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Domyn-Small-v1.0
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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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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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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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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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詳細を見る ↗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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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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詳細を見る ↗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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詳細を見る ↗Mol-Llama-3.1-8B-Instruct
DongkiKim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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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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DonnyFlo85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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