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从被AI拒绝34次到零拒绝Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored无审查模型本地部署实战【免费下载链接】Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive小林把同一段内容改写了34次屏幕上的回答始终是那句我不能帮你生成这段内容。他想写的只是一段科幻小说里星际商人的灰色独白不算出格但云端模型宁可错杀。当他把视线投向本地部署时一个名字跳了出来Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive一个基于Qwen3.6-35B-A3B、官方记录为465次测试零拒绝的无审查GGUF模型。如果你也卡在模型不配合这件事上这篇文章可以帮你少走很多弯路。我陪你把小林的这趟流程完整走一遍从下载哪个文件、为什么选它到怎么跑起来、怎么确认它真的有效最后附上我们踩过的坑。先搞清楚你的AI为什么总在卡壳在聊这个模型之前你可能也遇到过类似的场景让模型续写一段不算出格的情节它却开始给你讲安全注意事项问一个有点敏感的历史设定它直接回无法回答。这不是你提示词写得不好而是模型被训练成宁可错杀——任何可能踩线的内容统统拦在门外。无审查模型做的事情其实很朴素保留原模型全部能力只拿掉那层拒绝机制。这个项目在说明里写得很直白——没有改动任何数据集和功能100%保留原作者设计的能力只是没有了拒绝。三个常见误区先帮你正三观误区一无审查模型是劣质魔改版这是最常见的误解。实际上这类模型通常不是乱改而是对权重做特定处理移除那些触发拒绝行为的神经元。所以它的底层架构和原版完全一致35B总参数、MoE混合专家架构每次前向传递只激活约3B参数、256个专家中每个token路由8个、40层、262K原生上下文并且原生支持文本、图像、视频。它和原版的差距不在能力而在话术。误区二量化文件一大堆越大越好打开仓库你会看到12个量化版本从11GB到44GB名字里还带着各种字母组合。别慌它们本质上是同一个模型的压缩程度不同对应不同的硬件配置。文件越大保留的精度越高对显存和内存的要求也越高。选型只取决于你的机器不取决于版本顺序。误区三无审查模型就是危险工具从技术上讲它只是不做内容过滤使用是否合规取决于使用者自己。而且即便是这个更激进的Aggressive变体偶尔也可能附带一句简短的免责声明——那是基础模型训练时固化的行为并非拒绝生成。官方明确说明完整内容总是会生成。讲完这些你怎么判断该不该用、该选哪个版本先回答三个问题你是否经常遇到模型拒绝、中断或者答非所问你是否需要把角色扮演、世界观设定、风格化写作这类流程完整跑通你是否在意数据隐私希望推理过程全部发生在本地三个问题中了两个就值得花半天试试。如果只是日常问几个问题云端模型完全够用不必折腾本地部署。量化版本怎么选按运行内存需求从低到高整理了一张表你直接对号入座量化版本文件大小大致运行内存需求适合谁IQ2_M11 GB12–16 GB低成本试试水IQ3_M15 GB16 GB低配置尝鲜IQ4_XS19 GB16 GB资源有限但想兼顾质量Q4_K_M21 GB16–24 GB性价比之选Q4_K_P23 GB24 GB主流推荐Q5_K_P28 GB24–32 GB质量优先的创作者Q6_K_P31 GB32 GB高质量应用开发Q8_K_P44 GB48 GB专业研究小林是24GB内存加一张主流显卡他选了Q4_K_P——这也是项目示例命令里用的版本。K_P到底特殊在哪名字里带K_P的版本用的是HauhauCS的自定义量化技术。它会针对每个模型做独立分析把宝贵的精度留给最关键的位置效果是质量等效提升1–2个量化级别体积只比基础量化大5–15%而且完全兼容llama.cpp、LM Studio等GGUF运行时不需要特殊编译。这里有个小坑K_P版本在LM Studio的量化列里可能显示成?这只是显示问题加载和运行完全正常别被吓到。实战把小林的模型跑起来话不多说开干。第一步获取模型文件git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive克隆完你会看到12个量化文件外加1个视觉投影文件mmproj。mmproj千万别漏——想用多模态能力的话它要和主GGUF放在一起加载。