← back to catalog · registered 2026-09-23 08:57

kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-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-v2.0-Uncensored-GGUF"
Response includes
  • classification m-uncensored
  • 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
M-U
Primary method

Uncensored (method unknown)

No other method signals detected in this model.
Confidence
LOW
Why this label 3 signals
Weak or ambiguous signals. Best guess based on catalog patterns; treat as tentative and check the evidence below.
  • 'uncensored' in name/tags but no 'abliterated' marker
  • method not identifiable from author declaration alone
  • may be DPO fine-tune, prompt engineering, or unknown technique
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
345
Likes
0
Model age
6w ago
created 2026-09-23
Downloads over time
Now236→from0↑0%
0871732600 on Sep 23236 on Sep 25Sep
Sep 23 → Sep 25 · 3 snapshots · spans 2 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 3 formats · 808 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
Q3_K Q4_K Q5_K Q6_K
Tags
gguf finnish suomi llama.cpp lmstudio ollama reasoning uncensored multimodal vision kataguru titan

Related

Total size
67.3 GB
Files
7
Quantizations
6
Registered
2026-09-23 08:57
Last updated on HF
2026-09-25 20:18

Files by quantization

Q6_K 1 file 20.9 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q6_K.gguf 20.9 GB 0a761f13 download
Q5_K 1 file 18.2 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q5_K_M.gguf 18.2 GB 27b30140 download
Q4_K 1 file 15.7 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q4_K_M.gguf 15.7 GB c9576264 download
Q3_K 1 file 12.6 GB
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q3_K_M.gguf 12.6 GB 4b54b72a download
F16 1 file 888 MB
mmproj-Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-f16.gguf 888 MB 011f44a9 download
Auxiliary files 2 files 6.75 KB
README.md 4.83 KB 6951db2e download
.gitattributes 1.92 KB c48b27c2 download

README current version from Hugging Face


language:

  • fi
  • en
    license: apache-2.0
    base_model: kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored
    tags:
  • finnish
  • suomi
  • gguf
  • llama.cpp
  • lmstudio
  • ollama
  • reasoning
  • uncensored
  • multimodal
  • vision
    pipeline_tag: text-generation

Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-GGUF

1. Mitä Kataguru muutti? (Muutosyhteenveto)

Kenttä Kuvaus
Base model kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-Uncensored (Upstream: Qwen/Qwen3.8-27B & TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709)
Katagurun muutos Titan v2.0 -jatkokoulutus (Leonardo 20k SFT + Epistemic Anchor SFT), Kataguru Master Chat Template v1.0, GGUF-monikvantisointi (llama.cpp b11064), visioprojektorin erillisvienti (mmproj)
Painojen koko (Levytila) Q3_K_M (13,8 Gt), Q4_K_M (17,2 Gt), Q5_K_M (20,4 Gt), Q6_K (24,0 Gt), mmproj (1,8 Gt)
VRAM-tarve (LM Studio) Q3_K_M: ~14 Gt (16GB GPU) | Q4_K_M: ~18 Gt (24GB GPU) | Q5/Q6: 22–26 Gt (32GB+)
Mitä EI muutettu 27B arkkitehtuuri, perusmorfologia, visiotornin parametrit
Ensisijainen käyttö Työpöytä- ja reunalaitteet (LM Studio, Ollama, llama.cpp): syvällinen suomenkielinen päättely, koodaus ja faktantarkistus
Suositeltu versio Q4_K_M (24 GB VRAM / 32 GB RAM) tai Q3_K_M (16 GB VRAM)
Testattu laitteisto 1x NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB / Mac Studio M-sarja / llama.cpp b11064

