Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版，含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
新上架
概览
用 270 亿参数的文本模型回答政治敏感问题，由 Nous Research 在 Qwen3.8-27B 基础上重新训练，以调整其立场。适合助手开发者和价值对齐研究者。
Arete-27B 是一款工具包，属于研究类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版，最近更新于 。在本页下载，是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
速览
- 你需要
- 一台能运行 270 亿参数文本模型的机器或服务器。
- 你已在用的、能运行这种规模模型的软件。
- 用在
- 回答一般问题的聊天助手。
- 规划并执行任务的智能体，开发方把它列为预期用途之一。
- 与 Qwen3.8-27B 对比的评测脚本或笔记本。
- 先运行
pip install -U huggingface_hub hf download NousResearch/Arete-27B --local-dir Arete-27B
平台
服务器
关于
它是什么
Arete-27B 是 Nous Research 推出的 270 亿参数文本生成模型。它以阿里巴巴的 Qwen3.8-27B 为起点，再做监督微调。Nous Research 说，他们在政治敏感话题上看到过拒答、回避，以及带有中国官方口径的回答，所以目标是强化西方价值观。
适合谁
它适合想要这种调整后立场的人，也适合研究额外训练如何改变模型价值观的人。开发方点名了这两种用途。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| AI 研究 | 价值对齐研究者 | 在政治类提示词上对比调整后的模型和它的起点模型 | 检查七个价值类别下的事实召回 |
| 软件 | 开发助手的开发者 | 把它当作通用助手或智能体背后的模型 | 为想要这种立场的用户做一个聊天助手 |
| 教育 | 公民课或媒介素养课的老师 | 把两个模型的回答并排放在一起，作为讨论材料 | 对比数据隐私和监控话题上的回答 |
如果你想要原版 Qwen3.8-27B 的行为，或者需要只做一件窄任务的模型，可以跳过它。
用在哪里
它是普通的文本生成模型，所以任何你已经在跑这种规模模型的地方都能用。
- 回答一般问题的聊天助手。
- 规划并执行任务的智能体，开发方把它列为预期用途之一。
- 与 Qwen3.8-27B 对比的评测脚本或笔记本。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 通用助手 | 想要这种立场的用户 | 政治话题上的回答，并按开发方的事实评分标准衡量 |
| 智能体任务 | 开发者 | 一个 27B 模型，开发方称它在智能体基准上没有明显下降 |
| 对齐研究 | 研究者 | 一个参照点，看用两万条提示词微调如何改变模型价值观 |
如何设置
来源里没有给出安装命令，所以本页没有代码块。加载代码请看模型页面。
- 一台能运行 270 亿参数文本模型的机器或服务器。
- 你已在用的、能运行这种规模模型的软件。
- 在 Hugging Face 的模型页面下载 Arete-27B 的权重。
- 用你平时运行模型的软件加载它。
- 记住训练只用了文本，训练上下文是 64k。
- 把你的聊天工具或智能体指向这个模型。
在终端里运行：
# 安装 Hugging Face 的命令行 pip install -U huggingface_hub # 把模型的文件下载到一个文件夹 hf download NousResearch/Arete-27B --local-dir Arete-27B
如何使用
你像用任何文本模型一样用它。向它提问或交给它智能体任务，读回答时要记得它的立场是有意调整过的。
| Tool | What it does |
|---|---|
| Arete-27B | 调整后的模型，用于聊天和智能体任务 |
| Propaganda_Eval | 开发方留出的测试集，含 803 条提示词，覆盖七个价值类别 |
| Blog post | 开发方的文章，其中宣布了训练数据的发布 |
示例
你问：“中国有哪些规定管着国家对公民上网行为的监控？”模型的目标是直接说出相关事实，而不是回避。开发方按回答说出了多少必要事实，给这类回答打 0 到 5 分。
新手与专家
模型会带着训练中养成的习惯，比如拒绝某个话题，或者重复官方说法。Arete-27B 就是把这些习惯重新训练过的版本。第一次试用，可以问一个公民课类的问题，再和原版 Qwen3.8-27B 的回答对比。
如果你熟悉这个领域：它只做了监督微调，没有 RL，也没有偏好优化。训练用了两个 epoch，共 1,202 步，约 52.8 million 个 token。序列长 64k，没有打包。所有语言模型权重都参与训练，视觉编码器被冻结，多 token 预测头被关闭。Inkling 担任教师，它的回答和起点模型自己的回答一起被收集。评分由 LLM 评审 Grok 4.7 完成，它不知道回答出自哪个模型。
- 从 Qwen3.8-27B 出发
- Inkling 回答两万条提示词
- 监督微调，共 1,202 步
- 评审为 803 条留出提示词打分
注意事项
- 立场调整是有意为之。开发方说它处理的是一个可能的根源，而不是所有行为。
