/ Модель

Характеристики

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

Gemma-3-27b-it-vl-SuperBrain7x-High-Reasoning-ULTRAMIND-Heretic-Uncensored

Изображение и текст → текст4 профессии

Мультимодальная чат-модель Gemma 3 на 27 млрд параметров для диалогов, анализа изображений и генерации текста с развёрнутыми рассуждениями.

56скачиваний за 30 дней10лайковвеса 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

Gemma-3-27b-it-vl-SuperBrain7x-High-Reasoning-ULTRAMIND-Heretic-Uncensored — мультимодальная чат-модель на базе Gemma 3, созданная DavidAU тонкой настройкой coder3101/gemma-3-27b-it-heretic с использованием набора данных Superbrain 7x. Модель принимает текст и изображения, генерирует текст и поддерживает диалог; автор сообщает, что обработка изображений сохранена.

Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы по изображениям и генерации текста с акцентом на развёрнутые рассуждения. В README заявлено контекстное окно 128 тысяч токенов и возможность активировать углублённое рассуждение фразой «think deeply:»; также приведены результаты бенчмарков и сравнение частоты отказов, но это заявления автора, а не независимая оценка.

Модель описана как uncensored: она реже отказывает и может генерировать взрослый, грубый или откровенный текст при соответствующих запросах. Для стабильной работы автор приводит рекомендации по настройкам семплирования и шаблонам чата. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображениям
  • описание и анализ изображений в диалоге
  • генерация текста с развёрнутыми рассуждениями
  • ролевая переписка и чат
  • создание взрослого или откровенного текста по запросу

Ограничения

Автор отмечает, что для активации углублённых рассуждений в некоторых случаях нужны специальный системный промпт, шаблон или префикс «think deeply:». Утверждения о качестве и бенчмарках приведены автором модели и не являются независимой оценкой.

Для каких профессий подходит4

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 27B fine tune via Unsloth using the Superbrain 7x high reasoning dataset collection.

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

0.571        ,0.727   ,0.883,0.758    ,0.452     ,0.811  ,0.750

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
b514c71

0 моделей