Qwen3.5-0.8B-MTP-GGUF
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言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
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ComfyUI text encoder weights derived from an uncensored fine-tune of `Qwen/Qwen3.5-9B`, packaged as single-file safetensors for direct use in `ComfyUI/models/text_encoders/`. - BF16 is the full-precision reference; FP8 and INT8 are quantized for lower VRAM use. - INT8 uses row-wise scaling with Hadamard-rotation outlier suppression (ConvRot). - This is an uncensored variant. Output content is unfiltered — use accordingly.
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> prithivMLmods/Qwen3.5 Unredacted-MAX models (0.8B, 2B, 4B, 9B, 27B variants) are experimental "abliterated" evolution of Alibaba's official Qwen3.5 series, applying advanced refusal-minimization techniques to remove safety alignments and internal censorship patterns while preserving or enhancing core reasoning, coding, math, and multimodal capabilities across scales. Created by prithivMLmods as part of their "Unredacted MAX" collection—similar to their Qwen3-VL abliterated releases like Qwen3-VL-8B-Instruct-Unredacted-MAX—these models undergo continual "abliteration" training for unrestricted instruction adherence, dense output generation, and reduced hallucinations on diverse prompts without standard safety refusals, making them suitable for edge deployment (FP8/GGUF quants available) in research, dataset creation, or applications needing uncensored reasoning. Scaling from ultra-light 0.8B (mobile/Pi) to powerful 27B, they retain Qwen3.5's hybrid Gated DeltaNet architecture, 262K context, 201-language vocab, and toggleable thinking modes while prioritizing raw capability over guardrails, outperforming vanilla counterparts in open-ended tasks per community benchmarks though lacking official evaluations. (sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)
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提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。