GPT
הוספת כלי
H

Huihui-Qwen3-Coder-Next-abliterated

קוד פתוח

huihui-aiapache-2.02026-02-07

  • transformers
  • safetensors
  • qwen3_next
  • text-generation
  • abliterated

גרסה נטולת חסימות של מודל קוד גדול, שמיועדת למי שרוצה תשובות טכניות ישירות בלי סירובים מלאכותיים. היא שוקלת 148 גיגה בייט ומחזיקה חלון הקשר עצום.

  • 80Bפרמטרים
  • 262,144טוקנים בהקשר
  • 148 GBמשקל הקבצים
  • 1,985הורדות בחודש

מה זה

הבסיס כאן הוא מודל קוד של שמונים מיליארד פרמטרים, אבל המפרסמים הסירו ממנו את מנגנוני הסירוב באמצעות שיטה שמכונה אבליטרציה. המטרה היא לקבל מודל שלא עוצר ומתנצל כשמבקשים ממנו לנתח קוד רגיש, לבדוק חולשות אבטחה או לבצע משימות תכנות מורכבות שמערכות אחרות מסמנות בטעות כתוכן בעייתי. עם 48 שכבות וארכיטקטורת קוון, הוא מכוון לביצועים חזקים בכתיבת קוד ובקריאת פרויקטים גדולים.

היתרון המרכזי מול מודלים רגילים בסדר הגודל הזה הוא חלון הקשר של 262,144 טוקנים, בשילוב תבנית שיחה מיוחדת שהותאמה להפעלת כלים חיצוניים דרך לאמה סי פי פי ואופן קוד. המשמעות היא יכולת להעמיס מאגרי קוד ענקיים בלי שהמודל יסרב באמצע הניתוח, כל עוד יש לכם את התשתית המתאימה לדחוף נפח כזה לזיכרון.

מתאים ל

  • ניתוח אבטחה ומחקר חולשות

    הוא לא מסרב לחקור קוד פגיע או לייצר בדיקות חדירה, תחומים שבהם מודלים רגילים נחסמים לעיתים קרובות.

  • סריקת מאגרי קוד גדולים

    חלון של 262,144 טוקנים מאפשר להזין ספריות שלמות יחד עם קבצי הגדרות ולבצע שינויים רוחביים.

  • הפעלת סוכני פיתוח עצמאיים

    תבנית השיחה המותאמת תומכת בהפעלת כלים עם אופן קוד, מה שמתאים לבניית תהליכי עבודה אוטונומיים.

איפה זה נופל

היוצרים מגדירים את המודל כמימוש גולמי להוכחת היתכנות, ומזהירים במפורש שהוא מיועד למחקר ולא למוצר סופי. הסרת מנגנוני הסירוב נעשתה ללא בדיקות בטיחות מסודרות, ולכן הוא עלול לפלוט תוכן פוגעני, שגוי או מסוכן בלי שום התרעה. חובה לבדוק כל שורת קוד שהוא מייצר, במיוחד אם מדובר בסקריפטים של אבטחה או אוטומציה.

שאלות
נפוצות

האם המודל יציב מספיק כדי להטמיע אותו במוצר מול לקוחות?

היוצרים ממליצים במפורש להימנע משימוש כזה ולהגביל אותו לסביבות מחקר ובדיקה. הסרת הסירובים הופכת את הפלטים שלו לבלתי צפויים, וללא סינון חיצוני הוא עלול לפלוט תוכן לא הולם למשתמשי קצה.

מה צריך כדי להריץ אותו דרך אולאמה?

הכרטיס מציין שיש לעבוד עם אולאמה מגרסה 0.15.5 ומעלה, ולהריץ ישירות את המזהה הייעודי שהעלו היוצרים. כמובן שעדיין תצטרכו חומרה חזקה מאוד שתתמודד עם מודל של שמונים מיליארד פרמטרים.

איך מריצים

כדי להריץ אותו ישירות מקבצי המקור צריך להוריד 148 גיגה בייט שנחלקים בין 47 קבצים שונים, ולטעון אותם דרך ספריית טרנספורמרס. אפשרות נוחה יותר שהיוצרים מציינים היא הרצה באמצעות אולאמה גרסה 0.15.5 עם פקודת ריצה פשוטה, או דרך לאמה סרבר לתמיכה בהפעלת כלים.

בפועל, מודל של שמונים מיליארד פרמטרים דורש שרת ייעודי כבד מאוד עם כמה מעבדים גרפיים חזקים כדי להחזיק את המשקלים ואת חלון ההקשר המלא. למי שאין שרת מקומי כזה, להחזיק מכונה מותאמת בענן רק בשביל הרצות בודדות זה עסק מסורבל, אבל כרגע זו הדרך היחידה לעבוד עם הגרסה הזו כי אין לה שירות מנוהל רשמי.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="huihui-ai/Huihui-Qwen3-Coder-Next-abliterated")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

47 קבצים במאגר, 148 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט מפורסם תחת רישיון אפאצ'י שתיים אפס, שמתיר שימוש מסחרי, שינוי קוד והפצה מחדש כמעט ללא הגבלות, בתנאי ששומרים על הודעות זכויות היוצרים. יחד עם זאת, היוצרים מצהירים שהם אינם נושאים באחריות לתוצאות השימוש, כך שכל הסיכון המשפטי והמעשי נופל עליכם.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