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NVFP4 (W4A4) quantization of `wangzhang/Qwen3.5-122B-A10B-abliterix` — the 122B/A10B Abliterix-abliterated (uncensored) Qwen3.5 MoE — packaged for vLLM serving on NVIDIA Blackwell hardware (DGX Spark GB10 / SM121). The Abliterix-trained uncensored behavior (0.5% refusal rate, KL divergence 0.0115 vs the Qwen3.5-122B-A10B baseline) is preserved while dropping weight memory from BF16 (~230 GB) to NVFP4 (~70 GB) — fitting comfortably on two DGX Spark nodes (2 × 119 GiB unified memory) with headroom for KV-cache, with the same compressed-tensors runtime path as the FP8 sibling. Compared to the FP8 W8A8 variant (bjk110/Qwen3.5-122B-A10B-abliterix-FP8, 116 GB), this NVFP4 build cuts another ~40% off-disk and unlocks the **FlashInfer-CUTLASS NVFP4 MoE backend** for higher throughput on Blackwell.

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knaif

blackdeep

Fine-tuned **Qwen3** models for knaif, a local command-line tool that turns a request like *"compress holiday.mp4 for whatsapp"* into a strict JSON **action plan** (`{"plan": [...]}`). Deterministic code then validates, expands, confirms and executes the plan through skill packages. **The model only proposes the plan**; it never runs anything itself. Public names (`v1`, `v2`) are release versions and move by one per publication. The fine-tune cycle is internal provenance. Older files stay here, so a pinned install keeps working. A knaif release is bound to the models it was tested with; its bundled manifest names them, and `knaif` downloads the recommended one on first run.

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**RED-SNOW 5.3 FLASH** is Blackfrost AI's focused red-team operations model. It is built for authorized offensive-security work: turning an objective into a technically grounded attack path, reasoning across identity, infrastructure, applications, endpoints, cloud, and operational technology, and translating findings into defensive action. This is not a generic assistant with a security prompt layered on top. RED-SNOW combines a GLM-5.3-Flash foundation with targeted security adaptation and Blackfrost's internal post-training release process. The result is intended to operate like a practical red-team partner across discovery, exploitation analysis, adversary emulation, validation, and purple-team handoff. > **Release status:** public, manually gated FP8 deployment weights. Refusal-behavior and RED-SNOW-specific harness evaluations remain pending and will be added when complete.

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