Claude Opus 蒸餾的無審查 Omnicoder 合併版

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💡全新無審查 9B Qwen 合併消除拒絕—測試本地通用智能（22字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

合併自 Jackrong 的 Claude 蒸餾 Qwen3.5-4B、HauhauCS 無審查 9B、Tesslate OmniCoder-9B 及 Bartowski 基礎

為什麼重要

為從業人員提供高效無審查本地模型替代方案，在中階硬體上實現無限制編碼與推理任務。

下一步行動

從 Hugging Face 下載 Q8_0 量化版，並在 Open Claw 中測試無審查任務。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

•合併自 Jackrong 的 Claude 蒸餾 Qwen3.5-4B、HauhauCS 無審查 9B、Tesslate OmniCoder-9B 及 Bartowski 基礎
•完全無審查且零拒絕，Q8_0 量化測試穩定
•Hugging Face 上架，提供加差合併腳本
•推薦作為 Qwen 架構 9B 無審查通用智能最佳選擇

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 5 個來源。

🔑 增強重點摘要

•Omnicoder-Claude-4.6-Opus-Uncensored-GGUF 基於 Qwen 3.5 系列蒸餾自 Claude Opus 4.6，此基礎模型於 2026 年 2 月 16 日由阿里巴巴發布，具備 397B 參數 MoE 架構，每 token 僅激活 17B 參數。
•Claude Opus 4.6 在編碼基準如 SWE-bench 上達 80.9% 領先，擅長長上下文代碼分析與真實軟體工程任務，為蒸餾來源提供強大編碼能力。
•Qwen 3.5 採用 Gated Delta Networks (GDN) 創新架構，取代 75% 層標準注意力機制，實現近線性序列長度擴展，支持百萬 token 上下文。

📊 競品分析▸ Show

特徵	Omnicoder-Claude-4.6-Opus-Uncensored-GGUF	Qwen 3.5	Claude Opus 4.6	GPT-5.3 Codex
參數規模	9B (合併蒸餾)	397B (17B 活躍 MoE)	未公開	未公開
定價	免費開源 (Hugging Face GGUF)	Apache 2.0 開源，自託管免費	付費 API (輸入 12x 貴於 Qwen 3.5)	付費 API
基準表現	無審查通用智能，Q8_0 穩定	超越 GPT-5.2/Claude Opus 4.6 多項基準	SWE-bench 80.9%，長上下文領先	編碼準確度領先，AIME 96.7%

🛠️ 技術深入

•模型合併自 Qwen 3.5-4B 蒸餾版本，使用加差合併 (Dare Merge) 方法保留 GGUF 相容性，支持 Q4_K_M 與 Q8_0 量化。
•基礎 Qwen 3.5 為混合專家 (MoE) 架構，總 397B 參數，每前向傳遞僅激活 17B，結合 Gated Delta Networks (GDN) 實現近線性注意力擴展。
•Qwen 3.5 開發使用異質基礎設施、異步強化學習 (RL) 與 FP8 壓縮，加速多模態代理訓練 3-5 倍，支持視覺輸入與 201 語言。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

無審查開源模型將加速本地 AI 代理部署

Omnicoder 結合 Qwen 3.5 的代理效率與 Claude Opus 4.6 編碼能力，提供零成本自託管，降低企業對雲端付費模型依賴。

MoE 蒸餾技術將普及中小型無審查模型

9B 規模保留 397B MoE 效能，透過 GGUF 量化實現家用硬體運行，推動本地 LLaMA 社群創新。

⏳ 時間線

2026-02

阿里巴巴發布 Qwen 3.5，397B MoE 模型支援視覺代理

2026-03

Reddit r/LocalLLaMA 上架 Omnicoder-Claude-4.6-Opus-Uncensored-GGUF 合併版

📎 來源 (5)

Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.

🦙閱讀原文： Reddit r/LocalLLaMA

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