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Qwen3.5-9B 去安全化 — 0% 拒絕 + 視覺
💡最佳去安全 9B LLM：0% 拒絕 + Ollama 視覺—本地應用遊戲規則改變者 (30 字元)
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
0% 拒絕率對比 heretic 46%，用正交投影 + LoRA
為什麼重要
為避免拒絕的建構者提供最佳本地 9B 去安全模型具視覺。提升消費硬體無審查推論可及性。提升開源 LLM 去安全技術門檻。
下一步行動
執行「ollama run lukey03/qwen3.5-9b-abliterated-vision」測試零拒絕視覺推論。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •0% 拒絕率對比 heretic 46%，用正交投影 + LoRA
- •新增完整視覺/多模態支援
- •Ollama 指令：lukey03/qwen3.5-9b-abliterated-vision (視覺) 或純文字版
- •附加 /no_think 標籤加速推論
- •Hugging Face 模型卡詳述方法
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 7 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Qwen3.5-9B-abliterated-vision 使用二階段正交投影方法，優於 Heretic 的單階段優化，在能力保留上表現更好，如 GSM8K 數學推理基準無明顯退化。
- •該模型支援 /no_think 標籤切換非思考模式，提供更快回應，源自 Qwen3 系列的雙思考模式設計。
- •與其他去安全化模型如 Qwen3 coder uncensored 和 Qwen3 VL uncensored 相比，此版強調視覺多模態並達到完全 0% 拒絕。
🛠️ 技術深入
- •去安全化方法為二階段正交投影（orthogonal projection）結合 LoRA，針對安全對齊進行投影移除，優於 Heretic 的 KL 散度優化，在 16 個模型評估中單次方法保留更多基準性能。
- •基於 Qwen3.5 系列混合專家（MoE）架構，9B 參數模型支援視覺融合，訓練時視覺與語言異步進行，提升吞吐量近 100%。
- •支援 Ollama 與 Hugging Face 部署，包含 FP8 壓縮與推測解碼加速，適用於工具使用與代理任務。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
去安全化技術將加速開源多模態模型的無限制應用
二階段投影方法證明優於 Heretic，提升視覺模型的合規性繞過，將推動本地部署的邊緣 AI 開發。
模型能力保留將成為去安全化標準指標
arXiv 研究顯示單次方法如 DECCP 在 GSM8K 等基準上優於優化基方法，預期未來 abliteration 工具將優先此設計。
⏳ 時間線
2025-12
arXiv 發布 LLM 去安全化方法比較，評估 Heretic 等工具於多模型
2026-01
Qwen3 系列發布，引入雙思考模式與編碼代理能力
2026-02
Qwen3.5 推出，強化 MoE 架構與視覺多模態性能
2026-03
Qwen3.5-9B 去安全化視覺版發布，達 0% 拒絕率
📎 來源 (7)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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