模型 / Qwythos-9B-v2 (Empero AI)

Qwythos-9B-v2 (Empero AI)

修复循环生成并保留1M上下文推理能力的研究型模型

作者: empero-ai
对位: 对位 Qwen3.5-9B
适合: 长文本推理与代码生成 / 未过滤的研究与安全测试
不适合: 需要高吞吐编码辅助的场景
入选理由: 修复Qwythos循环问题并保持推理能力，1M上下文、无审查，适合长文本推理与安全研究，需自行部署transformers或vLLM。
规模: 9B · 1048k · 最低 ~5.8GB · 4-bit(估算)
授权: Apache-2.0 · 需自查
框架: vllm / transformers
血统: 微调自 Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M
国内访问: 需代理
可信度: 71 点赞，基于 Qwen3.5-9B，FTPO 修正循环问题，基准测试保持

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社区实测

v2 用 FTP 微调把 v1 在贪婪解码下反复出现的循环/重复问题从 6.7% 降到 0%，推理能力和知识水平与 v1 持平，是一个针对性修复而非全面提升。

修复了 v1 在贪婪解码或低温度下反复出现的循环/重复问题（6.7%→0%）
让贪婪解码（temp 0）保持连贯输出，不再需要设置 repeat-penalty

v1 在 gpqa_diamond 上比基座 Qwen3.5-9B 低 5 分，v2 声称与 v1 持平而非提升，基准测试退化的问题可能仍在
该模型基于从闭源 Claude 模型蒸馏的合成数据训练，存在版权/合规争议

来源

Qwythos-9B-v2 Fixes AI Repetition Without Hurting ...empero-ai/Qwythos-9B-v2-GGUF : r/LocalLLaMA Qwythos-9B-v2 — we trained the looping behavior out (6.7 ...Empero released an uncensored Qwythos-9B model — and said it trained it on data from the closed Claude Mythos | dev.ua

截至 2026-07-19

本形态 ~5.8GB 4-bit · 国内需代理 · 993 下载

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快速上手

vllm serve empero-ai/Qwythos-9B-v2 --trust-remote-code

本形态源 ↗

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观测时间线

模型家族

Qwen3.5-9B
- 量化 MaralGPT-Mythos-9B (MaralGPT)
- 量化 Qwen3.5-9B (Qwen)
- 量化 Qwen3.5-9B-MTP-GGUF (unsloth)
- 量化 Qwen3.5-9B-OptiQ-4bit (mlx-community)
- 微调 Qwythos-9B (Empero)
  - 微调 Qwythos-9B-v2 (Empero AI)

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