Gliese-Qwen3.5-9B-Abliterated-Caption

该模型属于 Gliese-Qwen3.5 系列，从命名看以 Qwen3.5-9B 为基座，并叠加 Caption 与 Abliterated 两条取向：前者面向图像转文字描述，后者通常指对对齐层做调整以降低拒答倾向。它要处理的是把图片内容转成可编辑文本这一基础任务，可用于素材描述、预标注和内部检索等流程。公开信息中，官方价格未披露，能力项未标注，本站也未收录第三方跑分，同系列可比对象同样缺少上下文与价格数据。因此选型时应把它视为一个待实测的开源权重模型，而不是可直接按榜单结论采购的成品服务。

选型建议需要本地图文描述能力、能接受自行评测与合规审核时可选它；若依赖公开跑分、托管报价或严格拒答策略，则不宜直接选用。

• 生成图片素材的中文描述与标签草稿
• 把商品图转写为电商上架文案的初始描述
• 辅助无障碍场景，将图片内容转成可编辑文本说明
• 预标注图文数据集中的图像描述字段
• 搭建本地图文描述服务，供内部素材库检索使用
• 测试宽松对齐变体在创意描述与内容审核中的边界

架构细节公开披露有限，以下依据模型命名、基座系列公开认知与开源权重属性做定性说明。

• 结构从名称看延续 Qwen3.5-9B 的基座路线，输入侧同时接受文本与图像，输出侧限定为文本，便于接入本地多模态推理栈。
• 能力Caption 取向意味着重点在图像内容转文字描述，Abliterated 取向通常意味着对齐策略更宽松；具体拒答边界与描述质量需用自有样本验证。
• 披露现有公开资料未给出视觉编码器、训练数据构成与逐层结构，架构信息以模型命名和基座系列公开认知为主；apache-2.0 只说明许可条件，不等同于训练细节透明。

开源权重

是

许可证

apache-2.0

参数规模

9B

本站未收录该模型的第三方跑分，官方也未标注能力项，以下只做适用面的定性判断。

• 强项9B 规模配合图文输入，适合承担批量图片描述、素材标签草稿与内部检索文本化等吞吐型任务，本地部署的资源门槛相对可控。
• 短板缺少可核验跑分与能力标注，Abliterated 变体还可能带来输出稳定性、拒答边界和内容安全差异，不能按基座模型的名义直接推断表现。
• 适合需要宽松许可、可修改权重并愿意自行评测的图文转文本场景；不适合把公开榜单或官方能力标签当作选型唯一依据的团队。

官方价格未公开，模型以 apache-2.0 开源权重发布，成本主要来自自建推理资源与运维。

• 定位没有 API 刊例价可引用，apache-2.0 允许商用与修改，实际投入取决于硬件、推理框架、量化方案和运维人力。
• 横向对比同厂商的 Qwen3.5-9B-Uncensored-ComfyUI 同样未给出上下文与价格数据，价差无法计算，不能据此判断谁更便宜。
• 平台差价本站收录平台数为 0，暂无托管平台报价可对照，自建部署与未来第三方托管之间不存在可核验价差。
• 省钱已有 GPU 资源时可优先本地部署并按负载量化；用量波动明显时再评估托管，避免为长期空闲算力付费。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径能力项未标注、第三方跑分缺失，效果判断应回到自有数据实测，不能引用不存在的榜单名次或分数。
• 边界Abliterated 变体可能放宽拒答策略，商用前应做内容安全与合规评估；apache-2.0 许可不替代输出内容的合规责任。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。