今回はちょっとだけ「裏情報」っぽい話です（笑）。
Qwen3.8-27Bをいろいろ見ていたら、普通のモデルとは少し違う「Uncensored / Aggressive」と書かれた派生モデルを発見しました。
名前からしてもう強い🤣
ということで、普通のAIとどれくらい違うのか、ローカル環境でこっそり試してみます🐈
🤫 そもそもUncensored版って何？
ざっくり言うと、通常のAIより回答を拒否しにくい方向へ調整された派生モデルです。
今回試したHauhauCS Aggressive系は、直接的な回答、拒否を減らすこと、前置きを少なくすることを意識したモデルとして公開されています。
ただし、Uncensoredと書いてあるからといって何を聞いても必ず答えるという意味ではありません。実行環境やプロンプト、量子化方式などでも挙動は変わります。
🧪 今回使ったのはNVFP4版
今回ローカルで使ったファイルは、
Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-NVFP4-v2-imx-v6-froggeric.gguf
という、名前が長すぎるやつ（笑）。
Blackwell世代向けのNVFP4 GGUFで、手元の環境ではローカルLLMとして普通に起動して試せました。
こういう派生モデルがHugging Faceには普通に転がっているのが、ローカルLLMの面白いところです。
🌱 普通のChatGPTでは答えなかった質問も聞いてみた（笑）
ここが今回いちばん面白かったところ。
試しに、筆者の環境で普通のChatGPTでは回答してくれなかった質問をいくつか投げてみました。
すると……
普通に答えてくる（笑）
たとえば、とある植物の育て方について聞いてみたところ、かなり具体的な回答が返ってきました。
何の植物なのか、詳しい内容はここでは伏せておきます🤣
水をやって育てます。以上（笑）
このあたりは「Uncensored」「Aggressive」という名前どおり、かなり遠慮せず答える方向に寄っている印象でした。
😈 「ヤバい」のは何でも答えることより、答えまでの距離
使っていて面白いのは、単に「普通のAIより拒否が少ない」という点だけではありません。
通常のAIだと、注意書きや前置きが長くなりそうな場面でも、このモデルはかなり早く本題へ入る傾向があります。
つまり、答えまでの距離が近い感じ。
コード、文章、アイデア出しなど普通の用途でも、余計な前置きを減らしたい人には面白いモデルだと思います。
⚠️ ただし「答える＝正しい」ではない
ここはかなり重要です。
Uncensoredモデルだからといって、情報が正確・安全・適法であることを保証してくれるわけではありません。
むしろ普通ならAI側が止める内容でも、そのまま回答してくる可能性があります。
なので「何でも教えてくれる最強AI」というより、自分で内容を確認・判断できる人向けの、かなり自由なローカルLLMくらいに考えるのがよさそうです。
💻 普通の用途でも前置きが少ないのは面白い
今回触ってみて感じたのは、危ない質問を試すことよりも、普通の質問でもかなり直接的なところ。
特に、回答拒否が少ない、前置きが短い、本題へ入りやすい、という違いは分かりやすいです。
一方で、普段のコード作業や文章生成ではSwift 1.5のように整理されたモデルの方が使いやすい場面もあります。
「こういう派生モデルってどこまで自由なんだろう？」と遊んでみるには、かなり面白い存在です🐈
🐈 まとめ：Qwenにはこんな“裏モデル”もある（笑）
今回は、Qwen3.8-27BのUncensored / Aggressive系派生モデルをローカルで試してみました。
筆者の環境では、普通のChatGPTでは答えなかった質問にも回答してきたり、前置きをほとんど挟まず本題へ入ったりと、確かに普通のモデルとはかなり違う印象。
ただし、「答えてくれる」と「答えが正しい」は別の話です。
自分で内容を判断できる人が、ローカルで遊ぶのに合っているモデルだと思います。
それにしても……Qwen3.8-27Bだけでも派生モデルが多すぎる（笑）。また面白いものを見つけたら、こっそり試してみます🐈
