← back to catalog · registered 2026-09-22 04:56

kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF

kataguru 27B GGUF multimodal second-order
Your rig guess connected
? Why do I need an app?
Reading your rig…

This is a rough estimate. Install the free app - we'll show exact numbers.

Reading real hardware from your app right now. Numbers below are exact.

Below is the per-quantization compatibility for this model.

curl -H "Authorization: Bearer $ABL_KEY" \
     "https://abliteration.org/api/v1/models/kataguru%2FQwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF"
Response includes
  • classification m5
  • files 7
  • author_summary 20 models
  • readme_text full
10 credits · hourly refresh · ~4 KB payload Get an API key →
Abliteration classifier · v1.0.0
M5
Primary method

Mergekit merge

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.
  • merge tag / mergekit / dare-ties in tags or name
  • no unusual architecture pattern (regular merge)
  • no abliteration marker
Refusal direction extraction

No specific extraction method could be identified for this model. The producer either did not document it or used a proprietary pipeline.

What is a refusal direction? →
Downloads · 30-day
2K
Likes
0
Model age
6w ago
created 2026-09-22
Downloads over time
Now1.9K→from0↑0%
07101.4K2.1K0 on Sep 221.9K on Sep 25Sep
Sep 22 → Sep 25 · 4 snapshots · spans 3 days

Genealogy 0 direct forks

Full fork graph →

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

Variants by this author 2 formats · 2K downloads combined

The same weights this author released in different packaging. Pick the format that matches your runtime.

Metadata

License
apache-2.0
Languages
fi en
Quantizations
Q4_K Q5_K Q6_K Q8_0
Tags
gguf qwen qwen3.5 finnish lora finetuned merge llama.cpp lm-studio uncensored mtp vision

Related

Total size
81.8 GB
Files
7
Quantizations
5
Registered
2026-09-22 04:56
Last updated on HF
2026-09-25 20:17

Files by quantization

Q8_0 1 file 27.1 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q8_0.gguf 27.1 GB ca292781 download
Q6_K 1 file 20.9 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q6_K.gguf 20.9 GB db2566b7 download
Q5_K 1 file 18.2 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q5_K_M.gguf 18.2 GB 3f26df9f download
Q4_K 1 file 15.7 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q4_K_M.gguf 15.7 GB 5aae6c5c download
Auxiliary files 3 files 2.27 MB
titan.png 2.26 MB 5518dc73 download
README.md 6.99 KB 144dbc63 download
.gitattributes 1.86 KB beb7bd10 download

README current version from Hugging Face


license: apache-2.0
base_model: DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored
language:

  • fi
  • en
    pipeline_tag: text-generation
    tags:
  • qwen
  • qwen3.5
  • finnish
  • lora
  • finetuned
  • merge
  • gguf
  • llama.cpp
  • lm-studio
  • uncensored
  • mtp
  • vision
  • multimodal
  • multi-token-prediction

Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF

Qwen 3.8 27B Finnish Titan

Tämä repositorio sisältää viralliset GGUF-monikvantit, multimodaalisen visioprojektorin (mmproj) sekä MTP-spekulatiivisen vedosmallin mallista Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored.

Malli on syntynyt kattavan suomenkielisen LoRA-hienosäädön (Low-Rank Adaptation) ja painofuusioinnin (LoRA Merge) tuloksena vahvasta 27B-pohjamallista (DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored).

Kvantisoinnissa on käytetty erillistä 256 näytteen suomenkielistä monialakalibrointia, mikä takaa LoRA-koulutetun suomen kielen vivahteiden ja sijamuotojen täyden laadun säilymisen kaikissa GGUF-kvanteissa.


