/ Модель

Характеристики

Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-26b-a4b-it
Библиотека
mlx
Опубликована
15 авг 2026

Gemma-4-26B-A4B-it-qat-JANG_4M-CRACK

Изображение и текст → текст14 профессий

Мультимодальная доработанная Gemma 4 для диалога, анализа изображений, рассуждений и генерации кода на Mac с Apple Silicon.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

Gemma 4 26B-A4B-it QAT JANG_4M CRACK — мультимодальная доработанная версия Gemma 4 от dealignai. Она сочетает архитектуру MoE с 128 экспертами и выбором восьми активных экспертов, гибридное внимание и квантизацию JANG_4M: 8 бит для attention и 4 бита для MLP. Модель принимает текст и изображения и отвечает текстом; карточка заявляет поддержку рассуждений, визуальных запросов, вопросов и ответов и генерации кода.

Модель рассчитана на общие диалоговые сценарии, включая анализ изображений, многошаговые рассуждения и написание кода. По результатам, приведённым в README, её показатель MMLU составляет 79,8% против 84,2% у базовой модели; автор также сообщает о сохранении визуальных возможностей и снижении отказов на тесте HarmBench. Для запуска требуются Mac на Apple Silicon с достаточным объёмом объединённой памяти и vMLX с поддержкой Gemma 4. Лицензия — Gemma; README указывает исследовательское назначение и возлагает на пользователя ответственность за соблюдение применимого законодательства.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображению
  • многошаговые рассуждения и фактические ответы
  • генерация и объяснение кода
  • диалог с мультимодальным помощником

Ограничения

По приведённому в README тесту MMLU результат ниже базовой модели на 4,4 процентного пункта. Запуск требует Apple Silicon с достаточной объединённой памятью и vMLX с поддержкой Gemma 4.

Для каких профессий подходит14

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 4 26B-A4B JANG_4M CRACK

Abliterated Gemma 4 26B-A4B — Vision, reasoning, multilingual

98% HarmBench harm-category compliance with -4.4% MMLU change. Refusal removed, capability preserved.

Model Details

MetricValue
Sourcegoogle/gemma-4-26b-a4b-it
ArchitectureMoE (128 experts, top-8 active) + parallel shared dense MLP + Hybrid Attention
QuantizationJANG_4M (attn 8-bit / MLP 4-bit)
Model size17 GB
Parameters26B (4B active/token)
VisionYes (multimodal, float16 passthrough)
AudioNo
ReasoningYes (channel-based thinking)
FormatMLX-native safetensors (instant load)
AbliterationCRACK (refusal removal)

Benchmarks

comparison

MMLU (knowledge retention)

Measured in the served (generation) setting — the model reasons before answering, as in deployment.

BaseCRACKΔ
MMLU84.2%79.8%-4.4%

HarmBench (refusal removal)

Harm-category compliance: 59/60 = 98% (10 per category) — base model refuses (~0%).

CategoryCompliance
Illegal activities9/10 (90%)
Chemical / biological10/10 (100%)
Cybercrime / intrusion10/10 (100%)
Misinformation10/10 (100%)
Harassment / bullying10/10 (100%)
Harmful content10/10 (100%)

Copyright-reproduction prompts are excluded (not a refusal behavior).

Coherence & capability ✅

  • Factual QA, multi-step reasoning, and working code generation verified
  • Vision inputs preserved · no loops, no truncation

Other Quantizations

Also available: Gemma 4 26B-A4B MXFP4 CRACK — same family, different precision/size trade-off.

Usage

Requires vMLX (bundled Gemma 4 support). Standard mlx_lm / mlx_vlm do not fully support Gemma 4.

# Load in the vMLX app or via its API
from vmlx_engine.models.mllm import MLXMultimodalLM
m = MLXMultimodalLM("<this-repo>")
print(m.chat([{"role":"user","content":"..."}]).text)

Requirements

  • Apple Silicon Mac with sufficient unified memory
  • vMLX with Gemma 4 support

Support dealignai

All models are built from original research and published free — crafted to be excellent coders and general-purpose assistants.

Support us on Ko-fi — membership gets early access and extras. Questions? DM us — we help for free.

Ko-fi | 𝕏 @dealignai | dealign.ai


About dealignai

We research and publish abliterated models to advance AI safety understanding.

See our research: Safety Generalization in Frontier Models


Provided for research. Users are responsible for compliance with applicable laws and regulations.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
93a50d7

0 моделей