抱抱脸上有个神奇的大模型GLM5.2、Kimi-K3、DeepSeek-V4-Flash 轮番上阵它都能稳稳坐在前三字长的离谱Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF讨论区也是赞美之声一片绝对猛兽、神级杰作、无与伦比。。。这是个啥简单说这个模型是把 Qwen3.6-27B 做了多阶段微调 多阶段合并然后放出了全套 GGUF 量化Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF这个离谱的名字其实每一段都有含义711ARC-C 基准冲上 0.711突破了 700 分档位Fable-Fusion多阶段微调 模型融合混入了 Fable 叙事、Claude Opus 推理、GPT5 Polaris 等训练痕迹Uncensored-Heretic用 Heretic 方法做了去审查处理NM-DAUNightmedia 和 DavidAU 两位主创的署名NEO-MAXNEO IMATRIX 量化输出张量拉到 16 位全精度MTP多 token 预测版量化推理速度更快特性只提升通用智力和指令遵循不碰核心模型的其他能力零 benchmaxing刷榜式训练会损伤模型所有核心基准保持或上涨成绩单先看 Nightmedia 跑的社区基准七项对比arc-c / arc-e / boolq / hellaswag / openbookqa / piqa / winograndeFable-Fusion-711 与 Qwen 原版模型七项基准对比几个关键点8bit 和 4bit 双双突破 700 ARC-C作者称这是第一个做到这点的微调模型七项基准里六项超过 Qwen3.6-27B 原版剩下一项boolq持平对 Qwen3.6-35B-A3B 是七项全胜按作者的说法700 这个档位此前只有 OpenAI、Claude、Gemini 的闭源模型待得住不过啊这是社区自测跑分ARC-C 这类基准也偏老微调后单项分数暴涨的模型历来要辩证看作者自己也强调最终验收靠的是人工对照测试新旧模型并排对比输出但有一点值得注意这套方法先在 Qwen3.5 9B 上反复试验打磨做出来的 9B 试验品就已经把 Qwen3.5 27B 的七项基准全部干掉了方法论有连续性路数看起来可信9B 试验品 The-Defiant-Fable 的基准表现底子本来就硬Qwen3.6-27B社区微调能玩出花前提是基座够猛我多次说过Qwen3.6-27B是我最喜爱的本地部署模型比英伟达会玩本地部署 Qwen3.6 速度翻了 2.5 倍英伟达出手Qwen3.6-27B 量化版来了褒贬不一Qwen3.6-27B 是通义 2 月 Qwen3.5 系列之后放出的首个 Qwen3.6 开源权重主打 Agentic Coding 和思维链保留官方成绩单里几个数字相当扎眼SWE-bench Verified 77.2超过自家 397B 的 Qwen3.5 旗舰Terminal-Bench 2.0 拿到 59.3和 Claude 4.5 Opus 打平SkillsBench 48.2比 Claude 4.5 Opus 还高规格上也很能打原生 256K 上下文可扩展到 101 万 token自带视觉编码器架构是 Gated DeltaNet 和 Gated Attention 的混合层设计也就是说Fable-Fusion-711 相当于在一台原厂性能车上又刷了一阶程序Qwen3.8-27B 即将开源17GB显存本地部署量化怎么选这个仓库的量化选项多到眼花我做了一张选型图Fable-Fusion-711 量化版本选择指南Regular 和 MTP 两条线全部量化都是 NEO IMATRIX 处理作者称比普通 GGUF 精度再高 2-4%长上下文表现也更好输出张量统一拉到 16 位全精度MTP 版文件名带 MTP 后缀是速度型选手作者在 5090 Windows 11 LMStudio 实测Q4_K_S 普通版约 75 t/sMTP 版能跑过 90 t/s但 MTP 有使用条件temp 保持 1 以下调高会掉速rep pen 保持 1关闭拉高性能受损观察 token acceptance低于 50% 就老实换回普通版特殊版本带 LOW 的IQ4_XS、Q6_K省显存版带 AMD 的给 AMD/Vulkan 用户解决输出张量 CPU 卸载拖速问题想要视觉能力记得另下一个 mmproj 文件放同目录怎么下手regular 和 MTP 各下一个拿自己的真实用例跑对比哪个快用哪个创作类任务或者 temp 超过 1 的场景直接选 regular参数照抄就行本地部署最省事的还是LMstudio 拉下来直接跑模型卡给的建议采样参数跟 Qwen 官方一致# 思考模式通用任务 temperature1.0, top_p0.95, top_k20, min_p0.0 # 思考模式精确编码 temperature0.6, top_p0.95, top_k20, min_p0.0 # 指令模式非思考 temperature0.7, top_p0.80, top_k20, presence_penalty1.5聊天、角色扮演场景作者还给了个小技巧在 KoboldCpp / text-generation-webui / Silly Tavern 里把 Smoothing Factor 设成 1.5运行更顺滑总结适合谁手里有 24G/32G 显存、想在本地榨出最强 27B 智力的玩家写作、角色扮演、Agent 实验等需要模型少废话多执行的场景想研究社区微调方法论的炼丹爱好者冷静看待社区自测跑分等第三方复测前保持观望ARC-C 高分代表推理和常识提升代码和中文场景没有对应数据微调痕迹里混了多家模型的风格输出口味变化需要自己适应民间五人小队用消费级硬件把 27B 干进 700 俱乐部这件事本身比分数更有意思开源社区的炼丹力量已经能对着旗舰基座做二次开发了这在两年前想都不敢想我打算找台机器把 Q4 档拉下来重点测中文和代码这两个模型卡里没给数据的场景实测结果出来第一时间发出来这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容
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