/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
15 июл 2026

GLM-4.7-Flash-Uncensored-HauhauCS-Aggressive

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

GLM-4.7-Flash-Uncensored-HauhauCS-Aggressive — текстовая генеративная модель, опубликованная AIOpsInSpace.

787скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Она основана на THUDM GLM-4.7-Flash и варианте HauhauCS/GLM-4.7-Flash-Uncensored-HauhauCS-Aggressive; заявлены изменения с удалением части ограничений безопасности и отказов в ответах.

Модель предназначена для быстрых диалоговых ответов, логического рассуждения и общего текстового генерирования. В описании указаны архитектура MoE, оптимизация Flash Attention и высокая скорость работы. В метаданных указан английский язык, хотя README также заявляет о многоязычном рассуждении. Сведения о числе параметров, размере активной части MoE, длине контекста и других языках отсутствуют.

Потенциальное преимущество модели — сочетание заявленной скорости, возможностей рассуждения и менее ограниченного поведения. При этом отсутствие защитных ограничений может повысить риск генерации небезопасного или нежелательного контента, поэтому модель требует дополнительного контроля при использовании. Данные о результатах бенчмарков и совместимых средах развертывания не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face


🏗️ 2. Model Architecture & Merging


🚀 3. Technical Enhancements


📊 4. Benchmark Competitiveness vs. Frontier Scores


🏆 5. Comprehensive Arena Analytics


🔍 6. SWOT Analysis


⚡ 7. Usage & Deployment Info


⚙️ 8. Backend Compatibility


📜 9. Disclaimers & Credits

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
9d104f5

0 моделей