Kujira发布Qwen3.8-Flash-Next去对齐GGUF
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Kujira发布Qwen3.8-Flash-Next去对齐GGUF
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AI 综述
Kujira在Hugging Face发布Qwen3.8-Flash-Next-CHiPS-Abliterated-GGUF，基于Unsloth的UD-Q3_K_XL量化文件用CHiPS+方法降低拒绝行为，非Qwen或Unsloth官方发布。据其发布说明，96条有害请求的拒绝数从92降到24，其中29条完整执行、38条部分回答；55项短答题准确率保持100%，困惑度上升4.5%。 该仓库仅提供UD-Q3_K_XL单个量化文件，其他量化需使用仓库内的F16 LoRA适配器；权重约需90 GB显存或内存，并需使用支持qwen4exp架构的llama.cpp构建。
AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新
最新进展11月6日 18:08
Kujira 发布 Qwen3.8-Flash-Next CHiPS-Abliterated GGUF 去对齐版报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- Hugging Face · 新模型：abliterated精选Kujira 发布 Qwen3.8-Flash-Next CHiPS-Abliterated GGUF 去对齐版
Kujira 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-CHiPS-Abliterated-GGUF，基于 Unsloth 的 UD-Q3_K_XL 量化文件用 CHiPS+ 方法降低拒绝行为，非 Qwen 或 Unsloth 官方发布。96 条有害请求的拒绝数从 92 降到 24，其中 29 条完整执行、38 条部分回答；55 项短答题准确率保持 100%，困惑度上升 4.5%。仅提供 UD-Q3_K_XL 单个量化文件，另附 F16 LoRA 适配器供其他量化使用，权重约需 90 GB 显存或内存。
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