/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
gemma-3-1b-it
Опубликована
18 фев 2026

Gemma-3-1B-it-GLM-4.7-Flash-Heretic-Uncensored-Thinking_GGUF

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Gemma 3 – 1B IT GLM-4.7 Flash Heretic Uncensored Thinking — облегчённая инструкционно дообученная причинная языковая модель, созданная DavidAU на основе google/gemma-3-1b-it от Google.

21 791скачиваний за 30 дней162лайкавеса обновлены18 фев 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

Модель содержит около 1 млрд параметров, ориентирована прежде всего на английский язык и сохраняет формат инструкций Gemma. Длина контекста в README не указана и должна считаться унаследованной от базовой модели.

Модель предназначена для быстрого текстового вывода, лёгких AI-ассистентов, локального инференса, инструментальных агентных сценариев, экспериментов с промптами, образовательных и исследовательских задач. Ключевые особенности — компактный размер, низкие требования к VRAM, пригодность для CPU-инференса с квантизацией, короткие и средние по объёму генерации, а также ориентированность на прямые ответы и структурированное рассуждение. Указана совместимость с распространёнными движками инференса для Gemma; доступны форматы вроде GGUF, GPTQ и AWQ в зависимости от конкретной сборки.

Это модифицированный вариант с уменьшенным числом отказов и минимальным уровнем встроенной фильтрации, поэтому он может быть удобен для контролируемых экспериментальных развёртываний, но требует самостоятельных мер безопасности, проверки результатов и соблюдения законодательства. Компактность обеспечивает высокую скорость, однако модель уступает более крупным системам в глубине рассуждений, объёме знаний и универсальности; точные показатели качества в README не приведены. Использование регулируется лицензией Gemma, унаследованной от базовой модели Google; необходимо ознакомиться с её условиями.

Для каких профессий подходит6

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

Gemma 3 – 1B IT GLM-4.7 Flash Heretic Uncensored Thinking

This repository hosts Gemma 3 – 1B IT GLM-4.7 Flash Heretic Uncensored Thinking, a lightweight 1 billion–parameter instruction-tuned model derived from Google’s Gemma 3 1B IT base.

This variant is optimized for fast inference, structured reasoning behavior, and minimal refusal patterns, while maintaining compatibility with Gemma’s native instruction format.


Model Overview

  • Model Name: Gemma 3 – 1B IT GLM-4.7 Flash Heretic Uncensored Thinking
  • Parameter Count: 1 Billion (1B)
  • Base Architecture: Gemma 3
  • Base Model: google/gemma-3-1b-it
  • Model Type: Instruction-Tuned Causal Language Model
  • Context Length: Inherits base model context window
  • Primary Language: English
  • License: Gemma License (inherits from base model)
  • Maintainer / Publisher: DavidAU

What Is This Model?

This model is a modified derivative of Gemma 3 – 1B IT, configured for:

  • Reduced refusal bias compared to default IT alignment
  • Enhanced direct-answer behavior
  • Stronger short-form reasoning output
  • Faster response latency due to compact parameter size
  • “Flash”-style concise and rapid generation

The “Heretic Uncensored Thinking” configuration emphasizes:

  • Minimal conversational filtering
  • Direct completion behavior
  • Structured reasoning patterns when prompted

No additional safety layers beyond those present in the base architecture are intentionally introduced.


Key Features & Capabilities

Core Strengths

  • Fast inference on consumer GPUs and CPUs
  • Low VRAM requirements
  • Instruction-following compatibility
  • Concise reasoning outputs
  • Suitable for lightweight agent pipelines

Performance Characteristics

  • Optimized for short-to-medium generation tasks
  • Responsive in real-time assistant applications
  • Works well in tool-driven or chain-of-thought–style prompts
  • Practical for edge deployments and experimentation

Intended Use Cases

  • Lightweight AI assistant
  • Prompt engineering experimentation
  • Tool-augmented agents
  • Rapid-response chat systems
  • Local inference environments
  • Educational or research workflows
  • Controlled “uncensored” deployment environments

Chat Template & Prompt Format

This model follows the Gemma instruction format.

For best results:

  • Provide explicit system instructions
  • Use structured reasoning prompts when needed
  • Avoid mixing non-Gemma chat formats

Hardware & Deployment Notes

Due to its 1B parameter size:

  • Runs efficiently on 8GB GPUs
  • Suitable for CPU inference with quantization
  • Ideal for edge devices and low-resource setups
  • Compatible with common inference engines supporting Gemma architecture

Quantized versions (GGUF, GPTQ, AWQ, etc.) may be used depending on deployment stack.


Alignment & Safety Notice

This is an “uncensored” derivative configuration.

  • Reduced refusal behavior compared to standard IT
  • Users are responsible for system prompt controls
  • Deployment should follow local laws and ethical guidelines
  • No additional alignment layers are added by this repository

Use responsibly.


License & Usage Notes

This model inherits the Gemma License from its base model (google/gemma-3-1b-it).

  • The Gemma License is a custom license provided by Google
  • You must review and comply with the Gemma License terms
  • This repository does not change or replace the original licensing terms

Users are responsible for ensuring compliance with all applicable regulations.


Acknowledgements

  • Google for the Gemma 3 architecture and base model
  • The Hugging Face ecosystem
  • Open-source tooling communities supporting lightweight deployment

Community & Support

  • Use the Hugging Face Discussions tab for issues and questions
  • Community experimentation and benchmarking feedback is welcome

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
38eaddc

0 моделей