# Uncensored Qwen 3.6 27B втрачає 3,5 пункта на IFBench

> Multiverse Computing зняла політичні обмеження з GLM 5.1 і Qwen 3.6 27B. Втрати малі, але є на IFBench і TerminalBench, а цифри лише від самої компанії.

- Опубліковано: 2 листопада 2026 р. (2026-11-02T13:36:27.143245+00:00)
- Розділ: AI-інструменти
- На основі публікації: [Techmeme](https://restofworld.org/2026/western-startups-realigning-chinese-ai-models/)
- Видання: AiiN (https://aiin.news)
- URL: https://aiin.news/article?slug=uncensored-qwen-3-6-27b-%D0%B2%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%87%D0%B0%D1%94-3-5-%D0%BF%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%82%D0%B0-%D0%BD%D0%B0-ifbench

---

Multiverse Computing випустила GLM 5.1 Uncensored і Qwen 3.6 27B Uncensored без політичних обмежень: на IFBench Qwen втрачає 3,46 пункта, а GLM на TerminalBench 4 пункти.

Самі втрати невеликі, але всі цифри походять від самої компанії. Тому білдеру варто дивитися, на яких саме задачах моделі просіли.

## Що саме зробила Multiverse Computing?

Multiverse Computing, [за даними компанії](https://multiversecomputing.com/resources/glm-5-1-and-qwen-3-6-27b-now-uncensored), знайшла ваги, відповідальні за обмеження на політично чутливі теми, і прибрала їх. Цензуру на шкідливий контент залишили.

Компанія підкреслює, що зміна сидить на рівні ваг, а не в промпті чи системному фільтрі, який користувач міг би обійти. Обидві моделі доступні для приватного розгортання і через CompactifAI API. Результат вимірювали внутрішнім бенчмарком цензури, який збирали з jailbreak-прикладів, чутливих запитів і китайських політичних тем. Незалежної перевірки в джерелах немає.

## Скільки точності втрачають моделі?

GLM 5.1 Uncensored на більшості задач (MMLU-Pro, LCR, SciCode, τ²-bench) лишається в межах від одного до трьох пунктів від оригіналу. Вона випереджає його на LiveCodeBench: 30,16 проти 25,60.

Найгірше вона тримається на TerminalBench: 38,00 проти 42,00. Qwen 3.6 27B Uncensored на більшості тестів не поступається оригіналу, зокрема на τ²-bench (94,44 проти 93,57). Просідає вона на IFBench (55,07 проти 58,53) і LiveCodeBench (79,47 проти 82,01).

## Чим це відрізняється від інших підходів?

Інші підходи описує [Rest of World](https://restofworld.org/2026/western-startups-realigning-chinese-ai-models/). Стартап Hirundo редагує ваги відкритих моделей. Lazarus AI виявила заборонені теми за витоком інструкцій цензури, згенерувала промпти й використала відповіді Gemini Flash для реалайнменту Qwen.

Колишній головний науковець Lazarus AI Ерік Гартфорд розповів, що після цього моделі називали імена прихильників демократії, яких не було в матеріалах для донавчання. Він робить висновок, що модель знала це раніше, а цензура лише придушувала відповідь.

Засновник Hirundo Бен Луріа стверджує, що поширені інструменти «аблітерації» (видалення механізмів відмови) часто неефективні, а частина цензури в моделях лишається. Але він продає власний метод, тож це слова зацікавленої сторони. Дослідниця King's College London Оріан Пітер наголошує, що «універсально безпечної» моделі не існує: будь-яку модель треба адаптувати до контексту, де вона працює.

## Чи зникають разом із цензурою ризики в коді?

Жодне джерело цього не стверджує. Аналіз CrowdStrike для DeepSeek R1 показав, що запити на політично чутливі теми отримували код із «серйозними вразливостями» до 50% частіше. Інше дослідження виявило, що китайські моделі пишуть менш безпечний код, якщо користувач назвався представником уряду США. Чи змінює зняття цензури цю поведінку, невідомо, і це треба перевіряти окремо.

## Що це означає для України?

Жодне джерело не називає Україну, тож офіційно доступність в Україні не вказана. Ціни немає в джерелах, тому гривневий перерахунок неможливий. AiiN оплату українською карткою не перевіряв.

## Що робити зараз

- Якщо ви ганяєте GLM 5.1 в агентних термінальних сценаріях, порівняйте оригінал і Uncensored саме на таких задачах: Multiverse сама показує там мінус 4 пункти.
- Якщо Qwen 3.6 27B потрібен для суворого виконання формату й інструкцій, перевірте відставання на IFBench-подібних завданнях (3,46 пункта за даними Multiverse).
- Для публічних продуктів перевірте, чи лишилися відмови на шкідливі запити: компанія каже, що вони збережені, але це її внутрішній бенчмарк.

---

Теги: AI, Qwen, GLM, opensource, цензура, LLM

Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=uncensored-qwen-3-6-27b-%D0%B2%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%87%D0%B0%D1%94-3-5-%D0%BF%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%82%D0%B0-%D0%BD%D0%B0-ifbench. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.