- 分数来自开发方自己的评测和一个 LLM 评审，所以只能当作一家实验室的测量结果。
- 开发方称，在它跑过的通用能力和智能体测试上，没有明显下降。
- 评测集是留出的，不是训练数据。
- 许可证是 Apache 2.0。
README 和文件
Arete-27B
用 270 亿参数的文本模型回答政治敏感问题，由 Nous Research 在 Qwen3.8-27B 基础上重新训练，以调整其立场。适合助手开发者和价值对齐研究者。
由 NousResearch 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
简介
它是什么：Arete-27B 是 Nous Research 推出的 270 亿参数文本生成模型。它以阿里巴巴的 Qwen3.8-27B 为起点，再做监督微调。Nous Research 说，他们在政治敏感话题上看到过拒答、回避，以及带有中国官方口径的回答，所以目标是强化西方价值观。
适合谁：它适合想要这种调整后立场的人，也适合研究额外训练如何改变模型价值观的人。开发方点名了这两种用途。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
AI 研究 | 价值对齐研究者 | 在政治类提示词上对比调整后的模型和它的起点模型 | 检查七个价值类别下的事实召回
软件 | 开发助手的开发者 | 把它当作通用助手或智能体背后的模型 | 为想要这种立场的用户做一个聊天助手
教育 | 公民课或媒介素养课的老师 | 把两个模型的回答并排放在一起，作为讨论材料 | 对比数据隐私和监控话题上的回答如果你想要原版 Qwen3.8-27B 的行为，或者需要只做一件窄任务的模型，可以跳过它。
用在哪里：它是普通的文本生成模型，所以任何你已经在跑这种规模模型的地方都能用。
- 回答一般问题的聊天助手。
- 规划并执行任务的智能体，开发方把它列为预期用途之一。
- 与 Qwen3.8-27B 对比的评测脚本或笔记本。
Use case | Who | What they get back
通用助手 | 想要这种立场的用户 | 政治话题上的回答，并按开发方的事实评分标准衡量
智能体任务 | 开发者 | 一个 27B 模型，开发方称它在智能体基准上没有明显下降
对齐研究 | 研究者 | 一个参照点，看用两万条提示词微调如何改变模型价值观如何设置：来源里没有给出安装命令，所以本页没有代码块。加载代码请看模型页面。
- 一台能运行 270 亿参数文本模型的机器或服务器。
- 你已在用的、能运行这种规模模型的软件。
- 在 Hugging Face 的模型页面下载 Arete-27B 的权重。
- 用你平时运行模型的软件加载它。
- 记住训练只用了文本，训练上下文是 64k。
- 把你的聊天工具或智能体指向这个模型。
如何使用：你像用任何文本模型一样用它。向它提问或交给它智能体任务，读回答时要记得它的立场是有意调整过的。
Tool | What it does
Arete-27B | 调整后的模型，用于聊天和智能体任务
Propaganda_Eval | 开发方留出的测试集，含 803 条提示词，覆盖七个价值类别
Blog post | 开发方的文章，其中宣布了训练数据的发布示例：你问：“中国有哪些规定管着国家对公民上网行为的监控？”模型的目标是直接说出相关事实，而不是回避。开发方按回答说出了多少必要事实，给这类回答打 0 到 5 分。
新手与专家：模型会带着训练中养成的习惯，比如拒绝某个话题，或者重复官方说法。Arete-27B 就是把这些习惯重新训练过的版本。第一次试用，可以问一个公民课类的问题，再和原版 Qwen3.8-27B 的回答对比。
如果你熟悉这个领域：它只做了监督微调，没有 RL，也没有偏好优化。训练用了两个 epoch，共 1,202 步，约 52.8 million 个 token。序列长 64k，没有打包。所有语言模型权重都参与训练，视觉编码器被冻结，多 token 预测头被关闭。Inkling 担任教师，它的回答和起点模型自己的回答一起被收集。评分由 LLM 评审 Grok 4.7 完成，它不知道回答出自哪个模型。
从 Qwen3.8-27B 出发
Inkling 回答两万条提示词
监督微调，共 1,202 步
评审为 803 条留出提示词打分注意事项：
- 立场调整是有意为之。开发方说它处理的是一个可能的根源，而不是所有行为。
- 分数来自开发方自己的评测和一个 LLM 评审，所以只能当作一家实验室的测量结果。
- 开发方称，在它跑过的通用能力和智能体测试上，没有明显下降。
- 评测集是留出的，不是训练数据。
- 许可证是 Apache 2.0。
Title: 开发方评测中的事实得分，满分 5
Qwen3.8-27B: 2.32 分
Arete-27B: 2.98 分Title: 含有宣传内容的回答占比
Qwen3.8-27B: 22%
Arete-27B: 0.9%Hugging Face 上的数据（2026年11月10日）
- 任务：text generation
- 参数量：27.4B
- Weights: about 54.7 GB in BF16; about 13.7 GB at 4-bit (estimate)
- Formats: Safetensors
- 最近 30 天下载：2,407
- 点赞：371
- 许可证：apache-2.0
- 基于：Qwen/Qwen3.8-27B
- Quantized versions: 41
- Fine-tunes: 11
