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Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next 无审查 GGUF 量化版发布

原标题:SC117/Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF

Hugging Face New and Trending Models一手来源开源质量 54

AI 摘要

Hugging Face 用户 SC117 发布了 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO-abliterated GGUF 量化版本,该模型基于 ukisai 的 Swift 1.5(Qwen3.8-Flash-Next 的高效推理衍生版)。作者通过字节级张量移植,在全部 48 层中替换了 144 个写入残差流的张量,移除了拒绝方向,同时保持 GSQ 量化数值与缩放不变,文件体积变化小于 0.2%,并保留了 Swift 1.5 的推理效率(仍比基座低 34.8%)。该发布提供 IQ3_S、IQ3_XXS、IQ2_XS、Q2_0 四档量化,面向红队测试与无审查场景。

以上摘要由 AI 生成,可能存在误差。事实请以原文为准。

正文节选

--- base_model: ukisai/Swift-Qwen3.8-Flash-Next base_model_relation: quantized license: other license_name: swift-open-license-1.0 license_link: https://huggingface.co/ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF/blob/main/LICENSE library_name: gguf pipeline_tag: image-text-to-text language: - en - zh tags: - gguf - llama-cpp - abliterated - uncensored - quantization - tensor-transplant - gsq - rco - moe - mixture-of-experts - qwen3.8 - flash-next - long-context


发布时间:2026-10-24 18:10
抓取时间:2026-10-24 18:14
来源机构:Hugging Face
阅读原文huggingface.co