LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF · Hugging Face 来源：https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF > ⚡https://web.tribute.tg/d/KIH⚡ 如果你喜欢这个Genesis LLM版本，你可以通过Telegram Messenger中的@Tribute (https://t.me/tribute)机器人向我捐赠 (https://web.tribute.tg/d/KIH)，支持未来Genesis LLM的开发。

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🌟 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive → Genesis Hermes V5

⚡为什么要有Genesis项目？ 在训练过程中，所有模型不仅学习知识——它们还会在张量中累积随机噪声。这种噪声会不断累积，形成我称之为噪声门控的东西——这是一个根本性障碍，阻止LLM模型进一步学习，使其变得不稳定、冗长且容易产生幻觉。我的方法可以去除这种噪声。它在不触及已学知识的情况下修复信号。结果是一个终于能清晰说话、遵循指令并记住上下文的模型——因为它不再与自身的内部混乱作斗争。

什么是Genesis？ Genesis是我在近半年的开发中，借助AI帮助，针对GGUF格式的神经网络（LLM）提出的一种训练后数据再生与校准算法。它经过优化，架构无关，适用于任何模型，并基于数理统计。我不对模型进行训练或微调，而是在Google Collab Free的Tesla T4 GPU上，基于模型学习信息的原理，用Python修复模型中的信号纯净度。第一阶段，我扫描模型中的ssm_conv1d张量，它们负责处理长上下文记忆。我通过自定义SVD修复ssm_conv1d张量中的平衡。第二阶段，我扫描模型，通过自定义SVD检测张量中的噪声。扫描时排除token_embd.weight、output.weight、ffn_gate_inp_shexp.weight、一维张量、偏置和归一化层。然后，我通过自定义SVD，保留训练数据、99%的信号度和已学习梯度，减少张量中的训练噪声。第三阶段，我通过3个参数按块扫描模型中的块，并选出最适合张量权重分布的那一个。选出的最佳块替换损坏张量中的零块，且不触碰模型中的已学习结构。

模型基于HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive (https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive) 基座，以及DJLougen/hermes-qwen3.5-35b-a3b-GGUF (https://huggingface.co/DJLougen/hermes-qwen3.5-35b-a3b-GGUF) 为Hermes Agent微调的版本。我将Hermes数据集微调的数据（来自两个FFN专家张量的大约2000个块）转移到了HauhauCS (https://huggingface.co/HauhauCS) 的无审查基座模型上。

加入Discord (https://discord.gg/SZ5vacTXYf) 获取更新、路线图、项目信息，或直接聊天。

基础模型：HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive (https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive) -0/465 拒绝回答。 感谢HauhauCS (https://huggingface.co/HauhauCS) 张量漂移修复由我完成。方法：Genesis

链接：

• 原始无审查模型 (https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive)
• 支持Unsloth配置的量化脚本 (https://pastebin.com/hXhcMJn9)

LLM模型通常存在以下问题：

• 饱和权重：模型激活卡住，梯度消失，输出质量下降。
• 尺度不匹配：某些层的权重无故比其他层大10倍。
• 均值漂移：权重分布偏正或偏负，破坏对称性假设。
• 零块：零块破坏信号，使训练变成噪声放大。
• 训练噪声：训练噪声增加随机性，破坏模型输出质量。

我的方法无需重新训练即可解决所有这些问题——纯粹是对文件原始字节进行数值手术。

量化脚本在此：https://pastebin.com/hXhcMJn9 如果需要，欢迎自行进行量化。

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#any-questions

有任何问题？联系方式： [email protected] 我的Telegram：@LuffyTheFox

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#recommended-settings-for-rtx-3060-12-gb-for-best-perfomance-on-apex-quant

RTX 3060 12 GB 在APEX量化下获得最佳性能的推荐设置 聊天模板：chat_template.jinja (https://huggingface.co/froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates/raw/main/chat_template.jinja) 将K缓存量化类型和V缓存量化类型设置为F16。 将强制将MoE权重加载到CPU的层数设置为40。 将GPU卸载设置为15。 将激活专家数设置为8。

为了获得最佳模型稳定性和首次体验，建议在启用思考模式且无其他内容的情况下，从系统提示中的以下字符串开始： You are Qwen, a large language model created by Tongyi Lab team from Alibaba Group. You are a helpful assistant. 或者这个字符串（用于角色扮演，后面可添加任何内容）： You are a helpful assistant.

