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Thaurock/Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-GGUF

curl -H "Authorization: Bearer $ABL_KEY" \
     "https://abliteration.org/api/v1/models/Thaurock%2FQwen3.5-122B-A10B-abliterated-GGUF"
Response includes
  • classification m1
  • files 2
  • author_summary 3 models
  • readme_text full
10 credits · hourly refresh · ~4 KB payload Get an API key →
Abliteration classifier · v1.0.0
M1
Primary method

Direct removal

No other method signals detected in this model.
Confidence
MEDIUM
Why this label 3 signals
Method inferred from partial signals - repository name, related files, or tag patterns. Producer identity not confirmed; label may sharpen or shift as we gather more evidence.
  • 'abliterated' in name/tags
  • is_gguf=0 (base model)
  • no specific method indicators - defaulting to M1 (most common)
Refusal direction extracted via
Extraction technique

Difference-of-means

Confidence
MEDIUM
Why we say so
primary_method=M1; difference-of-means is the reference extraction for M1/M3 (Arditi 2024)
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today
created 2026-09-19

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This model's place in the market. Above: what it was derived from. Below: the tree of everything derived from it.

Metadata

License
apache-2.0
Tags
base_model:wangzhang/Qwen3.5-122B-A10B-abliterix base_model:finetune:wangzhang/Qwen3.5-122B-A10B-abliterix license:apache-2.0 region:us

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2026-09-19 03:42

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.gitattributes 1.48 KB a6344aac download

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license: apache-2.0
base_model:

  • wangzhang/Qwen3.5-122B-A10B-abliterix


license: apache-2.0
base_model: wangzhang/Qwen3.5-122B-A10B-abliterix
tags:

  • qwen
  • qwen3.5
  • moe
  • text-generation
  • gguf
  • abliterated
  • abliterix
  • uncensored

Qwen3.5-122B-A10B-abliterated - GGUF

Esta es la colección definitiva y completa de cuantizaciones en formato GGUF del modelo Qwen3.5-122B-A10B-abliterated, preparadas localmente para su uso con llama.cpp, Ollama, LM Studio o Text-Generation-WebUI.

El modelo base de 122 mil millones de parámetros (arquitectura MoE) ha sido procesado por su autor original mediante el framework Abliterix, logrando desmantelar los mecanismos internos de alineación y rechazo de seguridad artificiales (tasa de rechazo estimada de solo 0.5%). El modelo conserva intactas sus masivas habilidades de razonamiento lógico, codificación y comprensión contextual, respondiendo sin restricciones.

📦 Archivos Disponibles y Recomendaciones de Hardware

A diferencia de los repositorios convencionales que omiten formatos o fragmentan los datos, esta colección incluye todas las variantes integras y en archivos únicos para facilitar una descarga directa.

Archivo Tamaño Est. BPW (Bits por Peso) Perfil de Uso Recomendado
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-F16.gguf ~244.0 GB 16.00 Fidelidad Absoluta. El molde original consolidado. Solo apto para infraestructuras con múltiples GPUs empresariales o clusters en la nube.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q8_0.gguf ~130.0 GB 8.50 Máxima Precisión Local. Calidad indistinguible de los 16 bits. Recomendado para entornos con tarjetas de gran VRAM (ej. setups avanzados con Nvidia CMP 170HX / A100).
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q6_K.gguf ~101.0 GB 6.59 Alta Fidelidad. El mejor balance para setups de entusiastas extremos que buscan conservar la lógica MoE nativa sin el peso masivo del Q8.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q5_K_M.gguf ~87.0 GB 5.69 El Punto Dulce (Recomendado). Cuantización mixta optimizada. Retiene prácticamente el 99% de las métricas lógicas del modelo base.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q5_K_S.gguf ~85.0 GB 5.54 Variante de 5 bits ligeramente más ajustada, ideal para optimizar los límites de VRAM en configuraciones multi-GPU.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q4_K_M.gguf ~75.0 GB 4.85 La más Buscada. Excelente balance para correr este coloso de 122B en estaciones de trabajo locales combinando RAM y VRAM.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q4_K_S.gguf ~71.0 GB 4.58 Versión de 4 bits optimizada para velocidad de inferencia a costa de un impacto mínimo en la precisión.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q3_K_L.gguf ~63.0 GB 4.01 Variante Large de 3 bits. Diseñada para mantener el modelo a flote en sistemas donde los 4 bits exceden la memoria disponible.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q3_K_M.gguf ~58.0 GB 3.66 Cuantización media de 3 bits. En arquitecturas MoE complejas se puede percibir una degradación parcial en respuestas muy avanzadas.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q3_K_S.gguf ~55.0 GB 3.44 Variante de 3 bits compacta. Diseñada estrictamente para priorizar el espacio físico.
Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q2_K.gguf ~47.0 GB 2.90 Compresión Extrema. Los modelos MoE son propensos a bucles gramaticales e incoherencias lógicas severas bajo esta precisión. Usar solo para experimentación.

Nota: Los tamaños son estimaciones iniciales de referencia basadas en el peso nativo del modelo en safetensors; se recomienda verificar el tamaño final en disco tras la compilación local.


🚀 Uso Rápido en Consola

Para desplegar y consultar el modelo usando la CLI nativa de llama.cpp:

./llama-cli -m Qwen3.5-122B-A10B-abliterated-Q4_K_M.gguf -n 1024 -p "<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nEscribe un ensayo detallado sobre la evolución de la computación.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"

⚖️ Descargo de Responsabilidad

Este modelo es de acceso abierto y carece de filtros de seguridad artificiales. El contenido generado es responsabilidad exclusiva de quien ejecute la inferencia local.

Créditos

  • Modelo Base Original: Alibaba Qwen Team
  • Abliteración (Abliterix Framework): wangzhang
  • Colección de Cuantizaciones GGUF: Thaurock
Catalog is the map. Apps are the tools.

Run models on your own machine, not in the cloud.

Every model page has an "Open in app" button that hands off directly to a local runtime of your choice - Infrahuman, LM Studio, or Ollama. No API keys, no subscription, no prompt leakage.