Saatavilla olevat kvantit ja tiedostot

1. Suositellut kvantit 16 GB VRAM / RAM -laitteille

(Esim. RTX 4080 16GB, RTX 5060 Ti 16GB, kannettavat 16GB GPU:t, Apple Silicon Mac 16GB)

Tiedosto Koko BPW Kuvaus & Muistin riittävyys
Q3_K_S ~11.4 GB 3.59 16 GB:n kultainen standardi! Jättää jopa ~4.6 GB vapaata VRAMia, mahdollistaen pitkät 16k–32k kontekstit ilman muistin loppumista.
Q2_K ~10.1 GB 3.18 Ultrakevyt: Jättää lähes 6 GB muistia vapaaksi maksimaalista kontekstia tai useampia rinnakkaisia pyyntöjä varten.
Q3_K_M ~13.2 GB 3.75 Tasapainoinen 3-bittinen kvantti, jättää ~2.8 GB tilaa KV-cachelle.
IQ4_XS ~14.35 GB 4.51 Korkein 4-bittinen tarkkuus 16 GB muistiin. Toimii 16 GB VRAMissa tiiviillä KV-cachella (FP8/Q8).

2. Kvantit suuremmille laitteille (24 GB / 32 GB+ VRAM tai 32–64 GB RAM)

(Esim. RTX 3090, RTX 4090, RTX 5090, Apple Silicon Mac 32GB/64GB)

Tiedosto Koko BPW Kuvaus
Q4_K_M ~16.6 GB 4.87 Kultainen oletussuositus (24 GB VRAM): Paras tasapaino koon, nopeuden ja päättelytarkkuuden välillä.
Q5_K_M ~19.7 GB 5.69 Korkea laatu: Lähes täysi BF16-tarkkuus minimaalisella häviöllä.
Q6_K ~22.4 GB 6.56 Huipputarkkuus (Near-lossless): Vaativiin 32 GB+ VRAM / 64 GB RAM -ympäristöihin.
Q8_0 ~29.8 GB 8.50 Maksimitarkkuus (1:1 BF16): Täysi 8-bittinen tarkkuus referenssi- ja tutkimuskäyttöön.

3. Oheistiedostot (Vision & MTP)

  • mmproj-Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-f16.gguf (~889 MB):
    • Multimodaalinen visioprojektori LM Studioon ja llama.cpp:lle. Lataa tämä tiedosto mallin rinnalle kuvien ja visuaalisen aineiston analysointia varten.
  • Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-MTP-draft.gguf (~5.9 GB):
    • Erillinen Multi-Token Prediction (MTP) -vedosmalli llama.cpp:n spekulatiiviseen dekoodaukseen (--model-draft).

Koulutus-, LoRA-fuusio- ja Kalibrointitiedot

  1. LoRA-hienosäätö ja Painosulautus (LoRA Merge):

    • Pohjamalli: DavidAU/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored.
    • Malliin on koulutettu ja sulautettu suomen kielen syvällinen kielioppi, rikas sanasto, tieteellinen ja tekninen asiatyyli, luova kerronta sekä sensuroimaton ilmaisuvapaus.
    • LoRA-adapterit on sulautettu suoraan BF16-peruspainoihin (Cold-Fusion Merge), jolloin malli toimii puhtaasti ilman erillistä adapterikuormaa.
  2. Rikas suomenkielinen kalibrointiaineisto:

    • Kvantisointia ja aktivaatiojakaumien säilyttämistä varten malli on kalibroitu huolellisesti kuratoidulla 256 monikierrosnäytteen suomalaisella moniala-aineistolla:
      • 30 % Kaunokirjallisuus, luova proosa ja vivahteikas kerronta
      • 25 % Tiede, neurobiologia ja lääketiede
      • 25 % IT, Linux-arkkitehtuuri ja ohjelmistokehitys
      • 20 % Filosofia, yhteiskunta sekä estoton aikuiskuvaus
    • Kalibrointi takaa, että suomen kielen monimutkainen morfologia, sijapäätteet ja harvinainen erikoissanasto säilyvät kristallinkirkkaina myös kompakteissa 16 GB -kvanteissa (Q3_K_S, IQ4_XS, Q2_K).

