huihui-ai/Huihui-Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated
huihui-ai/Huihui-Qwen3-VL-8B-Thinking-abliterated This is an uncensored version of Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking(https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking) created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers(https://github.com/Sumand...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🧠 Qwen3-VL-8B-Thinking phiên bản không bị kiểm duyệt nội dung
Phiên bản Qwen3-VL-8B-Thinking đã được xử lý bỏ qua các hạn chế an toàn thông qua kỹ thuật ablation.
Đây là phiên bản Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking đã qua xử lý để loại bỏ cơ chế từ chối trả lời, giúp mô hình có thể mô tả và phân tích hình ảnh mà không bị giới hạn bởi các quy tắc an toàn nội dung. Toàn bộ quá trình chỉ áp dụng cho phần xử lý ngôn ngữ văn bản, phần nhận diện hình ảnh vẫn giữ nguyên.
✨ Điểm nổi bật
- Abliterated model: Đã được xử lý bỏ qua các lớp an toàn nội dung gây cản trở trong phần xử lý ngôn ngữ văn bản.
- Uncensored output: Không còn tin nhắn từ chối như "Tôi không thể mô tả hoặc phân tích hình ảnh này."
- Ollama hỗ trợ: Hỗ trợ chạy trực tiếp qua Ollama với phiên bản huihui_ai/qwen3-vl-abliterated:8b.
- Flash Attention 2: Hỗ trợ tăng tốc và tiết kiệm bộ nhớ khi sử dụng attention tối ưu.
- Hỗ trợ đa thiết bị: Tự động phân phối tải mô hình qua nhiều thiết bị nhờ device_map="auto".
- Xử lý hình ảnh + văn bản: Hỗ trợ nhận đầu đầu vào là hình ảnh kết hợp văn bản để sinh ra phản hồi.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các mô hình chuẩn, phiên bản này loại bỏ hoàn toàn các lớp lọc an toàn nội dung trong phần xử lý ngôn ngữ, giúp người dùng có thể khám phá mọi loại hình ảnh mà không bị chặn. Tuy nhiên, điều này đồng nghĩa với việc mô hình có thể sinh ra nội dung nhạy cảm, gây tranh cãi hoặc không phù hợp, do đó chỉ nên sử dụng cho nghiên cứu hoặc trong môi trường kiểm soát.
#AI #Qwen3VL #Abliterated #Uncensored #HuggingFace #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...
Unlimited OCR Works Welcome the Era of One-shot Long-horizon Parsing. Release - 2026/06/23 📄 Our paper is now available on arXiv(https://arxiv.org/abs/2606.23050). - 2026/06/23 🤝 Thanks to the ModelScope community for their support. Our model is n...
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression Technical Report 👁️ Introduction We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one milli...
GLM-5.3-Flash 👋 Join our WeChat or Discord community. 📖 Check out the GLM-5.3-Flash blog and GLM-5 Technical report. 📍 Use GLM-5.3-Flash API services on Z.ai API Platform. Introduction We introduce GLM-5.3-Flash, the first natively multimodal mod...
Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive Join the Discord(https://discord.gg/SZ5vacTXYf) for updates, roadmaps, projects, or just to chat. Qwen3.6-35B-A3B uncensored by HauhauCS. 0/465 Refusals. HuggingFace's "Hardware Compatibility" widget do...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...