Qwen3.8-27B-antislop,通过 RL 针对 slop(AI 味/废话文风)进行优化,在 eq bench4 上位列前四。
摘要
一位社区成员发布了 Qwen3.8-27B-antislop,这是一个以 Meta 的 RL XAR 风格进行强化学习训练的 Qwen 27B 模型,旨在减少大模型"马虎"(sloppy)风格的输出。该模型在 EQbench 排行榜上位列第 4(BF16+MXFP4)。模型权重和 GGUF 版本均可在 Hugging Face 上获取。
我用 Meta 的 RLXR 风格对 Qwen27b 进行了强化学习训练,现在它不再像一个粗糙的模型了,并且在 EQbench BF16+MXFP4 排行榜上排名第 4:
https://huggingface.co/AlexWortega/Qwen3.8-27B-antislop
GGUF 版本:https://huggingface.co/rawmodels/Qwen3.8-27B-antislop-GGUF
相似文章
@WaleedAhmad1a10: 查看 Qwen 3.5 27B MoQ 的 GGUF 文件:
Hugging Face 仓库 (kaitchup/Qwen3.6-27B-GGUF-MoQ) 提供了 Qwen3.6-27B MoQ 模型的 GGUF 量化权重,支持使用 llama.cpp 和 Ollama 等工具进行本地推理。
Qwen3.8-27B-Uncensored-Genesis-V1-GGUF
作者分享了一个修改版的Qwen模型,该模型采用马尔琴科-帕斯图尔分布来蒸馏训练噪声,旨在减少大语言模型 (LLMs) 中过度的token生成,并寻求社区反馈。
Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8
阿里巴巴发布了Qwen3.6-35B-A3B-FP8,这是Qwen3.6的开源权重量化变体,拥有35B参数,通过MoE激活3B,具有改进的智能编码能力和保持思维链的迭代开发特性。
JonathanColetti/Qwen3.8-27B-无审查-GGUF
一个量化的GGUF版本,基于Qwen3.8-27B模型,具有减少的拒绝行为,保留了多token预测,并提供多种量化选项以供llama.cpp使用。
Qwen/Qwen3.6-27B
Qwen 在 Hugging Face 上发布了开源权重模型 Qwen3.6-27B,该模型具备更高的稳定性、强大的智能体编程能力以及思维链保留特性,有助于提升开发者的工作效率。