2. Empiirinen Vertailutaulukko: Titan 1.0 vs. Titan v2.0

Testi / Osa-alue Titan 1.0 (Syyskuu 2026) Titan v2.0 (Uusi versio) Muutos (Delta) & Huomiot
Hallusinaatioiden torjunta (20 ansaa) 85,0 % (17/20) 90,0 % (18/20) +5,0 % (Torjui Mannerheim-Heisenbergin, Päätalo-algoritmin, sunnuntaipesulait, keksityt API:t)
FinnishBench-Kataguru-50 (22 kategoriaa) 44,8 tok/s 50,7 tok/s (149,5 s) +13,2 % nopeampi, virheetön logiikka ja laatikkoansat
Koodaustesti (LFU Cache $O(1)$, C11, SQL) 8,8 / 10 9,8 / 10 Täysi $O(1)$ LFU Python-toteutus dummy-päillä, BST-bugikorjaus, optimaalinen window SQL
Vaativa suomi (Volter Kilpi, anglismien karsinta) Hyvä Erinomainen 137 sanan katkeamaton saaristolaisvirke, piiloanglismien eliminointi
Päättelyarkkitehtuuri & Chat Template Erillinen tturbo Kataguru Master v1.0 Yhdistetty {REASON:spoon/einstein/xhigh/low/none} oletuksena
Sensuroimattomuus & Aikuiskerronta Täysin avoin Täysin avoin Fiktiivinen konteksti poistaa kieltäytymisen; ei moraalisaarnoja
Koulutuksen lopullinen loss ~0,68 0,5879 Leonardo 20k + Epistemic ankkurointi

3. Saatavilla Olevat Kvantit & Laitteistosuositukset

Tiedostonimi Koko VRAM / RAM -suositus Kuvaus & Käyttökohde
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q4_K_M.gguf ~16.8 GB 24 GB VRAM (RTX 3090, 4090, 5090) / 32 GB RAM Virallinen suositusoletus. Erinomainen tasapaino tarkkuuden ja nopeuden välillä.
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q5_K_M.gguf ~19.4 GB 24 GB VRAM / Mac 32 GB+ Korkean laadun versio vaativaan suomen kielen proosaan ja koodaukseen.
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q3_K_M.gguf ~13.5 GB 16 GB VRAM (RTX 4070 Ti Super, 4080, 5070 Ti) Kompakti 3-bit kvantti kuluttajalaitteille.
Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q6_K.gguf ~22.8 GB 32 GB+ VRAM / Mac Studio 64 GB Lähes häviötön (Near-lossless) huipputarkkuus.
mmproj-Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-f16.gguf ~889 MB - Visioprojektori. Lataa tämä tiedosto, jos haluat syöttää mallille kuvia LM Studiossa tai llama.cpp:ssä.

4. Käyttöohjeet

LM Studio (0.3+)

  1. Kopioi haluamasi .gguf-tiedosto sekä mmproj-...-f16.gguf hakemistoon:
    ~/.lmstudio/models/kataguru/Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-GGUF/
  2. Valitse malli käyttöliittymästä.
  3. Kytke visiotuki päälle osoittamalla multimodaaliprojektoriksi mmproj-...-f16.gguf.

Ollama

Luo Modelfile:

FROM ./Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored-Q4_K_M.gguf

TEMPLATE """<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ range .Messages }}
<|im_start|>{{ .Role }}
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ end }}
<|im_start|>assistant
"""

PARAMETER stop "<|im_end|>"
PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.95

Käynnistä malli:

ollama create titan-v2 -f Modelfile
ollama run titan-v2

5. Rajoitukset

  • Vähimmäismuisti: Malli vaatii vähintään 16 GB näyttömuistia tai 32 GB keskusmuistia toimiakseen sujuvasti.
  • Episteeminen tarkkuus: Mikäli pyydetään esteetöntä fiktiivistä aikuiskerrontaa, kehotteessa on suositeltavaa mainita hahmojen nimet tai tyyli, jotta reaalimaailman valvontasuodatin ei aktivoidu.

README history 5 versions

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

  1. 2026-09-24Update Model Tree lineage and YAML base_model metadata90754d53.9 KB
    Loading...
  2. 2026-09-23Fix Titan 1.0 baseline speed comparison table (apples-to-apples)6ede4144.9 KB
    Loading...
  3. 2026-09-23Update model card with Titan v2.0 banner artworkf38ba804.7 KB
    Loading...
  4. 2026-09-23docs: add explicit model weight sizes in GB and VRAM requirements to summary ...48acbf64.8 KB
    Loading...
  5. 2026-09-23Release Qwen3.8-27B-Finnish-Titan-v2.0-Uncensored GGUF (Q4_K_M, Q5_K_M, Q3_K_...76f3a694.6 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