一位 Reddit 使用者指出，與基礎版 Qwen 3.8 相比，使用 Qwen 3.8-27B-Heretic-JP-Roleplay-NSFW-DanbooruTags 模型能顯著減少程式碼任務中的拒絕回應問題。這款無審查的微調模型雖然原本是為帶有 Danbooru 標籤的日文角色扮演而訓練，但能更順從地執行指令。 這突顯了 LocalLLM 社群中的一種實用工作流程優化，顯示無審查的微調模型透過繞過拒絕邏輯，在一般任務中可能表現優於基礎模型。它也引發了關於角色扮演專用模型是否比標準去盲化（abliterated）模型更適合程式碼與開發工作流程的討論。 所使用的特定模型是 Qwen 3.8-27B-Heretic-JP-Roleplay-NSFW-DanbooruTags，其訓練資料集包含了日文角色扮演資料與 Danbooru 圖片標籤。儘管該模型專為角色扮演設計，但使用者指出其程式碼表現沒有顯著下降，並將此好處歸因於模型拒絕指令的傾向降低。
事件背景
無審查或稱為「異端」的模型是指移除了拒絕方向的大型語言模型，通常透過稱為去盲化（abliteration）的過程實現。這種技術從模型權重中減去與拒絕行為相關的向量，使其能夠回答原本可能會拒絕的問題。Danbooru 標籤是一種用於描述動漫風格插畫的流行標籤系統，有助於模型在角色扮演時理解視覺概念。
社群觀察
社群成員對模型名稱感到有趣，並質疑其是否適合用於程式碼編寫，其中一位使用者指出標準去盲化模型可能比角色扮演微調模型更有效率。其他使用者分享了使用異端模型進行安全任務的經驗，還有一位評論者開玩笑說要向老闆解釋他們的程式碼助手是基於動漫角色扮演訓練的。
