Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2モデルがLM Studio設定付きでリリースされました

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: April 19, 2026🔗 Source
Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2モデルがLM Studio設定付きでリリースされました
Ad

モデルの詳細と入手方法

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-Q4_K_M-GGUFモデルがHuggingFaceで利用可能になりました。このモデルは、既存の2つのモデルを統合して作成されました:JackrongのQwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUFとHauhauCSのQwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressiveです。

統合プロセスではFloat32精度を使用し、すべての学習データを保持しながらQwen 3.5 9Bアーキテクチャの精度を維持しています。このモデルは、https://huggingface.co/datasets/Roman1111111/claude-opus-4.6-10000xで入手可能なClaude Opus 4.6データセットで学習されています。

推奨設定

LM Studio 0.4.7(ビルド4)で最高のパフォーマンスを得るには、以下の設定を使用してください:

  • システムプロンプト:https://pastebin.com/pU25DVnB
  • 温度:0.7
  • トップKサンプリング:20
  • 繰り返しペナルティ:(無効)または1.0
  • 存在ペナルティ:1.5
  • トップPサンプリング:0.8
  • 最小Pサンプリング:0.0
  • シード:3407

パフォーマンスとハードウェア

RTX 3060では、このモデルはLM Studioで1秒あたり42トークンを達成します。作成者は、llama-serverではさらに高速に動作する可能性があると指摘しています。このモデルは、RedditとHuggingFaceのユーザーからの要望に応えて作成されました。彼らは、強力なGPUを必要とせずに、大きなコンテキストウィンドウを持つ無検閲のスマートなローカルAIを求めていました。

モデルは以下で入手可能です:https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-GGUF

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 See Also

Interact MCP:Claude Codeのための高速ウェブブラウジングと永続的なChromium
Tools

Interact MCP:Claude Codeのための高速ウェブブラウジングと永続的なChromium

Interact MCPは、プロセス内に永続的なChromiumブラウザを維持することで、ブラウザ操作時間を初回呼び出し後の2-5秒から5-50msに短縮するModel Context Protocolツールです。CSSセレクターなしで要素操作を行うためのrefシステムを備え、ウェブ自動化のための46種類のツールを含んでいます。

OpenClawRadar
Claude Toolbox拡張機能にメッセージレベルのブックマークと全文検索が追加
Tools

Claude Toolbox拡張機能にメッセージレベルのブックマークと全文検索が追加

Claude ToolboxはChrome拡張機能で、個別のメッセージをブックマークしたり、会話全体を全文検索したり、TXTやJSONでエクスポートできます。無料枠では2件の会話まで対応。有料版は月額5ドルまたは49ドルの永続ライセンスです。

OpenClawRadar
RTX 5060 Ti 16GB ローカルLLMベンチマーク:コーディングでは30Bモデルが依然としてリード
Tools

RTX 5060 Ti 16GB ローカルLLMベンチマーク:コーディングでは30Bモデルが依然としてリード

RTX 5060 Ti 16GBでのベンチマークによると、Unsloth Qwen3-Coder-30B UD-Q3_K_XLはUbuntu上で76.3 tok/s、品質スコア8.14を達成し、推奨されるデフォルトのコーディングモデルとなっています。Unsloth Qwen3.5-35B UD-Q2_K_XLは80.1 tok/sを記録しましたが、品質スコアは低めでした。

OpenClawRadar
ミーミル:21の神経科学メカニズムに基づいて構築されたPythonメモリシステム
Tools

ミーミル:21の神経科学メカニズムに基づいて構築されたPythonメモリシステム

Mímirは、フラッシュバルブ記憶や検索誘導性忘却など21の認知科学メカニズムを実装したAIエージェント向けPythonメモリシステムです。ハイブリッドBM25+セマンティック+日付インデックスを使用し、Mem2ActBenchでVividnessMemと比較してツール精度が13%向上するなど、ベンチマークの改善を示しています。

OpenClawRadar