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
(相关资料图)
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：
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
