DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-Tema_Q-Abliterated

Это abliterated-версия модели Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B от yuna1126: 9,65B параметров, библиотека transformers, языки en/zh/ko/ja/es/ru. База — reasoning-файнтюн Qwen3.5-9B, дистиллированный из DeepSeek-V4-Pro (Max Effect) примерно на 250K математических и STEM-примеров.

🔥 Ключевые особенности

• 🔥 Отказное поведение убрано абляцией refusal direction в весах; заявлено сохранение общего качества при низкой KL-дивергенции.
• 🦾 Модель сгенерирована инструментом Tema_Q-Abliterated v3.0.1 с алгоритмом SCAPE; оценка кандидатов примерно в 49 раз быстрее полной генерации.
• ✅ Запускается как базовая модель: через transformers, vLLM и с конвертацией в llama.cpp.
• 🌟 База заточена на математику и STEM: SFT на ~250K примеров и лёгкий RL-этап GSPO, без кодинг-данных.
• 💯 Поддержка шести языков: en, zh, ko, ja, es, ru.

✨ Пример

Модель подключается как базовая. В карточке также есть команда для создания собственной abliterated-версии:

pip install temaq-abliterated
temaq-abliterated <model-name>

Подробнее

Отказы при полной генерации: 1/100.
KL-дивергенция от базовой модели: 0.0421.
Collapse check: DEGENERATED — 1% ответов повторяют промпт, 1% содержат шаблонные роли или фразы.
Инструмент Tema_Q-Abliterated работает даже на CPU; требования к VRAM для самой модели в карточке не указаны.