Instructions to use wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh

SGLang

How to use wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh

基于 Qwen3.5-27B-text 的中文网文写作风格微调模型，目标为去除 AI 味、向网文原著白描风格对齐。

基座模型 Qwen3.5-27B-text 为作者从 Qwen3.5-27B 抽离纯文本权重的自定义版本，非官方发布。另有 Q4_K_M 量化版本。

训练

两阶段微调：

SFT：20,320 条中文网文正文，DoRA 16bit，学习叙事节奏与白描风格
ORPO：8,000 条偏好对，强化去 AI 味倾向

参数	值
基座	Qwen3.5-27B-text
方法	DoRA 16bit
LoRA rank / alpha	64 / 128
Target modules	12（full attention + MLP）
SFT LR	3e-5
ORPO LR / beta	5e-6 / 0.15

使用建议

System prompt：

你是一位中文西幻网文写作助手，擅长创作高质量的小说正文。请根据用户的指令完成写作任务。

训练数据包含以下任务格式，按对应格式输入可获得最佳效果：

正文增强（beat → 完整场景）

任务：正文增强
目标：让这段更像成熟作者写出的西幻正文
输入类型：场景beat
增强强度：中（从场景beat到完整场景）
长度目标：2.0x~3.5x
重点：节奏铺排、心理层次、环境渲染、微动作衔接
限制：严格保留骨架中的全部事实、人名、地名、术语、事件顺序与结果。不新增原文没有的信息。

素材：
[场景beat内容]

骨架扩写（骨架 → 完整场景）

请将下面文本增强为更自然的小说正文。

输入类型：事件骨架
增强强度：高（从纯骨架到完整场景）
长度目标：3.5x~6.0x
重点：从骨架扩写完整场景：叙事结构、节奏铺排、感官填充、对话还原
要求：严格保留骨架中的全部事实、人名、地名、术语、事件顺序与结果。不新增原文没有的信息。

文本：
[事件骨架内容]

场景扩写（描述 → 正文）

任务：场景扩写
场景描述：[场景描述]
要求：西幻风格，注重场景感和节奏，保持人物行为合理。

请写出完整的小说场景。

正文润色

任务：正文润色
要求：提升文笔、优化节奏、保留原意

原文：
[待润色文本]

推荐推理参数：temperature=0.7，top_p=0.90，repetition_penalty=1.10。

数据

中文网文正文语料，版权归原作者所有，数据集不公开。

协议

遵循 Qwen License，仅供研究与个人使用。

Downloads last month: 21

Safetensors

Model size

27B params

Tensor type

BF16

Model tree for wcn123/Qwen3.5-27B-WebNovel-Writer-zh

Base model

Qwen/Qwen3.5-27B

Finetuned

(303)

this model

Quantizations

2 models