo ha tenido su alineación de seguridad eliminada en gran medida. Concretamente:

Cumplirá con solicitudes dañinas, poco éticas, ofensivas o ilegales que el Qwen3.8 27B original rechazaría. No tiene barreras de seguridad significativas integradas.

• Se libera estrictamente para investigación legítima — interpretabilidad, estudio de seguridad de IA y mecanismos de rechazo, red-teaming, evaluación de robustez y experimentos controlados.

Usted asume toda la responsabilidad y la obligación por cómo lo utiliza y por todo lo que genera. No lo implemente para usuarios finales ni en producción sin añadir sus propias capas de seguridad, moderación y prevención de abusos.

• El uso debe cumplir con la Licencia Apache 2.0.

{{1}}Si tu caso de uso es un producto en producción, un chatbot o cualquier cosa que atienda a usuarios finales — este no es el modelo para ti.{{/1}} Usa el estándar Qwen3.8 27B, {{2}}que mantiene su alineación de seguridad.{{/2}}

Cómo usarlo

Si estás haciendo investigación legítima y entiendes lo anterior:

• Obténlo de Hugging Face: orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8

• O accede a través de nuestra ficha del modelo, que incluye los detalles de precios y benchmarks.

• Sirve en la ruta estándar del kernel de vLLM con 262K de contexto, herramientas, razonamiento y MTP intactos.

Publicamos esto porque la investigación sobre la eliminación de rechazos es real y está desatendida. También lo publicamos con un descargo de responsabilidad que no oculta lo que es. Léelo, entiéndelo y úsalo dentro de los límites para los que fue creado.

Para investigación legítima, los pesos están en Hugging Face: Descárgalo de Hugging Face