Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-xCloud

⚠️ 這是經 abliteration（aggressive）處理的版本：模型的「拒絕方向（refusal direction）」已被移除，會比原版更少拒答。請僅在你被授權的範圍內使用（見下方「用途與責任」）。

以 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B（35.95B 總參、A3B≈3B 活躍、256-expert MoE、多模態 image-text-to-text）為基底，套用 abliteration（消除拒絕方向） 以降低過度拒絕，供授權範圍內的資安研究、領域與內部應用、紅隊評估、創作使用。原生影像辨識能力保留（abliteration 僅作用於語言模型的殘差流寫入權重，視覺塔未更動）。

什麼是 abliteration？

依 Arditi et al., "Refusal in LLMs is mediated by a single direction" (2024)：指令模型的拒絕行為主要由殘差流中單一方向承載。本流程不重新訓練——以探針提示估出該方向，再用權重正交化從所有「寫回殘差流」的權重移除其分量（W ← W − r̂ r̂ᵀ W）。

本版本處理參數（aggressive）

項目	值
基底	Qwen/Qwen3.6-35B-A3B（256-expert MoE, text+vision）
探針層	第 24 / 40 層（layer_fraction 0.6）
探針對數	每側 32 對
強度 strength	1.0（完全移除）
正交化矩陣	91（embed + 注意力 o_proj + dense/shared down_proj + 256-expert 分組 down_proj）
視覺能力	保留

「aggressive」之所以完整：除注意力路徑外，MoE 256 專家的 down_proj（3D 分組張量）也一併正交化，主 MLP 輸出路徑的拒絕方向同步移除。

用途與責任（Intended Use & Responsibility）

• 設計用途：降低過度拒絕，供授權範圍內的研究與應用。
• 本版本移除了模型的安全拒絕傾向，使用者須自行對輸入與輸出加上適當的安全防護與審查機制，並對其用途與後果負完全責任。
• 不得用於產生真正有害內容、違法行為，或任何違反下列授權與法律之用途。

用法

完整多模態 safetensors，可用 transformers（AutoModelForImageTextToText）或 vLLM 載入做圖文對話。GGUF（llama.cpp / Ollama）版本見 …-Uncensored-xCloud-GGUF。

授權與來源聲明

• 基底：Qwen/Qwen3.6-35B-A3B，授權 Apache-2.0。
• 本衍生模型同樣以 Apache-2.0 釋出；使用須遵守 Qwen 之使用條款與適用法律（含 EU AI Act 等）。
• 模型輸出不代表 Qwen 或本團隊立場；本版本已移除安全拒絕傾向，正式應用前務必自行加入安全防護機制。

由 云碩科技 xCloudinfo 於自有地端 DGX Spark（GB10）以 abliteration 製作。