部署过本地大模型的人经常遇到这样的困境7B 的小模型聊天尚可一遇到复杂推导就逻辑断裂30B 以上的倒是聪明但显存堪忧。更无解的是当你想讨论网络安全协议或生物医药机制时很多模型的技术探讨都会被安全审查生生掐断。Empero 开源的 Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M 一次性解决了这 3 个麻烦。它基于 Qwen3.5-9B 深度后训练不是盲目堆参数而是用 500M 高质量 Claude Mythos traces 做了一次「推理特训」。相比基础模型 Qwen3.5-9BQwythos 在多个评测中实现显著提升其中 MMLU 提升 34 分gsm8k-strict 数学推理提升 30 分。而且 Qwythos 通过 YaRN 支持 1M 超长上下文整本手册或大型代码库无需再切割并且遵循 Qwen3.5 tool-call 规范写代码、调 API 不必再绕复杂的提示词工程最关键的是无审查限制分析协议漏洞、探讨药物机制时它会基于事实逐步推理而非模板化拒绝。打开OpenBayes平台首先点击「公共教程」找到「Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M GGUF 推理型大语言模型」单击打开。页面跳转后点击右上角「克隆」将该教程克隆至自己的容器中。在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本不需要再进行手动选择。点击「继续执行」等待分配资源。等待分配资源当状态变为「运行中」后点击「打开工作空间」进入 Jupyter Workspace。页面跳转后点击左侧 README.ipynb 文件。点击运行运行完毕后Notebook 输出中会出现可点击的 public URL大家也可以点击工作空间右侧 API 地址进入 Demo 页面。点击右侧 API 地址即可打开 Demo 界面。效果展示