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**An experiment exploring the feasibility of small language models for general-purpose coding and high-quality 3D scene generation.** This is an early preview of a 4B model I am still training, with a particular focus on creating interactive 3D scenes with Three.js. Initial hands-on results have been promising for coding in general, and especially for generating 3D scenes, so I decided to share the progress while development continues. This is an **independent fine-tune** by CCORE, based on Qwen/Qwen3.5-4B. **It is not an official Qwen release.**

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> **HuggingFace's "Hardware Compatibility" widget doesn't recognize K_P quants** — it may show fewer files than actually exist. Click **"View +X variants"** or go to **Files and versions** to see all available downloads. No changes to datasets or capabilities. Fully functional, 100% of what the original authors intended - just without the refusals. Stronger uncensoring — model is fully unlocked and won't refuse prompts. May occasionally append short disclaimers (baked into base model training, not refusals) but full content is always generated.

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I built this quant because the ready-made FP4 file answered the wrong question. It was fast, but on my short WikiText-2 control it scored 6.4949 PPL. Plain Q4_0 scored 6.3798. The first higher-quality hybrid went too far the other way: good perplexity, 34.19 tok/s, and no comfortable room for 256K plus vision. It is a 17.1 GB, 5.01 BPW mixed-precision GGUF of Qwen/Qwen3.8-27B. It keeps large, tolerant matrices in native NVFP4 and spends more bits on selected attention, Gated DeltaNet, and late FFN tensors. The trained MTP layer remains embedded in the same GGUF. This is not a fine-tune. I built the private calibration workload from 5,472 messages across 296 real sessions in my Hermes agent setup. The 153,600 processed tokens covered coding, infrastructure work, tool calls, and mixed Polish-English conversation. I used `llama-imatrix` to rank tensor sensitivity; the corpus and raw importance matrix are not distributed or embedded in the model.

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We consider the main ESG categories commonly addressed in ESG reports. These categories represent the primary thematic areas under which a company's performance and practices are assessed. They provide a structured framework for evaluating and reporting on various aspects of a company's impact on the environment, society, and its governance practices. The ESG classifier's labeling system embodies a nuanced hierarchy, delineating insights across three levels of granularity. At its foundational tier, it articulates broad categories encapsulating Environmental, Social, and Governance (ESG) considerations. Branching further, the second tier branches into 16 distinct classes, adding depth to the understanding of each ESG dimension. Finally, the third tier dives into meticulous detail, with 119 finely delineated classes. - **Carbon Footprint**: environment_climate_change_mitigation_carbon_footprint - **Circular Economy**: environment_climate_change_mitigation_circular_economy - **Circular Supply Chains**: environment_climate_change_mitigation_circular_supply_chains - **Energy Consumption Intensity**: environment_climate_change_mitigation_energy_consumption_intensity - **Greenhouse Gas Emissions**: environment_climate_change_mitigation_greenhouse_gas_emissions - **Heatwave Mitigation**: environment_climate_change_mitigation_heatwave_mitigation - **Product and Service Innovation**: environment_climate_change_mitigation_product_and_service_innovation - **Renewable Energy Usage**: environment_climate_change_mitigation_renewable_energy_usage - **Supply Chain Impact**: environment_climate_change_mitigation_supply_chain_impact - **Use and Production of Fossil Fuels**: environment_climate_change_mitigation_use_and_production_of_fossil_fuels - **Water Consumption Intensity**: environment_climate_change_mitigation_water_consumption_intensity - **Advocacy and Policy Engagement**: environment_climate_change_adaptation_advocacy_and_policy_engagement - **Climate Risk Management**: environment_climate_change_adaptation_climate_risk_management - **Coastal Erosion Prevention**: environment_climate_change_adaptation_coastal_erosion_prevention - **Drought Preparedness**: environment_climate_change_adaptation_drought_preparedness - **Flood Defenses**: environment_climate_change_adaptation_flood_defenses - **Infrastructure Adaptation**: environment_climate_change_adaptation_infrastruc

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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。

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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。

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