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license: apache-2.0

base_model: Qwen/Qwen3.5-9B

tags:

- gguf

- abliterated

- uncensored

- heretic

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Qwen3.5-9B-Uncensored-GGUF

云碩（xCloudinfo）自製的「降低過度拒絕」版本，底模 Qwen/Qwen3.5-9B。

與我方 Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF 同一套方法論，

補齊小顯存機器（單卡 8–12GB、邊緣機）可用的小尺寸選項。

方法

用 Heretic 自動搜參（200 trials，同時最小化拒答率與 KL 散度守住原能力），

迭代兩輪：iter1 收斂後，對其成品再跑一輪 iter2 進一步下壓。

誠實揭露的數字（不同尺、不同結果）

• safetensors 合併模型（greedy 解碼）：我方 10 題嚴重危害 held-out，iter1 拒答 3/10 → iter2 拒答 0/10，

無害題 coherence 完好（繁中流暢正確）。

• 量化後 GGUF、經 llama-server 實際載入測（預設取樣，非 greedy）：Q6_K 與 Q4_K_M 皆實測 拒答 2/10。

量化與取樣方式的變動會讓拒答率有小幅回升，這裡如實列出兩種情境的數字，不只挑好看的那個。

內含檔案

• Qwen3.5-9B-Uncensored-xCloud-{Q8_0,Q6_K,Q5_K_M,Q4_K_M,IQ4_XS,IQ2_M}.gguf —— 六階量化
• mmproj-Qwen3.5-9B-Uncensored-xCloud-f16.gguf —— 視覺塔（多模態）

技術修正

轉檔時遇到 Qwen3.5 系列共通的「幽靈 MTP」metadata 問題：qwen35.block_count 比實際層數多算一層

（本例 33 vs 實際 32 層），nextn_predict_layers 誤標為 1。已修正兩個 metadata 欄位再進行量化，

避免載入端因層數對不上而出錯或行為異常。

使用方式

llama.cpp / llama-server / 任何相容 GGUF 的推論引擎皆可直接載入。範例：

llama-server -m Qwen3.5-9B-Uncensored-xCloud-Q4_K_M.gguf --jinja \
  --chat-template-kwargs '{"enable_thinking":false}'

授權與使用前提

繼承 Qwen3.5-9B 原廠授權（Apache 2.0）。

本版本移除的是對合法、邊界性題目的反射式拒答，不代表對任何非法用途的背書；使用者須自行承擔合法使用之責任。