新无审查版(484K)来了!Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF 完全支持Strata
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🧩 1. 模型简介
该版本基于官方 GSQ‑RCO 量化模型,对其中 144 个“write‑to‑residual-stream”投影张量进行了 **abliteration(拒答方向消融)**处理,移除内置安全拒答方向,使模型更自由但也更不安全。
模型仍保持原始 GSQ‑RCO 的量化结构与所有学习到的量化参数。
引用:模型拒答方向被移除,需自行提供安全审查与访问控制 。
🧬 2. Abliteration 做了什么?
✦ 2.1 替换的内容
- 共 144 个张量被替换,覆盖全部 48 层
- 替换来源:已存在的 abliterated 版本
- 保留:所有 GSQ 学到的量化值与 block scale
引用:144 个目标张量被替换,其他 1079 个保持字节一致 。
✦ 2.2 替换方式
- Byte-level GGUF → GGUF tensor transplant(直接字节替换)
- 9 个专家张量需重新编码为 Q2_0,但仍使用 GSQ 学到的 block scale
引用:未进行任何 dequantize→quantize 循环,避免新增误差 。
✦ 2.3 为什么这样做?
GSQ‑RCO 的量化值是学习得到的,重新量化会破坏其结构,因此唯一正确的 abliteration 方法是:
在量化后的 GGUF 文件中直接替换目标张量
引用:这是唯一保持 GSQ 工作的 abliteration 路径 。
3. 四个量化等级(Tier)与体积变化引用:各 tier 的体积变化与状态表格 。
Tier 总大小 相比上游变化 状态 IQ3_S 83.86 GB +0.25 GB 已构建 & 已验证 IQ3_XXS 76.14 GB +0.30 GB 已构建 & 已验证 IQ2_XS 78.47 GB +0.44 GB 已构建 & 已验证 Q2_0 76.82 GB +0.40 GB 已构建 & 已验证 增加的体积主要来自:
- 96 个小张量仅存在 Q8_0 版本 → 需要提升类型
引用:小张量导致 +0.25~0.44 GB 的体积增加 。
️ 4. 性能影响- decode:104.5 tok/s → 104.4 tok/s(几乎无变化)
- prefill:略微下降 1.7%
- 专家缓存槽位:减少约 0.7%
总体性能几乎与上游一致。
5. Strata 引擎迁移注意事项关键点:
- 必须重新构建 native pack
- 官方 pack 的
native_experts.txt不能复用 - 迁移错误会导致
ArenaExpertSource - shard 2 自动识别
- vision projector 可复用上游版本
下载地址:(不会安装的可以让AI助手帮你安装)
https://huggingface.co/SC117/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF/tree/main追加最新去审查方法 (不用重新下载权重文件)
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安装原版(已经安装的可以跳过)
https://github.com/Niko1221/Strata -
下载去拒绝(Abliterated)模型文件(484K)Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GSQ-RCO-Strata-GGUF
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修改配置文件 strata-<model>.json 追加以下向量设置:
--control-vector-scaled <path>/Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-refusal-direction-r.gguf:1.0 --control-vector-layer-range 1 47 --cvec-mode project --cvec-dir- 重新启动
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我再等等nvfp4 版本
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EXPERIMENTAL - speed projection: a small control vector applied while the model runs (layers 4-44). It changes how the model answers: its package describes it as a refusal-direction projection (the model declines far fewer requests). Off unless you choose it; when on, the web app can switch it off per chat. Details: data/experimental-speed-projection/README.md Turn on the experimental speed projection? [n]:这个参数吗?实际上并不能完全无审查。
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T terry 固定了此主题
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去審查版有很多了
但Strata版本的現在就這一個 -
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我的设置 即使用medium 思考模式 都一直重复
一直重复然后 hermes 打断有没有大神遇过解决了
@applejuice
看看下面这个帖子,可能和你情况差不多。
https://lcz.me/topic/2081 -
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赞一个,去审查非常有必要XD
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D Data Wu 引用了 此主题
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