LLM과 자연스러운 대화를 나누려다 진짜 짜증이 나서 이 모델을 만들었다. 프롬프트와 여러 트릭을 써도 시도해 본 대부분의 모델은 여전히 너무 익숙한 'AI 어시스턴트' 느낌을 풍긴다. 지나치게 친절하고 세련되고 장황하며, 실제 대화에서는 쓰지 않는 단어를 사용하는 식이다. 사람처럼 그냥 이야기해 주는 모델이 필요해 약간 무모한 짓을 감행해 데이터셋을 만들고 직접 학습시켰다.

학습에 사용된 데이터셋은 1396개의 채팅 대화에 걸친 난독화된 사람 간 메시지 125,217개다. 목표는 Qwen을 더 똑똑하게 만들거나 벤치마크 점수를 높이는 것이 아니었다. 모든 답변을 설명문으로 바꾸고, 모든 말에 동의하며, 대화를 '이어가기' 위해 쓸데없는 글을 쓰는 대화 습관을 바꾸려던 것이었다.

huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 위에 랭크 256 LoRA를 학습시켰으며 공개된 버전은 체크포인트 863이다. 테스트 결과 시스템 프롬프트 없이도 특히 일상 대화에서 어시스턴트 느낌이 눈에 띄게 줄었고, 답변이 전반적으로 짧고 세련되지 않으며 더 사람 같아졌다. 다만 트레이드오프가 있을 수 있다. 이전 버전은 지시 이행 벤치마크인 IFEval에서 Huihui 부모 모델보다 5퍼센트포인트 낮은 점수를 받았는데, 이 체크포인트 버전에서는 해당 벤치마크를 다시 돌리지 않았고 코딩 성능도 테스트하지 않았기 때문에 그 수치가 여기에 적용된다고 주장하지는 않겠다고 밝혔다.

동일한 시스템 프롬프트, 사용자 메시지, 생성 설정으로 두 모델을 나란히 비교하는 자료도 추가했으며, 각 모델은 자신의 대화 분기를 이어가고 추론 강도는 'xhigh'로 설정됐다. 병합된 GGUF와 단독 F32 LoRA 어댑터는 모델 저장소에서 받을 수 있고, 다양한 시스템 프롬프트와 추론 모드로 데모 채팅을 체험할 수 있는 스페이스도 공개됐다. 이 외에 무료로 이용 가능한 속도 제한형 OpenAI 호환 엔드포인트도 제공된다. 이 게시물은 레딧 사용자 kvyb가 올렸다.