01 / 模型卡片
模型卡片
这款由 orcarouter 基于通义千问 Qwen 系列微调而来的 27B 模型，采用了 FP8 量化技术，在保持强大性能的同时显著降低了显存占用，非常适合在消费级显卡上本地部署。其核心特点在于“Uncensored”版本，这意味着它移除了部分预设的指令限制，能更直接地响应各种复杂、敏感或具有争议性的创作需求，减少了模型在处理非传统任务时的“说教感”。作为一个多模态模型，它不仅精通文本理解，还具备优秀的图文理解能力，能够实现“看图说话”或基于图像的逻辑推理。对于开发者而言，它在保持开源生态兼容性的基础上，提供了一个更具自由度和灵活性的创作工具，是构建个性化 AI 助手或进行深度内容生成实验的理想选择。
模型类型image text to text
提供方orcarouter
许可状态apache-2.0
02 / 文件与版本
模型文件与版本
模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录来源仓库https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8
查看模型来源版本信息请以来源仓库的最新版本为准
—03 / 模型下载
下载模型
推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。
当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库:
orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8安装 ModelScope
下载前先安装命令行和 SDK 依赖。
pip install modelscope命令行下载完整模型库
下载完整模型权重、配置和模型卡片。
modelscope download --model orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8下载单个文件到指定目录
这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。
modelscope download --model orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 README.md --local_dir ./dirSDK 下载
适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8')Git 下载
请确保 Git LFS 已正确安装。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8.git跳过 LFS 大文件下载
先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8.git04 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
阅读模型卡片和来源信息。
- 02步骤 2
从小型、非敏感任务开始评估。
- 03步骤 3
核对输出质量、许可和使用限制。
- 04步骤 4
验证通过后再纳入工作流。
05 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
前往来源页面