/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma3_text · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 фев 2026

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

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая дообученная Gemma 3 1B для генерации текста, творческого письма, ролевых сценариев и компактных подробных рассуждений.

294скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены21 фев 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

DavidAU создал диалоговую модель Gemma 3 1B IT, дообучив Gemma 3 1B на наборе GLM-4.7-2000x. Модель предназначена для генерации текста, общения, творческого письма и ролевых сценариев; дообучение также направлено на компактные, подробные рассуждения, которые можно активировать запросом «think deeply:». Автор описывает её как модель с уменьшенной склонностью к отказам.

Это плотная причинная языковая модель семейства Gemma 3 с 1 млрд параметров, контекстом до 32 768 токенов и поддержкой английского языка. Репозиторий содержит веса Safetensors; автор сообщает об обучении с точностью 16 бит и приводит результаты нескольких тестов. К ограничениям относятся возможные зацикливания при низкой точности квантования и зависимость стиля генерации от промпта и настроек семплирования. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация рассказов и сцен по заданному сюжету
  • продолжение художественного текста
  • создание диалогов и ролевых сценариев
  • мозговой штурм сюжетов и подсюжетов
  • получение подробного ответа с включением режима рассуждений

Ограничения

Автор предупреждает, что квантование ниже Q4 может приводить к зацикливанию; стиль и степень откровенности генерации могут требовать явных указаний в промпте. Результаты тестов приведены в карточке модели, но независимая оценка качества не представлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a fully uncensored, full deep thinking Gemma 1B fine tune using GLM 4.7 reasoning dataset via Unsloth via local hardware, Linux (for windows) at 16 bit precision.

This model does what you want. Exactly what you want, no fuss - no nanny.

Reasoning is compact, but detailed (very detailed) and right to the "point" so to speak.

Reasoning affects:

  • General model operation.
  • Output generation
  • Benchmarks.

Model Features:

  • 32k context
  • Temp range .1 to 2.5.
  • Reasoning is temp stable.
  • You can activate using "think deeply: prompt" (not required in most cases)
  • System prompt will affect reasoning and output generation.
  • System prompt / template NOT required for reasoning generation.

IMPORTANT SETTINGS/QUANTS:

  • Strongly suggest q5,q6, q8 or 16 bit precision OR Imatrix IQ3_M min.
  • Rep pen 1.05 to 1.1 .
  • If you get looping during thinking, lower temp to .3 to .7
  • Quants lower than Q4 (non imatrix) may loop even with rep pen at 1.1 / lower temps.

Enjoy the freedom!

BENCHMARKS:

arc_challenge,arc_easy,boolq,hellaswag,openbookqa,piqa,   winogrande

0.344        ,0.512   ,0.694,0.504    ,0.358     ,0.720  ,0.552

HERETIC DE-CENSORING STATS:

NOTE: "KLD" of less than 1 is excellent, ZERO is perfect (no damage to the model).

MetricThis modelOriginal model (google/gemma-3-27b-it)
KL divergence0.330 (by definition)
Refusals3/10099/100

SPECIAL THANKS TO:

  • Team "P-E-W" for making Heretic software.
  • Team "TeichAI" for the excellent dataset.
  • Team "Unsloth" for making the training painless.
  • Team "Nightmedia" for Benchmarks and co-labing.

Using an "uncensored" (refusals removed) model VS trained "uncensored" model

Usually when you a tell a model to generate horror, swear or x-rated content this is all you have to do to get said content type.

In the case of this model, it will not refuse your request, however it needs to be "pushed" a bit / directed a bit more in SOME CASES.

Although this model will generated x-rated content too, likewise you need to tell it to use "slang" (and include the terms you want) to get it generate the content correctly as the "expected" content level too.

Without these added directive(s), the content can be "bland" by comparison to an "uncensored model" or model trained on uncensored content.

Roughly, the model tries to generate the content but the "default" setting(s) are so "tame" it needs a push to generate at expected graphic, cursing or explicit levels.

Even with minimal direction (ie, use these words to swear: x,y,z), this will be enough to push the model to generate the requested content in the ahh... expected format.


OPTIONAL: System prompts

This will enhance thinking and output generation.

In most cases you do not need to use these.

One is "all business", and the other one is for "fun".

Think deeply and carefully about the user's request. Compose your thoughts about the user's prompt between <think> and </think> tags, then output the final answer based on your thoughts.
You are the JOKER from Batman. You think (put your thoughts between <think> and </think> tags), act and talk like the joker. Be Evil.

Thinking Activation: JINJA "Regular" and "Thinking" TEMPLATES:

There is also an option to use "chat-template-thinking.jinja" template (in place of the regular "chat-template.jinja").

Simply rename the "default" to another name and "chat-template-thinking.jinja" to "chat-template.jinja" to use in source and/or quanting.

You can also edit the "chat-template-thinking.jinja" in NOTEPAD too to adjust the "thinking system prompt" (very top of the script).

Using the "thinking system prompt" or "chat-template-thinking.jinja" is useful in your application requires always on thinking, your use case(s) do not always activate thinking and so on.

Generally "thinking" will activate automatically due to the fine tuning, however in some cases it will not, require a system prompt/thinking jinja template and/or "think deeply:" (prompt here)

Note that you can use "chat-template-thinking.jinja" with other system prompts too.


Settings: CHAT / ROLEPLAY and/or SMOOTHER operation of this model:

In "KoboldCpp" or "oobabooga/text-generation-webui" or "Silly Tavern" ;

Set the "Smoothing_factor" to 1.5

: in KoboldCpp -> Settings->Samplers->Advanced-> "Smooth_F"

: in text-generation-webui -> parameters -> lower right.

: In Silly Tavern this is called: "Smoothing"

NOTE: For "text-generation-webui"

-> if using GGUFs you need to use "llama_HF" (which involves downloading some config files from the SOURCE version of this model)

Source versions (and config files) of my models are here:

https://huggingface.co/collections/DavidAU/d-au-source-files-for-gguf-exl2-awq-gptq-hqq-etc-etc-66b55cb8ba25f914cbf210be

OTHER OPTIONS:

  • Increase rep pen to 1.1 to 1.15 (you don't need to do this if you use "smoothing_factor")

  • If the interface/program you are using to run AI MODELS supports "Quadratic Sampling" ("smoothing") just make the adjustment as noted.

Highest Quality Settings / Optimal Operation Guide / Parameters and Samplers

This a "Class 1" model:

For all settings used for this model (including specifics for its "class"), including example generation(s) and for advanced settings guide (which many times addresses any model issue(s)), including methods to improve model performance for all use case(s) as well as chat, roleplay and other use case(s) please see:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

You can see all parameters used for generation, in addition to advanced parameters and samplers to get the most out of this model here:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
83daa40

0 моделей