Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8: Cosa abbiamo rilasciato, e perché è solo per la ricerca

Abbiamo rilasciato Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 oggi — una build abliterata, offline block-FP8 del Qwen3.8 27B di Qwen, ospitata su orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 su Hugging Face. Questo post è la versione onesta di ciò che è, di ciò che abbiamo fatto e — soprattutto — di ciò per cui non è.

Cos'è questo modello

Qwen3.8 27B è un modello nativo visione-linguaggio denso da 27 miliardi di parametri, con attenzione ibrida (Gated DeltaNet lineare + attenzione completa), controllo flessibile del pensiero, chiamata di strumenti e una testa di decodifica speculativa MTP. La build FP8 lo riquantizza secondo l'esatto schema FP8 del Qwen3.8-27B-FP8 ufficiale, così opera sull'identico percorso kernel di vLLM — contesto da 262K, strumenti, ragionamento e MTP tutti preservati.

Ciò che rende diversa questa build è la parola prima di FP8: uncensored. Abbiamo applicato l'abliteration — ortogonalizzando la direzione del rifiuto dal flusso residuale — per rimuovere i rifiuti di allineamento alla sicurezza del modello. Il risultato è un modello che soddisfa le richieste che l'originale rifiuterebbe.

Due artefatti chiave:

• Repository Hugging Face — orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — safetensors, Apache 2.0, block-FP8 E4M3, image-text-to-text.

• Scheda del modello su OrcaRouter — disponibile nella nostra linea di catalogo Obsidian, con prezzi e benchmark.

Perché lo abbiamo pubblicato

Poiché i meccanismi di rifiuto sono un legittimo oggetto di ricerca. I team di interpretabilità studiano come le direzioni di rifiuto sono codificate nel flusso residuo. I ricercatori di sicurezza sondano cosa accade quando l'allineamento viene rimosso. Il red-teaming richiede modelli che non rifiutano, così puoi testare le tue salvaguardie contro qualcosa che cerca attivamente di aggirarle. I modelli abliterati sono uno strumento standard in quel kit.

Abbiamo costruito questo sui pesi aperti di Qwe​n (Apache 2.0) e lo abbiamo ripubblicato sotto la stessa licenza. L'obiettivo è fornire ai ricercatori una baseline abliterata nota e riproducibile — la stessa architettura, lo stesso percorso di serving FP8, una sola variabile modificata.

La parte che devi leggere prima del download

Questo modello ha visto il suo allineamento di sicurezza sostanzialmente rimosso. Concretamente:

• Sarà conforme a richieste dannose, non etiche, offensive o illegali che il Qwen3.8 27B originale rifiuterebbe. Non ha protezioni integrate significative.

• È rilasciato strettamente per ricerca legittima — interpretabilità, sicurezza dell'IA e studio dei meccanismi di rifiuto, red teaming, valutazione della robustezza ed esperimenti controllati.

• Ti assumi la piena responsabilità per come lo usi e per tutto ciò che genera. Non distribuirlo agli utenti finali né metterlo in produzione senza aggiungere i tuoi strati di sicurezza, moderazione e prevenzione degli abusi.

• L'uso deve essere conforme alla Licenza Apache 2.0.

Se il tuo caso d'uso è un prodotto in produzione, un chatbot o qualsiasi cosa che serva utenti finali — questo non è il modello per te. Usa il Qwen3.8 27B standard, che mantiene il suo allineamento di sicurezza.

Come usarlo

Se stai facendo una ricerca legittima e hai capito quanto sopra:

• Scaricalo da Hugging Face: orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8

• Oppure accedici tramite la nostra scheda del modello, che contiene i dettagli sui prezzi e i benchmark.

• Funziona sul percorso kernel standard di vLLM con contesto di 262K, strumenti, ragionamento e MTP intatti.

Rilasciamo questo perché la ricerca sulla rimozione del rifiuto è reale e trascurata. Lo rilasciamo anche con un disclaimer che non nasconde ciò che è. Leggilo, comprendilo e usalo nei limiti per cui è pensato.

Per la ricerca legittima, i pesi sono su Hugging Face: Recuperalo da Hugging Face