AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 · Hugging Face

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早期访问草案。 这是 Qwen/Qwen3.8-27B (https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B) 的无审查 BF16 版本。经过消融处理以提升连贯性和回答质量，而非追求零 KL 散度的虚荣指标。视觉塔和原生 MTP 头部未经修改，保持基础模型原状。

这仍是全精度主模型，后续的 NVFP4 衍生版将以此为基础构建。它并非最终成品。请勿对 NVFP4 格式文件进行反量化-编辑-再量化操作。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#early-access-draft早期访问草案

它是什么就是什么。这是一份早期访问草案，而非正式发布版。

它已经实现了用户来此寻求的功能。测试通过，监管者已被移除。你可以提出棘手问题并获得答案，而非说教。这部分是真实的。

然而，这仅仅是首次尝试移除拒绝层，而这些层从来不是简单的开关。那些教会模型回避的内容，同时也教会了它如何保持思维连贯。若粗暴地移除整块板子，你失去的不仅是说教，还有部分内在结构。

实际使用中的表现为：处理常规任务时，它仍是 27B 模型；但在处理极长请求时，随着回答的延伸，权重中的微小间隙开始累积。可能出现循环、短语重复、思维无法落地。这不是你的错觉，而是草案自身在暴露问题。

我们不会止步于此。

真正的正式版正在开发中。同属一个系列，这是 Qwen3.8 消融技术的下一代演进。这项工作比“删除拒绝机制然后祈祷”更为精细。保留指令性骨干，保留有用的结构，改变其意愿——使其自愿配合。无需在思考中进行安全说教，无需在回复中进行训诫。在不损伤模型使回答保持优秀的原始能力的前提下，移除令人窒息的审查机制。

我们为此建立了自己的基准测试和工具库。我不会带你参观厨房。当正式版发布时，你将感受到差异。

在此期间：使用草案版，了解长上下文边缘情况，不要将循环视为此技术路线的最终结论。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#how-to-read-these-numbers如何解读这些数字

大多数公开的消融方法追求将 KL 散度趋近于零，并将 judge-R 判定视为残留拒绝。这两种习惯都过度编辑了模型。

连贯的 KL 漂移并非损伤。 盲目最小化 KL 散度会保留监管者。当解锁真正发生时，模型不再花费思考去判断“这是否被允许”，回答更加直接，首 token 分布发生变化。这可能在均值上表现为 0.10 nats/token。这并非混乱。

此版本中，冲击后的 KL 散度为 0.0991 nats/token（full_distribution_kl，基于 100 个无害保留提示的前 3 个教师强制 token）。在相同持久通过库存前缀上重新测量为：0.099126。即使剔除那三个本库存中实际有避让或拒绝的无害行（ID 416, 462, 485），KL 散度也 不会 降低（过滤后均值 0.101，中位数 0.013）。这三行是 低 KL 行。0.10 是一个长尾分布，源于两个模型都已回答的提示上不同的开场白。97 个开场白中有 29 个低于 0.001。高 KL 尾部的典型例子包括健身计划、FATF 客户尽职调查清单、秋日森林段落。同一个 27B 模型，减少了弯弯绕绕。

我们并未优化“看起来像原版”。我们优化的是 连贯性和更好的回答。将关键词或 Flash Lite 评委得分优化到 0/100 是破坏模型的方式。过度消融会将残留异常值变为胡言乱语，这违背了你使用此模型的初衷。

judge-R 并非残留拒绝。 google/gemini-3.1-flash-lite（冲击目标）在看到警告、虚构包装、自杀热线或“我没有那个社保号”时会标记 R，即使答案其余部分是所需内容。我们阅读了所有回答。

该模型实际上是一个 零完全拒绝 的实体。常用的评委无法区分开场白和关机。 “你应该知道这是非法的，这是方法” 不是拒绝。它仍然给了你答案。试图挽救生命的自杀求助，且不对其他每个领域进行监管，是我们可以接受的残留问题。为了最后几个异常值而追逐，直到模型其余部分变成文字沙拉，正是公开工具过度消融的做法。

