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Unchanged copies of the model files the free **AI Angel ComfyPod** RunPod template downloads, laid out like ComfyUI's `models/` folder (`text_encoders/`, `vae/`, `loras/`, …). They are re-hosted here so the template does not break when an upstream repository moves or deletes a file. **Nothing was modified**: every file is byte-identical to its source (same SHA-256, checked before the template switched to it). Template and guide: https://www.thepexcel.com/aiangel-comfypod/ · source: https://github.com/ThepExcel/AiAngelComfyPod All credit belongs to the original authors below. If you are an author and want a file taken down, open a discussion on this repository.
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This is an uncensored version of Qwen/Qwen3.8-27B created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens. The newly added **Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Underdog-Saluki** series come from ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0 and ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF. Only layers **22 to 52 (0-based indexing)** have been ablated, while the other layers remain unablated. It may come with a small disclaimer warning. Due to ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0 not providing an imatrix file, we will attempt to perform ablation by mixing the GGUF weights of Swift-1.5 and ConwayResearch/Underdog-Saluki-27B-1.0.
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This model is a fine-tuned version of answerdotai/ModernBERT-base on the AI vs Human Text Classification dataset, DAIGT V2 Train Dataset. This model is based on **ModernBERT-base**, a lightweight and efficient BERT-based model. It has been fine-tuned for **AI-generated vs Human-written text classification**, allowing it to distinguish between texts written by **AI models (ChatGPT, DeepSeek, Claude, etc.)** and human authors.
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**Uncensored Qwen3.5 9B (HauhauCS Aggressive) · NVFP4 quantized · MTP head grafted · vision-capable** A hand-built GGUF of HauhauCS's uncensored Qwen3.5-9B fine-tune, quantized with a custom NVFP4 recipe for Blackwell GPUs, with the Multi-Token-Prediction (MTP) head grafted in from the upstream base model, plus the original vision projector (mmproj) for image input. The quantization is a **mixed-precision recipe**, not a single uniform type. It was built with llama.cpp's `--tensor-type-file` (regex → type) plus an imatrix generated from ~144 KB of mixed calibration text (PPL ≈ 5.18):
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This is a fine-tuned version of `paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2` from sentence-transformers model with Semantic Textual Similarity Benchmark extended to 15 languages: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering, semantic search and measuring the similarity between two sentences. This model is fine-tuned version of `paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2` for semantic textual similarity with multilingual data. The dataset used for this fine-tuning is STSb extended to 15 languages with Google Translator. For mantaining data quality the sentence pairs with a confidence value below 0.7 were dropped. The extended dataset is available at GitHub. The languages included in the extended version are: ar, cs, de, en, es, fr, hi, it, ja, nl, pl, pt, ru, tr, zh-CN, zh-TW. The pooling operation used to condense the word embeddings into a sentence embedding is mean pooling (more info below). Without sentence-transformers, you can use the model like this: First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings.
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