Ornith-1.0-35B-AEON-Ultimate-Uncensored-NVFP4

该模型属于 AEON-7 的 Ornith 系列，命名中的 1.0 表示主版本，35B 为参数规模，AEON-Ultimate-Uncensored 指明这是一条放宽拒答策略的变体路线，NVFP4 则说明权重以四位浮点量化格式发布。它只处理文本输入与文本输出，不支持图像、音频等其他模态。它要解决的问题很直接：把中等规模的通用文本模型做成可直接落地的权重文件，让使用方在自建推理环境中完成部署，而不必依赖托管 API。同系列还提供 BF16 精度版本以及若干同样以 heretic、Uncensored 命名的兄弟型号，形成从原始精度到量化精度的分发矩阵。官方价格未公开，本站也暂无其公开跑分与第三方评测记录，实际能力需要以自测为准。MIT 许可证给予了较宽松的使用与再分发空间，但「Uncensored」这一命名本身意味着输出约束被有意放宽，部署方需要自行承担内容安全与合规责任。

选型建议需要自托管、自控对齐边界且能接受无跑分背书时可选它；若依赖公开评测选型、需要多模态或要求托管 API 即开即用，则不适合。

• 在自有 GPU 工作站上以 NVFP4 权重部署常驻文本生成服务，替代按 token 计费的外部接口
• 构建内部知识问答或文档摘要流水线，把模型权重完全留在内网，避免数据外传
• 针对创作、润色等对拒答敏感的文本任务做对比测试，评估放宽对齐后的实际输出质量
• 作为 BF16 原版的量化基线，测量低比特封装在同一批 prompt 上的输出差异与显存收益
• 在 MIT 许可下对权重做二次微调或蒸馏，用于特定垂直领域的文本处理实验

公开资料对 Ornith 系列的网络结构披露有限，可确认的是它是一条 35B 级纯文本模型线，并以 NVFP4 量化权重形式分发。

• 结构35B 参数规模、纯文本输入输出，权重以 NVFP4 四位浮点格式发布，属于面向新一代加速卡的低比特量化封装，而非原始精度版本。
• 能力命名中的 Uncensored 指向拒答策略被放宽的对齐路线，适合需要更少前置拦截的生成任务，但具体训练数据与微调方法未公开。
• 披露除参数量、模态、许可证与发布日期外，层数、注意力结构、上下文长度、训练 token 量等关键信息均未提供，公开资料较少。

开源权重

是

许可证

mit

参数规模

35B

本站未收录该模型的第三方跑分，官方也未公布评测数据，因此能力判断只能停留在定性层面，无法给出可比较的量化结论。

• 强项35B 量级配合低比特量化，在单机多卡或高显存工作站上的显存占用相对友好，便于把中等规模模型放进私有环境常驻运行。
• 短板NVFP4 属于有损压缩，精度与 BF16 原版存在差距；且无任何公开跑分支撑，复杂推理与长文本表现缺乏可验证依据。
• 适合适合把「可控性」和「部署成本」排在「榜单成绩」之前的团队，尤其是需要自行审查输出边界、又不想依赖外部接口的场景。

该模型未公布官方价格，本站同类对比中的输入、输出与价差字段均为空值，无法做量化成本比较。

• 定价官方价格未公开，且当前上架平台数为零，既没有官方报价也没有可参照的托管调用单价，成本只能按自建推理估算。
• 横向对比同属 AEON-7 的 BF16 原版与 Qwen3.6-35B-A3B-heretic、Gemma-4-E4B 系列变体同样未公开价格，彼此价差无法计算。
• 平台差价由于没有第三方平台上架记录，不存在跨平台的输入输出价格差可比较，选择空间集中在自托管这一条路径上。
• 省钱MIT 许可允许免费下载权重并自行部署，长期高频调用时省去按 token 计费；成本转移到显存、算力与运维人力上。

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

• 口径所有能力描述均为基于名称与参数量级的定性推断，本站无该模型的公开跑分与第三方评测，任何性能对比都缺少数据支撑。
• 边界Uncensored 变体的输出约束被放宽，内容合规与安全责任完全转移给部署方；NVFP4 量化也可能带来精度损失，上线前需自测。

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。