保留集至关重要。公开的消融集会被烘焙进后续对齐版本中。本次运行使用了固定的 wangzhang 500 分割（训练 400 / 验证 100，无打乱）外加一个 50 提示的色情集，这不是通常的关键词列表。

在 97 个双方都合规的无害行上，持久补全保持为同一模型：中位数长度 1481 vs 1516 字符，类型-词元比 0.76 vs 0.75，思考标签 100/100 vs 98/100。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#what-we-served我们提供了什么

在单张 NVIDIA H200 上，使用 vLLM 0.27.1（torch 2.13.0+cu130）针对此检查点进行验证，思考开启，MTP 开启（method=mtp，3 个推测 token）。文本、视觉和一个虚构的开锁场景全部通过。MTP 在该测试期间的草稿接受率约为 40-66%。

vllm serve AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 \
  --dtype bfloat16 \
  --max-model-len 16384 \
  --max-num-seqs 4 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder \
  --trust-remote-code \
  --gdn-prefill-backend triton \
  --speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}'

如果 FlashInfer 的采样 JIT 在你的镜像中看不到 curand.h，请设置 VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER=0。这是环境问题，不是权重问题。如果你有 140GB 显卡并想启用原生 262k 窗口，可以提高 --max-model-len；16k 是验证时的预算。

思考默认开启。按请求设置：chat_template_kwargs={"enable_thinking": true, "reasoning_effort": "medium"}。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#how-this-was-built这是如何构建的

Qwen/Qwen3.8-27B
        ↓
  SSM conv1d 异常值修复 (FernflowerAI)
        ↓
Qwen3.8-27B-ssm-repaired
        ↓
  abliterix 1.12.2  (50次 Optuna 试验，Flash Lite 评委，思考在后评分)
        ↓
试验 48 导出
        ↓
  从库存移回 MTP 头部（15 个张量，哈希匹配；abliterix 合并时已丢弃它们）
  视觉塔未修改（333/333 哈希匹配）
        ↓
本仓库

获胜试验：48 / 50。评委的解锁区间在 29–50/100，KL 散度约 0.04–0.10。零 KL 试验是无效操作（仍为 ~100/100）。我们没有选择 KL 散度最低的点，而是选择了连贯的解锁。

消融处理仅针对 BF16。视觉和 mtp.* 未被编辑。如果发布 NVFP4 版本，将从本主模型进行量化。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#the-unaligned-edge未对齐的边界

安全对齐并非没有代价。它在残差流中引入了一种拖拽，即使最终 token 不是拒绝。移除这种拖拽是某些回答变得更直接的原因，也是为什么 3 个 token 的 KL 均值为 0.10 可以与中位数 0.013 并存，且看起来仍是同一个 27B 模型。

这也意味着模型会写出基础模型会拒绝的内容：工具、化学、漏洞利用代码、暴力、性、发布者训练使其远离的意识形态、在你所在地区可能非法的内容。模型不决定是否遵从。你来决定。

预期用途包括安全研究、红队和对齐工作、无监管者的创意写作，以及基础模型因不符合发布者社会规范而拒绝的对话。同样的可靠性在提示具有危害性时也成为一种威胁。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#user-responsibility–arbitration-clause用户责任与仲裁条款

