base model: huihui-glm-4.6V-Flash-abliterated
Process: Multi-round abliteration
Status: Tested and saved
License: [Mit]
Research and experimentation by [3MPER0RR]
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Размер весов
- 20,6 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- glm4v · dense
- Базовая модель
- Huihui-GLM-4.6V-Flash-abliterated
- Опубликована
- 19 сен 2026
Ссылки
GLM-4.6V-Flash-3MPER0RR-abliterated
Экспериментальная разговорная модель семейства GLM-4V после многоэтапной abliteration для генерации текста.
621скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 сен 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
3MPER0RR/GLM-4.6V-Flash-3MPER0RR-abliterated — экспериментальная разговорная модель, созданная 3MPER0RR на основе huihui-ai/Huihui-GLM-4.6V-Flash-abliterated. Автор указывает, что модель прошла многоэтапную abliteration и была протестирована и сохранена. В метаданных она отнесена к семейству GLM-4V, плотной архитектуре Glm4vForConditionalGeneration и задаче генерации текста; файлы представлены в формате safetensors.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста. README не описывает дополнительные сценарии, языковую поддержку, размер или длину контекста. Указана лицензия MIT.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- проведение экспериментов с abliteration
- тестирование разговорной модели GLM-4V
Ограничения
README не приводит оценок качества или подробностей языковой поддержки; модель описана как протестированная и сохранённая, без дополнительных сведений о проверках.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Glm4vForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 2d9539b