Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8：我们发布了什么，以及为什么它仅供研究使用

我们发布了 Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8，就在今天——这是基于 Qwen 的 Qwen3.8 27B 的一个经过去审查（abliterated）的离线 block-FP8 构建，托管在 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8（Hugging Face）。这篇帖子将诚实地说明它是什么、我们做了什么，以及——最重要的是——它不适合做什么。

这个模型是什么

Qwen3.8 27B 是一个拥有 270 亿参数的稠密原生视觉-语言模型，采用混合注意力机制（门控 DeltaNet 线性注意力 + 全注意力），支持灵活的思维控制、工具调用和 MTP 推测解码头。FP8 版本将其重新量化至官方 Qwen3.8-27B-FP8 的精确 FP8 方案，因此它能在完全相同的 vLLM 内核路径上运行——262K 上下文、工具、推理和 MTP 功能全部保留。

这个构建的不同之处在于FP8之前的那个词：uncensored。我们应用了abliteration——将拒绝方向从残差流中正交化移除——以消除模型因安全对齐而产生的拒绝行为。最终，这个模型会遵从原始模型会拒绝的请求。

两个关键工件：

• Hugging Face 仓库 — orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — safetensors、Apache 2.0、block-FP8 E4M3、图像-文本到文本。

• OrcaRouter 模型卡 — 已上线于我们的 Obsidian 目录产品线之下，并附有定价与基准测试数据。

我们为何发布它

因为拒绝机制是一个合理的研究课题。可解释性团队研究拒绝方向在残差流中的编码方式。安全研究人员探索当对齐被移除时会发生什么。红队测试需要不会拒绝的模型，这样才能用那些主动尝试绕过防护的模型来测试你自己的保护措施。Abliterated 模型就是这类工具箱中的标准工具。

我们基于Qwe​n的开源权重（Apache 2.0）构建了此项目，并以相同许可证重新发布。目的是为研究人员提供一个已知的、可复现的abliterated基线——相同的架构，相同的FP8服务路径，仅改变一个变量。

下载前你必须阅读的部分

该模型的安全对齐已被大幅移除。具体来说：

• 它会遵从原始 Qwen3.8 27B 会拒绝的有害、不道德、冒犯性或非法请求。它没有有意义的内置护栏。

• 该内容严格仅用于合法研究——可解释性、AI安全性与拒绝机制研究、红队测试、鲁棒性评估及受控实验。

• 您对如何使用它以及它生成的所有内容承担全部责任和义务。在未添加您自己的安全、审核和滥用预防层之前，请勿将其部署给最终用户或投入生产环境。

• 使用必须遵守Apache 2.0许可证。

{{1}}如果您的用例是生产产品、聊天机器人或任何面向最终用户的服务——这个模型不适合您。{{/1}} {{2}}请使用标准的 Qwen3.8 27B，它保持了安全对齐。{{/2}}

如何使用它

如果你正在进行合法研究并且理解上述内容：

• 从 Hugging Face 拉取：orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8

• 或者通过我们的模型卡片来访问，其中包含定价和基准测试详情。

它在标准vLLM内核路径上运行，262K上下文、工具、推理和MTP均保持完整。

我们发布这个项目，是因为拒绝移除（refusal-removal）研究是真实存在且未得到充分关注的。我们也附上了一则不掩饰其真实性质的免责声明。请阅读它、理解它，并仅在预期用途范围内使用它。

对于合法研究，权重文件可在 Hugging Face 上获取：从 Hugging Face 拉取