リリース

無検閲モデルを Qwen3.8 27B Uncensored に入れ替えました

無検閲モデルのベースを Qwen3.6-35B-A3B から Qwen3.8-27B に入れ替え、モデル ID を qwen3.8-27b-uncensored に変更しました。単価は入力 ¥50 / 出力 ¥320（1M tok・税込表示）、コンテキストは 64K トークンで、いずれも据え置きです。

追記 2026-08-21: この単価はその後改定しました。 現在は入力 ¥70 / 出力 ¥700（1M tok・税込表示）です（単価改定のお知らせ）。

追記 2026-08-22: 本記事のコンテキスト・画像入力・思考量の記述はその後の基盤更新で変わっています。 現在はコンテキスト 256K・画像入力対応・reasoning_effort は "high" / "none" も受け付けます（基盤更新のお知らせ）。

旧 ID の qwen3.6-35b-a3b-uncensored を指定したリクエストは、自動的に新モデルへルーティングされます。すぐにリクエストを書き換える必要はありませんが、旧 ID は 2026-12-01 以降のリリースで削除します。それまでにモデル ID を qwen3.8-27b-uncensored へ変更してください。

画像入力は使えなくなります。 旧モデルはテキストと画像を受け付けていましたが、新モデルはテキストのみです。詳細は下の注意点をご覧ください。

特徴

ベース重みは Qwen3.8-27B

Alibaba Qwen が 2026-08-05 に公開した Qwen3.8-27B を、拒否応答を取り除いた派生モデルです。Gated DeltaNet と Gated Attention を 3:1 で積み上げた 64 層の 27B dense で、MoE だった前身モデルとはアーキテクチャが変わっています。拒否応答の除去は追加学習ではなく重みの編集で、作者は SSM の conv1d 外れ値修復と、編集で欠けた MTP ヘッドのベースからの再接合も入れたと公表しています。作者の測定では無害なプロンプトでの平均 KL が約 0.10 nats/token で、拒否以外の応答分布も動くとしています。重みは Apache 2.0 で、ベースモデルのモデルカードは Hugging Face にあります。

拒否応答を返さない

安全ガードレールを外してあるため、通常のモデルが応答を断る依頼にも回答します。無検閲化の作者は、保留したプロンプト集での明示的な拒否がゼロだったとモデルカードで公表していますが、これは作者自身による測定で、第三者の独立評価ではありません。出力の適法性・妥当性の判断は利用者側に委ねられます。用途が利用規約の範囲内であることを確認のうえでご利用ください。

入力はテキストのみ

入力・出力ともテキストのみです。ベースの Qwen3.8-27B は画像・動画入力に対応しますが、このモデルでは渡せません。画像や動画を扱う場合は qwen3.8-27b か gemma-4-31b-it を使ってください。

ベンチマーク（Qwen 公表値）

このモデル自体のベンチマークは公表されていません。以下は Qwen がベースモデルのモデルカードで公表しているスコアで、無検閲化する前・量子化する前のベース重みを Qwen が測定したものです。HAI が提供する派生モデルで同じスコアが出ることを示すものではありません。

ベース Qwen3.8-27B と前世代 Qwen3.6-27B のテキスト系ベンチマーク比較。Terminal Bench 2.1 が 73.0 対 63.4、SWE-bench Pro が 61.7 対 53.5、DeepSWE 1.1 が 42.2 対 13.3、LiveCodeBench v6 が 90.3 対 83.9、IFBench が 79.5 対 69.1、HLE が 30.8 対 24.0

ベンチマーク Qwen3.8-27B Qwen3.6-27B Qwen3.7-Plus Opus4.6 Max
Terminal Bench 2.1 73.0 63.4 64.0 78.2
SWE-bench Pro 61.7 53.5 57.6 53.4
DeepSWE 1.1 42.2 13.3 14.2 —
LiveCodeBench v6 90.3 83.9 89.6 88.8
IFBench 79.5 69.1 79.1 62.5
HLE 30.8 24.0 34.7 40.0

前世代の Qwen3.6-27B に対しては、掲載した 6 指標すべてで上回っています。一方で Terminal Bench 2.1（73.0 対 78.2）と HLE（30.8 対 40.0）は Opus4.6 Max に届いておらず、HLE は上位 API モデルの Qwen3.7-Plus（34.7）も下回ります。LiveCodeBench v6 と IFBench では Qwen3.7-Plus とほぼ並んでいます。

測定条件は、SWE-bench Pro と DeepSWE 1.1 が Claude Code harness・temp=1.0 / top_p=0.95・256K コンテキストです。HLE は GPT-4o による採点です。比較列も含め、すべて Qwen 自身による測定であり、第三者の独立評価ではありません。

HAI がこのモデルに割り当てているコンテキストは 64K で、上表の測定条件（256K）とは異なります。また上表はベース重みのスコアで、HAI が提供しているのは拒否応答を除いた派生モデルです。

使い方

model に qwen3.8-27b-uncensored を指定します。

curl https://hai-api.hcloud.ltd/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hai_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-27b-uncensored",
    "messages": [{"role":"user","content":"この設定ファイルの問題点を挙げてください"}]
  }'

思考を止める場合は chat_template_kwargs に enable_thinking: false を渡します。

curl https://hai-api.hcloud.ltd/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hai_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.8-27b-uncensored",
    "messages": [{"role":"user","content":"2 + 2 は？"}],
    "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}
  }'

旧 ID の qwen3.6-35b-a3b-uncensored を指定した場合も同じモデルが応答します。このときレスポンスの model フィールドと、ご利用明細に記録されるモデル名は qwen3.8-27b-uncensored になります。

注意点

単価とモデル一覧は料金ページ、モデル ID とセットアップ手順はドキュメントに掲載しています。

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