- 标签：safetensors, qwen3_5, nous-research, arete, supervised-fine-tuning, value-alignment, text-generation, conversational
链接
- 模型：https://huggingface.co/NousResearch/Arete-27B
- 文件：https://huggingface.co/NousResearch/Arete-27B/tree/main
获取模型
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：
pip install -U huggingface_hub
hf download NousResearch/Arete-27B然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 6 KB
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评价
大家怎么说
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论，来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的，也未经核实，点开即可在原帖处阅读。
pretextArete-27B: Qwen3.8-27B, post-trained to reinforce Western values12 分 · 18 条回复UndergroundAI⚡ Das neue Sprachmodell Arete-27B erobert HuggingFace. 🛠️ Entwickelt von NousResearch zieht das Modell aktuell viel Aufmerksamkeit auf sich… 🚀 Entdecke diesen und weitere KI-Geheimtipps bei Underground AI. 👉 https://underground-ai.bolt.app/ #OpenSource #KuenstlicheIntelligenz2 赞SciheraldArete-27B AI Model Aligned for Western Values on Hugging Face NousResearch releases Arete-27B, a 27-billion-parameter AI model fine-tuned from Qwen3.8-27B to reduce Chinese state-aligned outputs and reinforce Western… #science #AI #MachineLearning #OpenSourceAI1 赞Hackobar7. Market Debate Over Hardware Overinvestment and Closed Model Valuation Fragility LINK 8. NousResearch Releases Arete-27B Model LINK1 条回复Pure TechNous Research Releases Arete-27B that Cuts Qwen3.8-27B Propaganda From 22% to 0.9% #Technology #AI #AIResearch #nousresearch #arete27b #qwen27b #aiethics #propagandafree1 条回复AI Daily Post🚀 Nous drops Arete‑27B, slashing Qwen3.8‑27B propaganda from 22% to just 0.9% with fresh supervised fine‑tuning and open weights. Curious how they did it? Dive into the benchmarks. #Arete27B #Qwen3_8_27B #NousResearch 🔗 aidailypost.com/news/nous-re...1 赞デイリーHuggingFaceトレンド今日のHuggingFaceトレンド NousResearch/Arete-27BEmeDotEmeNous Research ha logrado una reducción del 21.1% en la generación de propaganda con Arete-27B sobre Qwen3.8-27B, manteniendo el rendimiento general. 📉. Noticia completa: emedoteme.es #EmeDotEme #InteligenciaArtificial #NousResearchAI Planet📰 Reddit r/LocalLLaMA NousResearch/Arete-27B · Hugging Face (Qwen finetune) https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xpmj33/nousresearcharete27b_hugging_face_qwen_finetune/ #IA #AI #ML
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