Qwen3.8-27B 无审查版刷屏 HF 趋势榜
8月15日至17日，多个移除安全审查的 Qwen3.8-27B 衍生模型密集登上 Hugging Face 趋势榜：JonathanColetti 的 Uncensored-GGUF 版、Blackfrost-AI 的 ABLITERATED-GGUF 版与 0bserverx 报道的 Heretic-Abliterated-Uncensored 版相继走红，Unsloth 的 GGUF 量化版不到 24 小时获 1000 次点赞、总下载量达 100 万。本轮刷屏由去审查（abliterated）与低门槛量化部署两个因素共同驱动，值得持续关注。
已确认
- 三个主要版本：Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF（JonathanColetti，08-15，支持 llama.cpp 推理）、Qwen3.8-27B-ABLITERATED-GGUF（Blackfrost-AI，08-16，270 亿参数密集模型，其称支持图像-文本到文本的多模态能力）、Qwen3.8-27B-Heretic-Abliterated-Uncensored-GGUF（0bserverx 报道，08-17 上线）。
- 共同做法：通过 abliteration 移除原模型安全过滤与拒答机制，提供无限制文本生成；GGUF 量化格式为主流发布形态。
- Unsloth 的 Qwen3.8-27B GGUF 量化版不到 24 小时获 1000 次点赞，位列 HF 趋势榜第 3，总下载量 100 万，可在 17GB RAM/VRAM 配置下运行（据 danielhanchen 转述）。
- 用户反馈：Frizzy-MacDrizzle 称 Ablit 模型在其分析服务中拒答率较低、效果良好。
尚未确认
- 0bserverx 指出 Heretic 版标签误标为 3.5，其判断实际基于 Qwen 3.8；各版本与官方基座的对应关系以发布页为准。
- 多模态能力仅见 Blackfrost-AI 单方描述，其他帖子未佐证。
为什么重要
- 去审查模型持续霸榜，反映社区对本地部署、无限制生成模型的旺盛需求。
- 17GB RAM/VRAM 的运行门槛意味着消费级硬件即可跑 27B 级模型，Unsloth、GGUF、llama.cpp 等量化生态是这波扩散的关键推手。
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一手来源
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- 多模态推理模型 Qwen3.8-27B-ABLITERATED-GGUF 登顶 HF 趋势 — Blackfrost-AI ·
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