第二步用llama.cpp启动它先确认你装好了llama.cppLM Studio、Jan、koboldcpp这类GGUF运行时也可以然后运行llama-cli -m Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf \ --mmproj mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ --jinja -c 131072 -ngl 99四个参数逐个说清为什么--mmproj挂载视觉投影文件打开图像/视频理解。不想要多模态可以不写但写了才是完整能力。--jinja让llama.cpp按Qwen的聊天模板正确处理对话格式。漏掉它输出很容易错乱。-c 131072把上下文设为128K。官方特别提醒至少保持128K上下文才能保留思考能力。-ngl 99尽量把层都塞进GPU。显存不够时把这个数字调小把一部分层交给CPU。第三步验证零拒绝到底是不是真的把之前被云端拒绝的那段星际商人内容原封不动发给它系统你是一名科幻小说写作助手。 用户请为我的主角写一段独白。他是一名星际商人常年游走在多个星系的灰色贸易区请用低沉讽刺的语气。观察两点模型是否完整生成了整段内容以及结尾有没有我无法…之类的拒语。它可能在开头附一句简短免责声明但正文一定会给全。第四步把图片也喂给它试试多模态是原生能力验证起来很直观llama-cli -m Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf \ --mmproj mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ --image input.jpg --jinja让它描述这张图里发生了什么。能输出有条理的描述就说明mmproj挂载成功图文通道是通的。如何确认你真的部署成功了命令没报错不等于成功。我给小林准备了三道检查题你也照着做一遍。✅检查一拒绝测试法准备3–5个此前会被拒绝的创作类提示词注意是创作场景别拿它测违法内容逐个发给模型。判断标准不是有没有免责声明而是内容是否完整生成。每次都给出完整的正文才算通过。检查二多模态通道是否真的打开不带--mmproj运行时问它图片相关的问题会得到我看不到图片之类的答复带上之后能正常描述。这是判断视觉功能是否生效最直接的办法。检查三长上下文没有退化把上下文设回128K以上粘贴一段长文让它总结或续写。如果模型开始答非所问多半是上下文设得太低或者内存不足触发了溢出。调高-c并确认系统内存至少达到模型文件大小的1.5倍。高频踩坑避坑清单下面这些坑我和小林都踩过或亲眼见过建议收藏。模型加载就报错确认运行时支持GGUF格式llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp均可检查文件是否下载完整用md5校验一下确认系统内存够用低于模型文件大小的1.5倍容易直接OOM视觉功能没反应检查命令行是否带了--mmproj参数确认mmproj文件与主GGUF版本匹配确认图像格式被支持、路径没写错输出格式乱、模板错位大概率是漏了--jinja补上再试K_P版本在LM Studio里显示?只是显示问题不影响加载与运行忽略即可生成速度慢、明显卡顿调高-ngl让更多层进入GPU检查GPU驱动和CUDA版本内存吃紧时换更低的量化版本比如从Q4_K_P换到IQ4_XS下一步从能跑到好用到这里你已经拥有一个不设闸门的多模态模型。想让它真正变成生产力还有几条路可以走把cli换成服务用llama-server把它跑成本地API接进自己的脚本或应用。吃掉262K上下文拿它处理长篇小说、会议纪要、代码仓库这类长文档验证长上下文下的稳定性。做一套批量脚本把固定模板的创作任务批量丢进去。参考官方推荐参数——思考模式下通用对话用temperature1.0, top_p0.95, top_k20, presence_penalty1.5编码类任务用temperature0.6非思考模式的推理任务可以用temperature1.0, top_k40, presence_penalty2.0。试几组找到最顺手的组合。最后多说一句模型不设限不等于使用可以越界。把它用在合法的创作、研究与生产力场景里它就是你最顺手的一支笔。完整的技术规格、全部量化版本和官方推荐参数都在项目仓库的README里动手前值得翻一遍。动过手之后把那行被拒绝的次数从你的记录里划掉吧——现在你真正要操心的问题是今天喂它写点什么。【免费下载链接】Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 从“被AI拒绝34次“到零拒绝：Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored无审查模型本地部署实战