如果想为模型带来更多创造力，请使用此带有agent身份的系统提示： 链接 (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF/discussions/7#6a6277b134def1392a9bd10f) 或者此带有assistant身份的系统提示： System_Prompt_Creative.txt (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF/raw/main/System_Prompt_Creative.txt)

思考模式（编码）：

• 编码/精确任务：temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0, seed=42, presence_penalty=disabled, repeat_penalty=disabled
• 通用：temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.05, seed=42, presence_penalty=disabled, repeat_penalty=disabled

非思考模式（创意）：

• 通用：temperature=1.0, top_p=0.85, top_k=20, min_p=0.015, seed=42, presence_penalty=disabled, repeat_penalty=disabled

对于Agent任务，你可以使用以下系统提示： You are Qwen, a large language model created by Tongyi Lab team from Alibaba Group. You are a helpful assistant that answers in JSON. Here's the json schema you must adhere to:\n\n{schema}\n. 以及来自此数据集的命令： hermes-function-calling-v1 (https://huggingface.co/datasets/NousResearch/hermes-function-calling-v1)

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#usage

使用说明

此模型的V5版本适用于无审查的本地角色扮演。对于编码，27B Genesis则要好得多。

可直接使用。 推荐量化：APEX 推荐LM Studio运行时：讨论链接 (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF/discussions/12)

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#testing

测试 HermesBench基准测试：讨论链接 (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF/discussions/13)

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#2d-animation-testing

2D动画测试 系统提示：You are a helpful assistant. 设置：temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.05, seed=42, presence_penalty=disabled, repeat_penalty=disabled 提示1：Generate an animated SVG on animated background of a Pingu waving on an iceberg wearing his iconic winter scarf. 提示2：Animate his wings and fix floating wing 结果：pingu_animated.svg (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V3-GGUF/blob/main/pingu_animated.svg)

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#static-2d-testing

静态2D测试 系统提示：You are Qwen, a large language model created by Tongyi Lab team from Alibaba Group. You are a helpful assistant. 设置：temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0, presence_penalty=disabled, repeat_penalty=disabled 提示：Generate an SVG of a pelican riding a bicycle 结果：pelican.svg (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V2-GGUF/blob/main/pelikan.svg) 下一步我要求模型：Replace pelican with rooster 结果：rooster.svg (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V2-GGUF/blob/main/rooster.svg) 我要求模型：Replace rooster with cock 结果：cock.svg (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V2-GGUF/blob/main/cock.svg) 最后我要求模型：Replace rooster with Pingu 结果：pingu.svg (https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V2-GGUF/blob/main/pingu.svg)

重要提示：

• 至少保留128K上下文以保持思考能力
• 使用--jinja标志与llama.cpp配合，以正确处理聊天模板
• 视觉支持需要mmproj文件与主GGUF文件放在一起

https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF#specs

规格

• 总参数量35B，每次前向传播有效参数量约3B（MoE）
• 256个专家，每token路由8个 + 1个共享
• 混合架构：Gated DeltaNet线性注意力 + 完整softmax注意力（3:1比例）
• 40层，模式：10 × (3 × DeltaNet-MoE + 1 × Attention-MoE)
• 原生上下文262K（可通过YaRN扩展到1M）
• 原生多模态（文本、图像、视频）
• 24.8万词汇，201种语言
• 基础模型：HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive (https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive)

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兼容性 适用于llama.cpp、LM Studio、koboldcpp以及其他兼容GGUF的运行时。