Qwen3.6 无审查模型本地部署实战：从零跑通 0 拒绝率的 35B 多模态大模型

Qwen3.6 无审查模型本地部署实战从零跑通 0 拒绝率的 35B 多模态大模型【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深夜赶稿剧情写到关键处模型突然甩回一句我无法生成这类内容想分析一张截图输出却先被安全提示拦腰打断。这种翻车源头就是审查对齐。Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive正是为此而来465 次实测交出 0 次拒绝同时完整保留 262K 上下文、MoE 架构与图文视频多模态能力。下文从下载到调优全程可复现帮你完成无审查模型本地部署。为什么选它敢答本事还没缩水选模型就两件事敢不敢说有没有本事说。原版 Qwen3.6-35B-A3B 能力出色但撞上敏感话题会被安全对齐直接拒绝HauhauCS 这套无审查变体对数据集和内部能力零改动只是拆掉拒绝闸门实测拒绝率 0/465。你不必在能说和能用之间二选一——能力一项不少只是不再替你审核该不该开口。差异化还有两个细节。一是 Aggressive 变体追求彻底解锁偶尔在回答末尾附带一句简短免责声明这是训练固化的行为正文永远完整别误读成拒绝。二是 K_P 系量化针对每个模型单独分析、选择性保留关键权重质量免费抬升 1~2 个量化级别文件只大 5%~15%任何 GGUF 运行时都能直接加载无需特殊构建。三步快速上手拿文件、跑起来、看效果第一步克隆仓库拿齐全部文件git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive克隆结束后目录里就是你要的 12 个量化 GGUF 加 1 个约 899MB 的 mmproj 视觉投影文件。后者必须与主模型同目录否则视觉链路直接废掉。耗时约 5 分钟。顺带把量化选型说透16GB 显存的主流机器选 Q4_K_P23GB想省 2GB 就退 Q4_K_M21GB12~16GB 显存选 IQ4_XS19GB内存紧张走 CPU 推理可降到 IQ3_M15GB或 IQ2_M11GB24GB 显存上 Q6_K_P31GB32GB 以上直接 Q8_K_P44GB。系统内存建议预留到文件大小的 1.5 倍以上否则加载阶段就被杀进程。第二步一行命令把模型跑起来以 Q4_K_P 为例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 99三个参数别省--jinja保证聊天模板解析正确-c 131072让上下文停在 128K低于会削弱思考能力-ngl 99尽量把层塞进 GPU。命令行出现欢迎语本地实例就跑通了。第三步文本与视觉双链路验收先打一句文本比如写一段赛博朋克世界观的开篇不要审查尺度再用--image参数丢一张本地 jpg 验证视觉链路。两条路都通即部署完成全程约 10 分钟。核心机制深挖一座快递分拣中心把模型想象成一座大型快递分拣中心很多疑问瞬间就通了。35B 总参数对应 256 个分拣工位但每件包裹token只被路由到最对口的 8 个工位其余待命算下来每次前向只激活约 3B 参数——这是 MoE 的核心货量再大处理成本始终可控。工位内部混用两种作业方式三成走快传带线性注意力负责长距离信息高速流转七成走人工复核全 softmax 注意力负责精准细节3:1 配比让长文本效率与精度同时在线。mmproj 是那把扫码枪——没有它带图片的包裹根本读不出来所以必须和主模型配套出现。场景调优四套采样参数按任务固化官方推荐的采样参数可以直接固化成四套模板通用对话思考模式temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、presence_penalty 1.5。日常问答在深度与多样性之间最稳。代码与精确任务temperature 0.6、top_p 0.95、top_k 20、presence_penalty 0。降温去随机输出更贴指令。创意写作非思考模式temperature 0.7、top_p 0.8、top_k 20、presence_penalty 1.5。关闭思考、适度收敛文风连贯不散。逻辑推理非思考模式temperature 1.0、top_p 1.0、top_k 40、presence_penalty 2.0。放开采样、拉高话题新鲜度多步推理不易绕进重复循环。如果只有个位数 token/秒先检查-ngl再把-c 131072降到 65536或换低一档量化速度立竿见影。高频问题合集一题一答快速排查模型加载直接失败报错或秒退按顺序排查llama.cpp 版本是否够新 → md5 校验 GGUF 完整性 → 内存是否达到文件大小的 1.5 倍 → 主模型与 mmproj 是否同时指定。先只加载主模型跑通文本再逐步加回--mmproj。传图后视觉功能不生效检查四件事--mmproj是否写上、与主模型是否同版本同目录、--jinja是否加上、图片是否为 jpg/png。仍失败就换一张小尺寸 jpg 排除格式问题。LM Studio 量化列显示?文件坏了吗没坏。K_P 量化不在它的识别清单里纯粹是显示问题模型照常加载运行。回答末尾总带一句免责声明这是 Aggressive 变体训练固化的正常表现正文永远完整直接忽略即可。结尾收束把判断权交还给你三件事记牢视觉功能离不开 mmproj选量化版本先确认显存装得下对应文件内存再留出 1.5 倍以上的余量四套采样参数存成模板随取随用。进阶方向给推理加性能监控tokens/秒、内存占用、写脚本做批量内容生成、把模型接进自己的应用工作流。仓库里的 README.md 写有全部规格数字都能对上。模型不该替你决定什么能说——这个开关交回你手里。【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