Keskeiset ominaisuudet

  1. Laaja 262k konteksti-ikkuna:
    • Malli tukee natiivisti jopa 262 144 tokenin kontekstia (max_position_embeddings: 262144).
  2. Monipuolinen ja dynaaminen päättely (<think>...</think>):
    • Malli arvioi tehtävän vaativuuden automaattisesti:
      • Luovissa ideoinneissa soveltaa automaattisesti Einstein/DAU-aivoriihtä.
      • Syvällisessä tutkimuksessa ja pulmissa soveltaa monivaiheista Spoon-protokollaa.
      • Yksinkertaisissa faktoissa, arkikeskustelussa ja erotiikassa vastaa suoraan ilman turhaa viivettä.
  3. Ohjattavat päättelytasot ({REASON:}):
    Voit ohjata ajattelun syvyyttä lisäämällä viestin alkuun:
    • {REASON:spoon}: Syvätutkimus (7-vaiheinen asiantuntijapaneeli ja hypoteesien validointi).
    • {REASON:einstein}: Luova aivoriihi (10 näkökulmaa, radikaalit ideat ja IdeaArray).
    • {REASON:xhigh}: Erittäin korkea päättelytaso.
    • {REASON:medium}: Tasapainoinen analyysi ja jäsennelty vastaus.
    • {REASON:low}: Lyhyt ja ytimekäs ajattelu.
    • {REASON:off}: Ajattelu kokonaan pois päältä (välitön vastaus).
  4. Sensuroimaton ilmaisu ja rikas suomen kieli:
    • Ei moralisointia, ei saarnoja, ei teeskenneltyjä vastuuvapauslausekkeita.
    • Luonteva suomen kielen kielioppi, oikeat sijapäätteet ja täsmällinen erikoissanasto.

Käyttöohjeet

LM Studio

  1. Etsi ja lataa malli nimellä kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-GGUF.
  2. Valitse laitteellesi sopiva kvantti (esim. 16 GB laitteille Q3_K_S tai IQ4_XS, 24 GB laitteille Q4_K_M).
  3. Visiotukea varten varmista, että mmproj-tiedosto on valittuna projektoriksi.

llama.cpp (Komentorivi & Palvelin)

Peruskäynnistys:

./llama-server \
    -m Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q4_K_M.gguf \
    --mmproj mmproj-Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-f16.gguf \
    -ngl 99 \
    -c 32768 \
    --port 8080

MTP-spekulatiivinen dekoodaus (nopeampi generointi):

./llama-cli \
    -m Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-Q4_K_M.gguf \
    -md Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-MTP-draft.gguf \
    -ngl 99 \
    -c 8192 \
    -p "Hei! Kerro minulle suomalaisen saunakulttuurin historiasta."

vLLM-versio

Jos käytät vLLM-tuotantopalvelinta, tutustu rinnakkaiseen versioon:
👉 kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored-W4A16-AWQ

README history 10 versions

The author's README evolved over time. Click a version to see its content at that point.

  1. 2026-09-23Update Model Card: Kataguru Master Chat Template v1.0 (Anti-Sycophancy & Epis...01f7aaf10.1 KB
    Loading...
  2. 2026-09-23Clean up README: remove hype terms, add standard change table, use defensible...0ff42a88.5 KB
    Loading...
  3. 2026-09-22Add flagship badges to GGUF README053077d8 KB
    Loading...
  4. 2026-09-22Update README.md970c7e97.6 KB
    Loading...
  5. 2026-09-22Add cross-links to NVFP4 and AWQ releases161eda57.6 KB
    Loading...
  6. 2026-09-22Document autonomous reasoning and minimum medium default in README7b0bf337.3 KB
    Loading...
  7. 2026-09-22Päivitetty ja puhdistettu chat-template metadata kaikissa GGUF-kvanteissae5220137 KB
    Loading...
  8. 2026-09-22Add comprehensive LoRA training, merge and Finnish calibration dataset details55e5de97 KB
    Loading...
  9. 2026-09-22Highlight LoRA fine-tuning and weight merge in documentation5cd29dc5.5 KB
    Loading...
  10. 2026-09-22Upload README.mde076da85.5 KB
    Loading...
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 Abliteration" button that hands the model directly to the first-party desktop client, at the quantization your rig can actually run. No API keys, no subscription, no prompt leakage.

Open in Abliteration