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View details ↗Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW
dongfangshuo> ## 全新升级：东方槊 v2.0（激进/长篇小说特化版）现已正式发布！ > > * **v2.0 专属改进**：全面推翻初代方案，彻底根治超长文自注意力崩溃与无限复读痼疾，大幅强化微观生理与感官白描。 > * **v2.0 GGUF 仓库直达**：Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-v2-GGUF > > *(注：本仓库为 v1.0 经典平衡版原版)* 本模型基于 **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated** 无审查基座进行 R-18 创作特化微调。微调后具备极高的破限服从度，敢于直接使用露骨 R-18 词汇与推进成人剧情，并对感官细节与情欲文风进行了深度优化。
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View details ↗Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-GGUF
dongfangshuo> ## 全新升级：东方槊 v2.0（激进/长篇小说特化版）现已正式发布！ > > * **v2.0 专属改进**：全面推翻初代方案，彻底根治超长文自注意力崩溃与无限复读痼疾，大幅强化微观生理与感官白描。 > * **v2.0 仓库直达**：Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-v2-GGUF > > *(注：本仓库为 v1.0 经典平衡版)* 本模型为 **Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW** 的 GGUF 量化版，基于 **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated** 进行 R-18 创作特化。微调后具备极高的破限服从度，敢于直接使用露骨 R-18 词汇与推进成人剧情。仓库内附带 `mmproj` 视觉多模态投影器，支持图文与视频解析。 加载 `Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-Q4_K_M.gguf` 时，在 **Vision / mmproj** 选项中选定 `mmproj-Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-f16.gguf`，解锁图片与视觉能力。
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View details ↗Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-Novel
dongfangshuo> ## ⚠️ **本模型（NSFW-Novel）是系列里小说特化模型，长板和短板非常明显，强烈建议关闭 CoT（思考模式）使用！推荐新手使用 NSFW-v 系列！** > > 💡`Novel` 版是本系列中**微调最深入、训练语料最多**的模型，对 27B 基座的文风改造最为彻底；因此在展现极致小说笔法的同时，使用时也可能会伴随一定的过拟合现象。 本仓库为 **东方槊 (Dongfangshuo) Qwen3.8-27B-NSFW-Novel（小说特化版）** 的官方原版权重（BF16 + LoRA）与 GGUF 量化版本合集仓库。基于 `huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated` 深度重训与对齐，专为 **NSFW 中文小说正文创作与高密度感官叙事** 打造。
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View details ↗Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-v2-GGUF
dongfangshuo本仓库为 东方槊 (Dongfangshuo) Qwen3.8-27B-NSFW-v2 的官方 GGUF 量化版本仓库。 基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 深度重训与对齐，专为nsfw中文长篇小说创作打造。 * **v1 版本（平衡版）**：保存在独立仓库 Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-GGUF 。 * **v2 版本（激进版）**：推翻初代方案，实施彻底重构，彻底根除长文自注意力崩溃与无限复读问题，大幅强化微观生理与感官白描。 * 根治长文注意力崩溃与死循环复读。 * 大幅强化呼吸节奏、肌肉颤动、体温冷汗、微表情与动态光影等具象生理细节，营造极具沉浸感的触感与压迫感。 * 覆盖全部 Attention 与 MLP 模块（含 in_proj/out_proj），深度重对齐特征表征，长程上下文稳固度相比前代质的飞跃。
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View details ↗Dongfangshuo-Qwen3.8-27B-NSFW-v4
dongfangshuov3因为训练方案太激进，炼废了三个，所以直接跳过v3并换方案训练v4。v4可能是最后一版27B nsfw了。27B这个模型参数量太小，随便动一动就出bug，基本v4已经摸到了模型极限。 v4在文风方面对比原版是断崖式领先，原版qwen继承了报菜名的传统，基本不会说人话。但是v4因为用了大量文学训练集，在智商和agent方面略有下降，但是不是特别明显。 > ### ⚡ 重要！ > - **⚠️ 客观边界与长上下文说明**： > 1. **黄金甜点档位为「64K 上下文 + 4K 单次输出」**：27B 架构在单步跑团下的自然信息量极限为 3,000～4,200 字（约 4K），**切勿强行要求单次输出 8K（6,000～8,500 字）**，否则写完新剧情后会被迫水字数或跨轮复读。 > 2. **多轮局部句式惯性**：5 轮连续高强度跑团后半程偶有复用前轮环境/动作短语的倾向（可通过下方 `presence_penalty: 0.25` 有效压制）。 > - **🔥 关键注意事项（必看！决定满血发挥）**： > 1. **必须开启简短思考链**：在 System Prompt 首行加入 `Reasoning effort is set to low. Keep your thinking brief and focused.`（让模型用 200～400 Tokens 快速完成状态算术与体位推演，严禁思考链空转）。 > 2. **必须设置以下采样参数**：`num_ctx: 81920`、`num_predict: 6144`、`repeat_penalty: 1.05`、`repeat_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.25`、`frequency_penalty: 0.0`、`min_p: 0.06`（**严禁将 `repeat_penalty` 设到 `1.10+` 或开启 `frequency_penalty`，否则会压死句号 `。` 导致几百字无标点长难句崩坏**）。
