Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 : Ce que nous avons publié, et pourquoi c'est réservé à la recherche

Nous avons publié Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 aujourd'hui — une version abliterated, offline block-FP8 du Qwen3.8 27B de Qwe​n, hébergée sur orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 sur Hugging Face. Ce post est la version honnête de ce que c'est, de ce que nous avons fait, et — surtout — de ce qu'il n'est pas pour.

Ce qu'est ce modèle

Qwen3.8 27B est un modèle natif vision-langage dense de 27 milliards de paramètres, à attention hybride (Gated DeltaNet linéaire + attention complète), avec contrôle flexible de la réflexion, appel d'outils et une tête de décodage spéculatif MTP. La version FP8 le requantifie selon le schéma FP8 exact du Qwen3.8-27B-FP8 officiel, de sorte qu'il s'exécute sur le chemin de noyau vLLM identique — contexte de 262K, outils, raisonnement et MTP, tous préservés.

Ce qui rend cette version différente, c'est le mot avant FP8 : uncensored. Nous avons appliqué l'abliteration — orthogonalisant la direction du refus hors du flux résiduel — pour supprimer les refus d'alignement de sécurité du modèle. Le résultat est un modèle qui se conformera aux demandes que l'original refuserait.

Deux artefacts clés :

• Dépôt Hugging Face — orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — safetensors, Apache 2.0, block-FP8 E4M3, image-texte vers texte.

• Fiche modèle OrcaRouter — disponible dans notre gamme Obsidian, avec tarifs et benchmarks.

Pourquoi nous l'avons livré

Parce que les mécanismes de refus sont un sujet de recherche légitime. Les équipes d'interprétabilité étudient comment les directions de refus sont encodées dans le flux résiduel. Les chercheurs en sécurité sondent ce qui se passe lorsque l'alignement est supprimé. Le red-teaming nécessite des modèles qui ne refusent pas, afin de pouvoir tester vos propres garde-fous contre quelque chose qui tente activement de les contourner. Les modèles abliterated sont un outil standard dans cette boîte à outils.

Nous avons construit ceci sur les poids ouverts de Qwen (Apache 2.0) et l'avons republié sous la même licence. L'objectif est de fournir aux chercheurs une base de référence abliterée connue et reproductible — la même architecture, le même chemin de service FP8, une seule variable modifiée.

La partie que vous devez lire avant de télécharger

Ce modèle a vu son alignement de sécurité substantiellement supprimé. Concrètement :

• Il se conformera aux demandes nuisibles, contraires à l'éthique, offensantes ou illégales que le Qwen3.8 27B original refuserait. Il ne dispose d'aucun véritable garde-fou intégré.

• Il est publié strictement pour la recherche légitime — interprétabilité, étude de la sécurité de l'IA et des mécanismes de refus, red-teaming, évaluation de la robustesse et expériences contrôlées.

• Vous assumez l'entière responsabilité, y compris légale, de la manière dont vous l'utilisez et de tout ce qu'il génère. Ne le déployez pas auprès d'utilisateurs finaux ou en production sans ajouter vos propres couches de sécurité, de modération et de prévention des abus.

• L'utilisation doit être conforme à la licence Apache 2.0.

Si votre cas d'utilisation est un produit en production, un chatbot, ou tout ce qui sert des utilisateurs finaux — ce modèle n'est pas fait pour vous. Utilisez le Qwen3.8 27B standard, qui conserve son alignement de sécurité.

Comment l'utiliser

Si vous effectuez des recherches légitimes et comprenez ce qui précède :

Téléchargez-le depuis Hugging Face : orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8

• Ou accédez-y via notre fiche modèle, qui contient les détails de prix et de référence.

• Il fonctionne sur le chemin du noyau standard vLLM avec un contexte de 262K, des outils, le raisonnement et MTP intacts.

Nous publions ceci parce que la recherche sur la suppression des refus est réelle et insuffisamment étudiée. Nous l'accompagnons également d'un avertissement qui ne dissimule pas sa nature. Lisez-le, comprenez-le et utilisez-le dans les limites pour lesquelles il est conçu.

Pour une recherche légitime, les poids sont sur Hugging Face : Récupérez-le depuis Hugging Face