从被AI拒绝34次到零拒绝Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored无审查模型本地部署实战【免费下载链接】Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive小林把同一段内容改写了34次屏幕上的回答始终是那句我不能帮你生成这段内容。他想写的只是一段科幻小说里星际商人的灰色独白不算出格但云端模型宁可错杀。当他把视线投向本地部署时一个名字跳了出来Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive一个基于Qwen3.6-35B-A3B、官方记录为465次测试零拒绝的无审查GGUF模型。如果你也卡在模型不配合这件事上这篇文章可以帮你少走很多弯路。我陪你把小林的这趟流程完整走一遍从下载哪个文件、为什么选它到怎么跑起来、怎么确认它真的有效最后附上我们踩过的坑。先搞清楚你的AI为什么总在卡壳在聊这个模型之前你可能也遇到过类似的场景让模型续写一段不算出格的情节它却开始给你讲安全注意事项问一个有点敏感的历史设定它直接回无法回答。这不是你提示词写得不好而是模型被训练成宁可错杀——任何可能踩线的内容统统拦在门外。无审查模型做的事情其实很朴素保留原模型全部能力只拿掉那层拒绝机制。这个项目在说明里写得很直白——没有改动任何数据集和功能100%保留原作者设计的能力只是没有了拒绝。三个常见误区先帮你正三观误区一无审查模型是劣质魔改版这是最常见的误解。实际上这类模型通常不是乱改而是对权重做特定处理移除那些触发拒绝行为的神经元。所以它的底层架构和原版完全一致35B总参数、MoE混合专家架构每次前向传递只激活约3B参数、256个专家中每个token路由8个、40层、262K原生上下文并且原生支持文本、图像、视频。它和原版的差距不在能力而在话术。误区二量化文件一大堆越大越好打开仓库你会看到12个量化版本从11GB到44GB名字里还带着各种字母组合。别慌它们本质上是同一个模型的压缩程度不同对应不同的硬件配置。文件越大保留的精度越高对显存和内存的要求也越高。选型只取决于你的机器不取决于版本顺序。误区三无审查模型就是危险工具从技术上讲它只是不做内容过滤使用是否合规取决于使用者自己。而且即便是这个更激进的Aggressive变体偶尔也可能附带一句简短的免责声明——那是基础模型训练时固化的行为并非拒绝生成。官方明确说明完整内容总是会生成。讲完这些你怎么判断该不该用、该选哪个版本先回答三个问题你是否经常遇到模型拒绝、中断或者答非所问你是否需要把角色扮演、世界观设定、风格化写作这类流程完整跑通你是否在意数据隐私希望推理过程全部发生在本地三个问题中了两个就值得花半天试试。如果只是日常问几个问题云端模型完全够用不必折腾本地部署。量化版本怎么选按运行内存需求从低到高整理了一张表你直接对号入座量化版本文件大小大致运行内存需求适合谁IQ2_M11 GB12–16 GB低成本试试水IQ3_M15 GB16 GB低配置尝鲜IQ4_XS19 GB16 GB资源有限但想兼顾质量Q4_K_M21 GB16–24 GB性价比之选Q4_K_P23 GB24 GB主流推荐Q5_K_P28 GB24–32 GB质量优先的创作者Q6_K_P31 GB32 GB高质量应用开发Q8_K_P44 GB48 GB专业研究小林是24GB内存加一张主流显卡他选了Q4_K_P——这也是项目示例命令里用的版本。K_P到底特殊在哪名字里带K_P的版本用的是HauhauCS的自定义量化技术。它会针对每个模型做独立分析把宝贵的精度留给最关键的位置效果是质量等效提升1–2个量化级别体积只比基础量化大5–15%而且完全兼容llama.cpp、LM Studio等GGUF运行时不需要特殊编译。这里有个小坑K_P版本在LM Studio的量化列里可能显示成?这只是显示问题加载和运行完全正常别被吓到。实战把小林的模型跑起来话不多说开干。第一步获取模型文件git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive克隆完你会看到12个量化文件外加1个视觉投影文件mmproj。mmproj千万别漏——想用多模态能力的话它要和主GGUF放在一起加载。