/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
DeepSeek-V4-Flash-0731
Библиотека
gguf
Опубликована
19 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF

CoreWolf
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

CoreWolf/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF — квантованная GGUF-версия модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанная на основе исходной модели deepseek-ai и опубликованная CoreWolf; квантование выполнено antirez.

749скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 авг 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

Это экспериментальная версия с применением abliteration — метода значительного снижения механизмов отказа и защитной фильтрации. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, а также включает варианты DSpark до и после abliteration.

Модель поддерживает архитектуру Mixture-of-Experts, однако точные размеры, число параметров, языки и полный список поддерживаемых модальностей в README не указаны. Доступны GGUF-квантизации, включая варианты Q3_K, IQ2_XXS, Q2_K и Q4_K; в примере запуска используется контекст до 262144 токенов. Указано, что файлы GGUF поддерживаются только llama.cpp, а модули экспертов не подвергались abliteration.

Главная особенность модели — существенно сниженная фильтрация, что может сделать её пригодной для исследовательского тестирования поведения моделей и генерации контента без стандартных отказов. Одновременно это повышает риск чувствительных, спорных или неподходящих результатов; модель не имеет гарантий безопасности и требует мониторинга и ручной проверки. В README рекомендуется использовать её преимущественно в исследовательских и контролируемых сценариях, а не в публичных или высокорисковых продуктивных системах. Модель распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CoreWolf/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF

This is an uncensored version of deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it). This is a crude, proof-of-concept implementation to remove refusals from an LLM model without using TransformerLens.

Note These GGUFs only support llama.cpp and all expert modules were not ablated.

llama.cpp

Use the latest llama.cpp,

llama-cli -m CoreWolf/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF/DeepSeek-V4-Flash-Q3_K-0731.gguf -c 262144

DSpark

We added two types of DSpark files: one for pre-ablation and one for post-ablation. The files are sourced from unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF/dspark.

dspark

dspark-abliterated

Usage Warnings

  • Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs.

  • Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security.

  • Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences.

  • Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications.

  • Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content.

  • No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Donation

If you like it, please click 'like' and follow us for more updates.
You can follow x.com/support_huihui to get the latest model information from huihui.ai.

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.

  • bitcoin（BTC):
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge

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
ca9c9ac

0 моделей

    Создать бенчмарк