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View details ↗Dongfangshuo-Qwen3.8-Flash-Next-NSFW
dongfangshuo> ### ⚡ 省流总结，用前必看！ > > - **✅ 优点 **： > 1. **文风优化**：解决了原版 Qwen 菜名与超短句。 > 2. **R18直出**：解决了原版喜欢用“隔衣/外部摩擦”等间接词汇规避R18内容。 > 3. **优化逻辑**：解决了原版长程跑团中常见的“状态突变、拼接动作冲突（如三只手穿帮）、人设串味”等问题。 > 4. > - **⚠️ 缺点 **： > 1. **速度降低约 10%**：因主干采用高精度 `Q8_0` 融合，解码速度较原版降低约 10% 。 > 2. **偶发 ` ` 漏写或未闭合**：在逼近 100K 极限长上下文时，偶有省略 ` ` 或思考标签未闭合的情况。 > 3. **超长上下文（64K~100K+）文风退化**：超长上下文下两模型文风均会出现一定bug。原版会暴露 Qwen 典型通病（报菜名+超短句复读），本模型则会开始出现部分长难句叠加（可通过下方推荐采样参数大幅缓解）。**综合来看，超长上下文下，本模型的文学质感与剧情完成度明显优于原版。** > - **🔥 注意事项（必看！不看就可能出bug！）**： > 1. **必须开启思考链**（CoT / `reasoning_effort: "medium"`），并将思考预算设为 `reasoning_budget_tokens: 2048`（**切勿关闭 CoT 或设为过小的 `300`**，否则会导致长文大纲与跑团状态验算被腰斩）。 > 2. **必须设置以下采样参数**：`penalty_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.20`、`min_p: 0.06`（**可彻底杜绝长文后半段长难句爆炸、复读、中英夹杂与跑团逻辑错乱**）。 > **关键注意事项**： > 1. **必须开启思考链**（CoT / `reasoning_effort: "medium"`），并将思考预算设为 `reasoning_budget_tokens: 2048`（**切勿关闭 CoT 或设为过小的 `300`**，否则会导致长文大纲与跑团状态验算被腰斩）。 > 2. **必须设置以下采样参数**：`penalty_last_n: 1024`、`presence_penalty: 0.20`、`min_p: 0.06`（**可彻底杜绝长文后半段长难句爆炸、复读、中英夹杂与跑团逻辑错乱**）。
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View details ↗Agent-Reflex-8B
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View details ↗ko-reranker
Dongjin-krko-reranker는 BAAI/bge-reranker-larger 기반 한국어 데이터에 대한 fine-tuned model 입니다. 보다 자세한 사항은 korean-reranker-git / AWS Blog, 한국어 Reranker를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 성능 올리기을 참고하세요 - #### Reranker는 임베딩 모델과 달리 질문과 문서를 입력으로 사용하며 임베딩 대신 유사도를 직접 출력합니다. - #### Reranker에 질문과 구절을 입력하면 연관성 점수를 얻을 수 있습니다. - #### Reranker는 CrossEntropy loss를 기반으로 최적화되므로 관련성 점수가 특정 범위에 국한되지 않습니다. - #### **컨택스트 순서가 정확도에 영향 준다**(Lost in Middle, *Liu et al., 2023*)
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View details ↗Mol-Llama-3.1-8B-Instruct
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View details ↗futfut_by_zephyr7b_gguf
Dongwookss基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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View details ↗don-thomas-llm
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View details ↗pulid-sdxl-i.6
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View details ↗No matching models
Adjust provider, category or input/output filters. New models are added continuously.
COST EXPLORER
Great models. Clear costs.
Adjust monthly token usage to compare estimated API costs.
1 M = 1 million tokens · USD
Compares base text-token rates within the same channel
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MODEL HANDBOOK
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How should API prices be compared?+
Separate input, output and cache rates, then estimate the same workload. Image, audio and video rates may use items, duration or resolution rather than tokens.
Do open weights mean free commercial use?+
Not necessarily. Check each version’s license, commercial restrictions and policies. Self-hosting also incurs compute and maintenance costs.
Is the top-ranked model the best for me?+
Rankings depend on tasks, versions and methods. Compare accuracy, latency, reliability and costs on your own workload.