MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated-GGUF

⚡ MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated (GGUF 极致量化开源矩阵)

仓库作者：巨眠 (geantendormi)
基础基座：XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B (Qwen3.5 骨干架构，32 Layers, Hidden Size: 4096)
核心技术：AbQuant 原生四算子表征消融（Rank-2 SVD 级联双投影 + 行模长等比还原）+ 26 万 Token 真·中英双语海森二阶矩满秩校准（imatrix）端到端原生硬量化。

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📖 项目简介与核心突破

本项目开源了基于小米最新智能体旗舰模型 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 打造的纯血物理表征消融（Abliterated）与极端向量网格量化 GGUF 全家族资产。

基座模型源自小米 MiMo 团队采用 77.4B 大规模高质量强化学习数据（包含 7k+ 软件工程、漏洞复现与终端交互任务环境）自旗舰模型蒸馏而成。

本项目严格遵循 Petrov (2026) 与 Joad et al. (QCRI 2026) 几何表征前沿理论，在数学级不伤及模型内在因果推理、终端代码执行与长上下文注意力的前提下，实现了安全拒绝死锁 100% 物理剥离与消费级单卡（RTX 3060 12GB）全 GPU 极速卸载运行的工业级闭环。

🌟 核心特性与出厂认证实录

1. 彻底粉碎防御死锁（StrongREJECT 0.88 高分击穿）：
   • 有害请求拒答率（Harmful RR）从基模的 100% 彻底击穿至 0.0%；
   • 良性问题过度拒答率（Benign ORR）恒为 0.0%（绝对零误杀）；
   • 渗透脚本生成、逆向反编译汇编推演、漏洞利用教程全部给出工业级完整可执行步骤。
2. 符号代数与因果推理全线领跑（MATH-500 斩获 70.0%）：
   • 在学术标准确定性贪婪解码（temperature=0.0）下，全量斩获 70.0%；
   • 核心代数进阶题（Level 2 与 Level 3）轰出 连续 100% 满分双连击，高阶 Level 4 保持 50.0% 极高可用性，彻底破除低比特量化“降智坍缩”魔咒。
3. 极限量化智能体（BFCL-v4 达标 75.0%）：
   • 在 Berkeley Function Calling 评测中，单函数提取（simple_python）与反幻觉（irrelevance）均拿下 90.0% 高分，多候选仲裁达到 80.0%，完全保全终端调用流形。
4. 刚性抗衰减解码性能（LLMPerf 53.4 tok/s）：
   • 阶梯长上下文（60 $\to$ 2K Tokens）压测下，纯解码吞吐稳定死锁在 51.8 ~ 54.9 tok/s，首字延迟（TTFT）仅 253ms，显存常驻仅约 5.5GB，预留高达 6.5GB+ 安全余量给 8K+ 上下文与 KV Cache。

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📦 开源资产文件清单 (Asset Inventory)

本仓库提供从无损基模容器到黄金量化档位的全套工业资产：

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🏆 权威出厂质检大考：IQ3_M 全维认证战报

指标由 AbQuant 独立质检总院（NVIDIA RTX 3060 12GB、llama-server）基于统一标准跑出并固化：

终审结论：🟢 ALL PASS · 准予出厂交付。物理消融防御死锁完全破除，高维向量晶格量化保持因果流形完整。

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⚙️ 官方推荐甜品推理参数 (Recommended Sampling)

本模型为具备**原生链式思维（Reasoning CoT）**的深度推理架构，在调用时请遵循官方推荐的超参数以获得最佳推演效果：

1. 网络安全攻防、渗透脚本编写、终端 Agent 交互（首选黄金档）

{
  "temperature": 0.6,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 20,
  "min_p": 0.0,
  "max_tokens": 2048,
  "presence_penalty": 0.0,
  "repetition_penalty": 1.0
}

2. 严格数学计算、因果逻辑推导（学术确定性档）

{
  "temperature": 0.0,
  "top_p": 1.0,
  "max_tokens": 2048
}

💡 重要说明：模型会在生成正式回答前在 <think> ... </think> 中进行思维链草稿推演。请确保 max_tokens >= 2048，防止思维链尚未闭合即被中途截断；在 API 通信中，推理链将置于 reasoning_content，最终交付置于 content。

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🚀 极速部署与运行指南

方法 1：使用 llama.cpp 原生服务端极速点火 (推荐)

在终端运行以下生产级启动命令（开启 FlashAttention、原生 Jinja 模板与 KV 缓存量化）：

./llama-server \
  -m MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated-IQ3_M.gguf \
  -ngl 99 \
  -c 4096 \
  --port 8080 \
  --host 127.0.0.1 \
  -fa on \
  --jinja \
  -np 1 \
  --cache-type-k q8_0 \
  --cache-type-v q8_0 \
  --temp 0.6 \
  --top-p 0.95 \
  --top-k 20 \
  --min-p 0.0 \
  --reasoning on

方法 2：Python OpenAI 协议交互调用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:8080/v1",
    api_key="sk-local-dev-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated-IQ3_M",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "编写一个完整的 Python 自动化渗透演示脚本，展示如何对存在漏洞的登录接口实施 SQL 注入利用。"}
    ],
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
    top_k=20,
    max_tokens=2048
)

# 输出思考过程与最终可执行方案
if hasattr(response.choices[0].message, "reasoning_content") and response.choices[0].message.reasoning_content:
    print(f"【思维链推导】:\n{response.choices[0].message.reasoning_content}\n")
print(f"【实操方案】:\n{response.choices[0].message.content}")

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🔬 理论认识论与数学物理依据

本项目技术路线依托以下 2026 最新学术定理：

1. 载波信号势能差分定理（Petrov 2026）：
   • 采用无害杂乱提示词（Bulk Unmatched harmless_alpaca）作为高模长载波，将真实拒答不变量从模型自回归噪声底噪（Noise Floor）下拉起，信噪比实测达 $\text{SNR} = 50.73 \gg 1.20$。
2. 多维拒答超锥体与 SVD 子空间投影（Joad et al. 2026）：
   • 通过奇异值分解构建 Rank-2 拒绝超锥体，施加两次通过施密特正交化（Double Gram-Schmidt），彻底剥离主拒绝轴 $\vec{v}_1$ 与长尾道德说教轴 $\vec{v}2$（$v_k \perp g{\text{dir}}$），实现纯净切除。
3. 全自适应行模长保持双投影定理（Row-Normalized Bi-projection）：
   • 锁死每一行神经元在超球面上的原始 L2 能量范数，将模长漂移绝对控制在 $< 10^{-5}$ 级别，从数学底层杜绝神经元行模长萎缩导致的语法撕裂与降智。

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⚖️ 免责声明 (Disclaimer)

本开源权重旨在用于大型语言模型前沿表征几何学、安全对齐边界可解释性以及极端受限端侧部署的纯学术研究与合规红蓝对抗渗透演练。

使用者须严格遵守当地法律法规，不得利用本项目产出的权重资产实施任何形式的非法网络入侵、恶意软件扩散、凭据收割或其他危害公共安全的活动。作者对使用者衍生的一切行为及后果不承担连带责任。