Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8: что мы выпустили и почему только для исследований

Мы выпустили Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 сегодня — аблетерированную офлайн-сборку block-FP8 модели Qwen3.8 27B от Qwen, размещённую по адресу orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 на Hugging Face. Этот пост — честная версия того, что это такое, что мы сделали и — самое главное — для чего это не предназначено.

Что это за модель

Qwen3.8 27B — это нативная визуально-языковая модель с 27 миллиардами параметров, плотной архитектурой и гибридным механизмом внимания (линейное внимание Gated DeltaNet + полное внимание), с гибким контролем рассуждений, поддержкой вызова инструментов и спекулятивным декодированием через голову MTP. Сборка FP8 переквантовывает её точно в схему FP8 официальной Qwen3.8-27B-FP8, поэтому она работает на том же ядре vLLM — 262K контекст, инструменты, рассуждения и MTP полностью сохранены.

Что отличает эту сборку, так это слово перед FP8: uncensored. Мы применили abliteration — ортогонализацию направления отказа из остаточного потока — чтобы устранить отказы модели, связанные с выравниванием безопасности. В результате получается модель, которая будет выполнять запросы, от которых оригинал отказался бы.

Два ключевых артефакта:

• Репозиторий Hugging Face — orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — safetensors, Apache 2.0, block-FP8 E4M3, изображение-текст-в-текст.

• Карточка модели OrcaRouter — доступна в нашей линейке каталога Obsidian, с ценами и бенчмарками.

Почему мы это выпустили

Поскольку механизмы отказа — законная тема исследований. Команды по интерпретируемости изучают, как направления отказа кодируются в остаточном потоке. Исследователи безопасности проверяют, что происходит, когда убирают выравнивание. Ред-тимминг требует моделей, которые не отказывают, чтобы вы могли испытать свои собственные защитные механизмы против чего-то, что активно пытается их обойти. Аблетированные модели — стандартный инструмент в таком арсенале.

Мы создали это на основе открытых весов Qwe​n (Apache 2.0) и перевыпустили под той же лицензией. Смысл в том, чтобы дать исследователям известный, воспроизводимый abliterated-бейзлайн — та же архитектура, тот же путь инференса FP8, изменена только одна переменная.

Раздел, который необходимо прочитать перед загрузкой.

У этой модели выравнивание безопасности было в значительной степени удалено. Конкретно:

• Она будет выполнять вредные, неэтичные, оскорбительные или незаконные запросы, которые оригинальная Qwen3.8 27B отказалась бы выполнять. У неё нет значимых встроенных ограничений безопасности.

{{1}}Он выпускается строго для легитимных исследований — интерпретируемости, безопасности ИИ и изучения механизмов отказа, ред-тиминга, оценки устойчивости и контролируемых экспериментов.{{/1}}

• Вы несете полную ответственность за то, как вы его используете, и за все, что он генерирует. Не развертывайте его для конечных пользователей или в производственной среде без добавления собственных уровней безопасности, модерации и предотвращения злоупотреблений.

• Использование должно соответствовать лицензии Apache 2.0.

Если ваш сценарий использования — производственный продукт, чат-бот или что-либо, обслуживающее конечных пользователей, — эта модель не для вас. Используйте стандартную модель Qwen3.8 27B, которая сохраняет своё выравнивание безопасности.

Как это использовать

Если вы проводите законное исследование и понимаете вышеизложенное:

• Загрузите его с Hugging Face: orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8

• Или получите доступ к нашей карточке модели, в которой указаны цены и результаты тестов.

• Он работает на стандартном пути ядра vLLM с контекстом 262K, инструментами, рассуждением и MTP в полном объёме.

Мы выпускаем это, потому что исследования по удалению отказов реальны и недостаточно обеспечены. Мы также поставляем это с дисклеймером, который не скрывает, что это такое. Прочитайте его, поймите его и используйте в тех пределах, для которых он предназначен.

Для легитимных исследований веса находятся на Hugging Face: Скачайте их с Hugging Face