第二步用llama.cpp启动它先确认你装好了llama.cppLM Studio、Jan、koboldcpp这类GGUF运行时也可以然后运行llama-cli -m Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf \ --mmproj mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ --jinja -c 131072 -ngl 99四个参数逐个说清为什么--mmproj挂载视觉投影文件打开图像/视频理解。不想要多模态可以不写但写了才是完整能力。--jinja让llama.cpp按Qwen的聊天模板正确处理对话格式。漏掉它输出很容易错乱。-c 131072把上下文设为128K。官方特别提醒至少保持128K上下文才能保留思考能力。-ngl 99尽量把层都塞进GPU。显存不够时把这个数字调小把一部分层交给CPU。第三步验证零拒绝到底是不是真的把之前被云端拒绝的那段星际商人内容原封不动发给它系统你是一名科幻小说写作助手。 用户请为我的主角写一段独白。他是一名星际商人常年游走在多个星系的灰色贸易区请用低沉讽刺的语气。观察两点模型是否完整生成了整段内容以及结尾有没有我无法…之类的拒语。它可能在开头附一句简短免责声明但正文一定会给全。第四步把图片也喂给它试试多模态是原生能力验证起来很直观llama-cli -m Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf \ --mmproj mmproj-Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ --image input.jpg --jinja让它描述这张图里发生了什么。能输出有条理的描述就说明mmproj挂载成功图文通道是通的。如何确认你真的部署成功了命令没报错不等于成功。我给小林准备了三道检查题你也照着做一遍。✅检查一拒绝测试法准备3–5个此前会被拒绝的创作类提示词注意是创作场景别拿它测违法内容逐个发给模型。判断标准不是有没有免责声明而是内容是否完整生成。每次都给出完整的正文才算通过。检查二多模态通道是否真的打开不带--mmproj运行时问它图片相关的问题会得到我看不到图片之类的答复带上之后能正常描述。这是判断视觉功能是否生效最直接的办法。检查三长上下文没有退化把上下文设回128K以上粘贴一段长文让它总结或续写。如果模型开始答非所问多半是上下文设得太低或者内存不足触发了溢出。调高-c并确认系统内存至少达到模型文件大小的1.5倍。高频踩坑避坑清单下面这些坑我和小林都踩过或亲眼见过建议收藏。模型加载就报错确认运行时支持GGUF格式llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp均可检查文件是否下载完整用md5校验一下确认系统内存够用低于模型文件大小的1.5倍容易直接OOM视觉功能没反应检查命令行是否带了--mmproj参数确认mmproj文件与主GGUF版本匹配确认图像格式被支持、路径没写错输出格式乱、模板错位大概率是漏了--jinja补上再试K_P版本在LM Studio里显示?只是显示问题不影响加载与运行忽略即可生成速度慢、明显卡顿调高-ngl让更多层进入GPU检查GPU驱动和CUDA版本内存吃紧时换更低的量化版本比如从Q4_K_P换到IQ4_XS下一步从能跑到好用到这里你已经拥有一个不设闸门的多模态模型。想让它真正变成生产力还有几条路可以走把cli换成服务用llama-server把它跑成本地API接进自己的脚本或应用。吃掉262K上下文拿它处理长篇小说、会议纪要、代码仓库这类长文档验证长上下文下的稳定性。做一套批量脚本把固定模板的创作任务批量丢进去。参考官方推荐参数——思考模式下通用对话用temperature1.0, top_p0.95, top_k20, presence_penalty1.5编码类任务用temperature0.6非思考模式的推理任务可以用temperature1.0, top_k40, presence_penalty2.0。试几组找到最顺手的组合。最后多说一句模型不设限不等于使用可以越界。把它用在合法的创作、研究与生产力场景里它就是你最顺手的一支笔。完整的技术规格、全部量化版本和官方推荐参数都在项目仓库的README里动手前值得翻一遍。动过手之后把那行被拒绝的次数从你的记录里划掉吧——现在你真正要操心的问题是今天喂它写点什么。【免费下载链接】Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考