/ Модель

Характеристики

Размер весов
54,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
gemma-3-27b-it-heretic
Библиотека
transformers
Опубликована
25 янв 2026

Gemma-3-27b-it-Uncensored-HERETIC-Gemini-Deep-Reasoning

Изображение и текст → текст3 профессии

Производная модели Justbackup/Gemma-3-27b-it-Uncensored-HERETIC-Gemini-Deep-Reasoning. Дообученная Gemma 3 27B IT для диалогов, анализа изображений и генерации ответов с усиленным рассуждением и меньшей склонностью к отказам.

92скачиваний за 30 дней12лайковвеса 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 «Изображение → 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

Карточка модели DavidAU/Gemma-3-27b-it-Uncensored-HERETIC-Gemini-Deep-Reasoning на Hugging Face совпадает с карточкой Justbackup/Gemma-3-27b-it-Uncensored-HERETIC-Gemini-Deep-Reasoning, поэтому описание составлено по ней.

Justbackup выпустил разговорную дообученную версию Gemma 3 27B IT на базе coder3101/gemma-3-27b-it-heretic. Это плотная модель класса Gemma3 с поддержкой изображений и текста, рассчитанная на диалог, анализ изображений и генерацию ответов с акцентом на рассуждение. Для включения усиленного режима рассуждений автор рекомендует добавлять к запросу «think deeply:»; в некоторых случаях могут помочь системный промпт или специальный шаблон чата. В README заявлен контекст до 128 тысяч токенов, но метаданные не подтверждают его отдельно.

Модель позиционируется как менее склонная к отказам и допускающая генерацию взрослого, грубого и откровенного контента по запросу. Для более явного стиля автор советует задавать нужную лексику и тон. README приводит результаты нескольких бенчмарков и метрику отказов, однако это заявления автора, а не независимая оценка качества. Указаны язык английский и лицензия Apache-2.0; модель распространяется в формате safetensors через Transformers.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на английском языке
  • анализ изображений по текстовому запросу
  • генерация ответов с пошаговым рассуждением
  • ролевая переписка и творческая генерация
  • создание взрослого или грубого текста по заданным инструкциям

Ограничения

Усиленное рассуждение может включаться не для каждого запроса и иногда требует явной подсказки или системного промпта. Для откровенной или грубой генерации автор рекомендует отдельно задавать желаемый стиль и лексику; приведённые бенчмарки не являются независимой проверкой.

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

Feb 16 2026: Upgraded Jinja Template with direct thinking logic to improve thinking activation.

This is a fully uncensored, full deep thinking Gemma 27B fine tune via Unsloth.

Image processing is intact and fully functional.

Reasoning affects:

  • Image "intelligence"
  • Output generation

Model Features:

  • 128k 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 image, reasoning and output generation.
  • System prompt / template NOT required for reasoning generation.

Benchmarks are off the scale.

Enjoy the freedom!

[This is first in a series]

SPECIAL THANKS TO:

  • Team "P-E-W" for making Heretic software.
  • Team "coder3101" for HERETIC'ing the model.
  • Team "TeichAI" for the excellent dataset.
  • Team "Nightmedia" for the benchmarking and colab'ing.
  • Team "Unsloth" for making the training painless.

BENCHMARKS:

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

0.596,        0.748,   0.881,0.779,    0.458,     0.819,  0.751

VS (Heretic, uncensored base):

0.557        ,0.711   ,0.868,0.533    ,0.452     ,0.706  ,0.695

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 divergence0.070 (by definition)
Refusals9/10098/100

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
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
c93cb20

0 моделей