开发者用 Meta RL-XAR 方法训出 Qwen 27B 反 slop 模型,EQbench 前 4
Mysterious_Hearing14 · reddit · 2026-10-16
开发者 AlexWortega 发布 Qwen3.8-27B-antislop:基于 Qwen 27B,用类似 Meta RL-XAR 的风格化强化学习方法针对「AI slop 腔调」做了 RL 训练,模型读起来不再有典型的 AI 味,在 EQbench 排行上位列第 4。
模型权重已开源:
- BF16+MXFP4 版本:HuggingFace AlexWortega/Qwen3.8-27B-antislop
- GGUF 版本:HuggingFace rawmodels/Qwen3.8-27B-antislop-GGUF
这是一个用 RL 直接以「去 slop 化」为优化目标的社区实验,对关注模型文风、去模板化输出的开发者有参考价值。
「模型」频道最新
- NVIDIA 发布 120B 视觉语言模型 Nemotron 3.5 Super VL，已上线 Kilo — anacondainc · 2026-10-17
- Artificial Analysis Optima 支持三步自建自定义模型基准 — ArtificialAnlys · 2026-10-16
- 斯坦福 CS336 讲义拆解 MoE 参数与计算的两本账 — stanfordnlp · 2026-10-16
- 408 次调用实测：TypeSafe 新晋模型 Jev 图像输入表现报告 — SeveralSeat2176 · 2026-10-16
- Chandra 2.5 用新训练法将文字混淆减少 7 倍，低于 Gemini 与 Claude — VikParuchuri · 2026-10-16
- Datalab 实测：Gemini Flash 3.8 与 Claude Opus 5.5 同样输出错文字系统 — VikParuchuri · 2026-10-16