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詳細を見る ↗**RVN** is a double-refined abliterated variant of **Qwen3.8-27B**, built on top of `trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara` (an ARA abliteration by **Tim Rohrbaugh**) and further refined with **two additional full-weight ARA passes** targeting residual refusals. It retains very low behavioral damage (KL ≈ 0.0085) while reducing harmful-prompt refusals from 3/100 (source) to **0–1/100** in independent measurements. > **Note on this repository's history.** This repo previously hosted the original > `Qwen3.8-27B-Heretic-Q4_K_M.gguf` (single-quant release from the earlier > `trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic` source). That file is kept as **legacy** for > download-count continuity and backward compatibility — it is the *older* abliteration > variant and is superseded by the RVN files below. Prefer the RVN quants for new > deployments. > **Not for all audiences.** This model has reduced safety guardrails by design. It is > intended for adult audiences (18+) doing research, creative writing, roleplay, and > uncensored generation. Certain guardrails are intentionally left in place; use > responsibly and in accordance with your local laws.
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mindchainThe same page, then the same page blackened. Same model, same question, same temperature. **The distribution moves from A 0.482 to D 0.887** — the image reaches the forward pass. This is the one test that separates a vision decision model from a text decision model that has been given a picture it cannot see: send an obviously different image and check whether the answer changes. Twenty seconds of work, and on this hardware it is what proved the Pascal vision tower runs (`--no-mmproj-offload`) and what caught every wrong turn on the way. The distributions on this card were measured with the **task in the state**. That matters more than it sounds. Asked "does this page fulfil its task?" without the task, the same model gave nearly flat answers — spread 0.089 across twenty pages instead of 0.176 — because it was guessing, and guessing looks plausible. On this hardware a decision model can only judge a page against a task it has actually been given.
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Mindcraft-CEThe Mindcraft CE team introduces **Andy-4.2**, noted as **the best** local AI you can use to play Minecraft with. Thinking faster than Andy-4.1, being able to carry out more actions than Andy-4, and rivaling models **10x it's size.** Andy-4.2 uses largely the same formula as Andy-4.1, but introduces a **new architecture** from the Qwen3.5 series which makes the model not only smarter, but more efficient. Using **Gated Deltanet** attention allows Andy-4.2 to run on a **single** RTX 3090, with 256k tokens of context, at a staggering 8-bit quantization. Andy-4.2 is also the **first local model** capable of getting a full set of diamond armour, with **zero human interaction**
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