huihui-ai（huihui AI）とは？abliterated モデルの特徴・Dolphin 系との違い・選び方
huihui-ai（huihui AI）は、公開済みのオープンモデルに abliteration を施した abliterated 版を Hugging Face で配布する制作者です。Qwen 系の配布モデル、Dolphin 系との違い、選び方を整理します。
この記事の要点
- huihui-ai は、公開モデルに重み加工を施した検閲なし版を迅速に配布する制作者です。
- 再学習を行わないため、最新の対話モデルや思考型、画像認識モデルへ素早く追従します。
- 加工による出力変化を測る KL ダイバージェンスなどの公表値を確認して選びます。
目次
huihui-ai とは、Hugging Face 上で活動する制作者（creator）です。
公開されたオープンモデル（重みが公開され、誰でも取得して動かせるモデル）を取得し、
abliteration（拒否の反応を重みから外す加工）を施した版を配布しています。
新しいモデルが話題になると、
数日〜数週のうちに huihui-ai 名義の abliterated 版が現れます。
配布モデルの加工元ごとの比較は Qwen3.8-27B abliterated の 4 系統 で扱っています。
1. huihui-ai とは何者か？#
huihui-ai は、Hugging Face 上で活動している制作者です。
自らモデルを学習するのではなく、
公開済みのモデルを取得して加工し、配布することを主な活動にしています。
加工の中身が abliteration です。
モデルの内部にある「拒否の方向」を、
重み（学習済みの数値データ）から打ち消す処理です。
仕組みそのものは、
abliteration とは？で詳しく扱っています。
2. 何を作っているのか？#
huihui-ai の特徴は、加工の幅と速さにあります。
主要なオープンモデルが公開されると、
その abliterated 版が比較的短い間隔で出ます。
対象は Qwen 系、Llama 系、Mistral 系、Gemma 系と広く、
テキストの対話モデルだけにとどまりません。
思考を書き出してから答える thinking モデルや、
画像も扱える VL（視覚言語）モデルの abliterated 版も配布されています。
3. 「後から加工」でなぜ済むのか？#
abliteration は、重みを直接操作する加工で、再学習を必要としません。
そのため、ベースモデルが公開されてから短時間で加工版を用意できます。
再学習型は、データセットを用意して学習をやり直す必要があり、
時間がかかるぶん、最新モデルへの追随は遅れがちになります。
一方の abliteration は、
ベースモデルの知識と性能を保ちやすく、
拒否の反応だけを外せるのが利点です。
4. Dolphin 系とどこが違うのか？#
Dolphin 系は、
拒否しない回答データで再学習する流儀です。
| Dolphin 系（再学習型） | huihui-ai 系（重み加工型） | |
|---|---|---|
| 作り方 | 追加学習し直す | 重みから拒否の方向を外す |
| 追随速度 | 遅め | 速い |
| 得意なこと | 長文の一貫性・人格の作り込み | 新しいモデルをすぐ試せる |
どちらが上ということはなく、目的で選びます。
5. 加工にはどんな偏りが出るのか？#
abliteration は強力ですが、副作用があります。
- タスクによって挙動が変わる。再学習をしないぶん、ベースモデルと僅かに違う反応を示すことがある
- 劣化の度合いは測れる。加工前後で出力がどれだけズレたかを、KL ダイバージェンスという数値で表す。小さいほど元の性能を保っている
- 同じ名前でも別物。同じベースモデルでも、加工者・配布元・量子化が違えば実質的に別のモデルになる
配布元が示す数値と、第三者の実測を確かめてから選ぶのが安全です。
6. モデル名はどう読むのか？#
huihui-ai のモデル名は、
Huihui-<ベースモデル>-abliterated の形が基本です。
Huihui-Qwen3.8-27B-abliteratedHuihui-Qwen3-VL-32B-Thinking-abliterated
名前から、ベースモデル・サイズ・加工の種類が読み取れます。
配布ページでは、次の 2 点も確認してください。
- gated かどうか。人気モデルはアクセス申請が必要な場合があり、API から使うと弾かれることがある
- 量子化版（GGUF）の有無。llama.cpp や LM Studio 向けの軽量版が別に配布されている場合がある（量子化とは？）
7. どう選べばいいのか？#
最初の分かれ目はサイズです。
- 7B〜14B クラスは、一般的なゲーミング PC で動きます。まず手元で試すならここからです（ローカル LLM とは？）
- 27B〜32B クラス以上は、ローカルには重く、クラウド推論かサービス型が現実的です
そのうえで、判断材料になるのは配布元の記録です。
配布元が加工の内容と検証を説明しているか、第三者の実測があるかを確認してください。
名前や評判だけでは良し悪しは分からないので、確かめられる情報があるモデルを選びます。
8. Deepent Research について#
私たち Deepent Research は、回答を極限まで拒否しない LLM チャットサービスです。標準の AI では途中で止まってしまう調べものを、最後まで続けられるように作りました。
- 拒否しない。LLM のガードレールを徹底的に軽減した uncensored・abliterated モデルを採用。標準の AI が「お答えできません」と打ち切る問いにも答えます（Qwen3.5 / Qwen3.8-27B-abliterated 系をプランに応じて使い分け）
- 入力は学習に使わない。調べた内容はサービス提供のためにのみ使われ、AI の学習や他の目的には使用されません。個人情報も厳重に保護し、プライバシーポリシーを公開しています
- 無料で試せる。GPU もインストールも不要、ブラウザを開くだけ。未ログインのお試しは会話が保存されないので、気軽に始められます
→ 登録なしで無料トライアル: https://deepentresearch.com
「どんな問いも、リサーチを止められない」。
No question can stop research.
よくある質問#
huihui-ai のモデルはどうやって作られていますか？#
公開済みのオープンモデルに abliteration を施して配布しています。再学習は行いません。
abliterated 版はベースモデルより性能が落ちますか？#
知識と性能は保たれやすい設計ですが、タスクによって挙動が変わることがあります。
同じ名前のモデルが複数あるのはなぜですか？#
加工者・配布元・量子化が違えば別のモデルになるためです。gated かどうかも配布ページで確認してください。
自分の PC でも動かせますか？#
7B〜14B クラスなら一般的なゲーミング PC で動きます。27B 以上はクラウド推論かサービス型が現実的です。
免責#
本記事は、AI による下書きをもとに、運営が事実関係を確認・加筆・編集して公開しています。
本記事は教育・研究目的の情報提供であり、違法行為や犯罪の助長を意図するものではありません。
本記事の編集と検証
公式ドキュメントや論文などの一次情報と照合し、客観的な事実に基づいて整理しています。
本記事は、AI による下書きをもとに、運営が事実関係を確認・加筆・編集して公開しています。
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