讯息：“最好”的Qwen3.6-27B版本，神级杰作，本地部署

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

(资料图片)

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：

• 711 ：ARC-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-DAU ：Nightmedia 和 DavidAU 两位主创的署名

• NEO-MAX ：NEO 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

先看 Nightmedia 跑的社区基准，七项对比（arc-c / arc-e / boolq / hellaswag / openbookqa / piqa / winogrande）

Fable-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 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

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

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/s，MTP 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

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）temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0 # 思考模式（精确编码）temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20, min_p=0.0 # 指令模式（非思考）temperature=0.7, top_p=0.80, top_k=20, presence_penalty=1.5

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