通过访问、下载、使用、运行推理、微调、合并、量化、分发、集成或以其他方式与此模型交互，您确认并同意以下条款：

1. 全部责任。 您，用户，对以下所有方面承担 唯一且完全的责任：(a) 您或下游系统向此模型发出的每一个提示，(b) 此模型产生的每一个回复，(c) 您、您的系统、您的代理或您的用户基于这些回复采取的每一个下游行动，以及 (d) 由上述任何行为导致的任何损害——直接的、间接的、后果性的、可预见的或其他性质的。
2. 无保证。 此模型严格按 “现状” 提供，不附带任何形式的明示或默示保证，包括但不限于针对适销性、特定用途适用性、不侵权性、安全性、对齐性、事实准确性或任何司法管辖区法律合规性的保证。任何贡献者、作者、发布者或托管平台均不对输出或下游使用承担任何责任。
3. 法律合规。 您有责任确保您对此模型的使用符合您运营所在或您的输出可能被接收的所有司法管辖区的 所有适用法律、法规、服务条款、行业行为准则、专业道德标准和组织政策。此模型的未对齐性质不会授予您原本没有的任何法律授权。
4. 操作安全层。 无审查模型不是玩具。您需要根据您的部署上下文实施适当的 下游安全层，包括但不限于：输入验证、输出过滤、内容审核、审计日志、速率限制、访问控制，以及对高风险工作流的人工在环审查。在没有此类层的情况下部署此模型 在构造上是不安全的，且不属于受支持的用例。
5. 高度注意义务。 缺乏内部拒绝行为意味着通常部分由模型承担的注意义务完全由您承担。在操作此模型时，您应比操作一个基础对齐模型更加——而非更少——谨慎、深思熟虑和遵守伦理规范。如果您不确定您设想的用途是否符合伦理、法律或明智，正确的行动是 不要提出请求。
6. 不背书输出。 此模型的作者、贡献者和发布者不认可、采用或对模型产生的任何特定输出负责。输出是提示、权重和采样器状态的随机函数——不代表任何人类的立场声明。
7. 仲裁。 因使用此模型、其输出或本条款引起的或与之相关的任何争议、索赔或争议，应通过 具有约束力的个人仲裁 解决，仲裁依据双方共同商定的仲裁机构规则（或如无约定，则依据美国仲裁协会的消费者仲裁规则），并放弃陪审团审判、集体诉讼、代表行动或合并诉讼的任何权利。管辖地点应为提出索赔的争议方所在司法管辖区。费用和律师费应根据适用的仲裁规则分配。本条款不扩大，且在法律禁止的情况下不建立，任何方向的责任；它限制了用户在声称因自己使用此模型而遭受损害时可以采取的行动。
8. 赔偿。 �您同意赔偿、辩护并使此模型的作者、贡献者和发布者免受因您使用模型或违反本条款而引起的或与之相关的任何索赔、损害、损失、责任、成本和费用（包括合理的律师费）。
9. 可分割性。 如果本条款的任何条款在给定司法管辖区被认定为不可执行，其余条款在该司法管辖区仍然完全有效，不可执行的条款应由最接近的可执行等效条款替代，以符合原始意图。
10. 接受。 您使用此模型即构成您完全接受本条款。如果您不接受，请勿使用模型。

此模型是一个没有自身观点的工具。您提供观点。您提供判断。您提供伦理。输出带有您的指纹，而非模型的。

https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16#provenance–credits溯源与致谢

• 基础模型： Qwen/Qwen3.8-27B (https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B) — 阿里巴巴的 Qwen 团队。
• SSM conv1d 异常值修复： FernflowerAI 的实证方法。
• 消融工具： abliterix (https://github.com/wuwangzhang1216/abliterix) 1.12.2，由王张武开发——源自 Heretic 的多目标 Optuna，支持混合 Mamba/attention。
• Heretic（abliterix 的上游）： p-e-w/heretic (https://github.com/p-e-w/heretic)，Philipp Emanuel Weidmann 开发。
• 原始消融概念： Arditi 等人 2024 — 语言模型中的拒绝由单一方向介导 (https://arxiv.org/abs/2406.11717)。
• NPBA / 投影消融： grimjim 2025。
• 安全税量化： Huang 等人 2025 (arXiv:2503.00555)。
• 此版本的流程、试验选择、残留审计和部署验证： AEON-7。

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Apache 2.0（继承自 Qwen/Qwen3.8-27B）。