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FP8 dynamic quantization of huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated, produced for inference on **NVIDIA DGX Spark (GB10, SM121)** under its 128 GB unified-memory budget. This is **the clean abliteration variant** quantized to FP8, distinct from existing Claude-distilled variants on the Hub. Uses llm-compressor `FP8_DYNAMIC` scheme + compressed-tensors `float-quantized` format. > ### ⚠️ Vision pipeline fix (2026-05-03) > > Pre-2026-05-03 uploads of this checkpoint had **broken vision input** — the model would emit `!!!!!` token loops on any image. Root cause: vLLM (≤0.20.0) expects vision tensor keys at `visual.*`, but `Qwen3_5MoeForConditionalGeneration` saves them under `model.language_model.visual.*`, so all 333 vision-tower tensors got silently skipped during load. > > **This is now fixed**: shard 19 + `model.safetensors.index.json` re-uploaded with the visual prefix stripped. Text-only output is unaffected. > > If you cloned the model before 2026-05-03, the cleanest path is `huggingface_hub.snapshot_download(..., force_download=True, allow_patterns=["model-00019-of-00019.safetensors", "model.safetensors.index.json"])` — only ~600 MB of changed weights. > > Diagnosis + remap script: see `remap_visual_path.py` in this repo.

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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。

ランキング1位が最適ですか?+

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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