/ Модель

Характеристики

Размер весов
14,2 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it
Библиотека
mlx
Опубликована
10 апр 2026

supergemma4-26b-uncensored-mlx-4bit-v2

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

SuperGemma4-26B-Uncensored-Fast v2 — текстовая локальная модель из репозитория Jiunsong, основанная на Google Gemma 4 26B A4B IT.

9 160скачиваний за 30 дней304лайкавеса обновлены12 апр 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

Модель предназначена для запуска на Apple Silicon через MLX и ориентирована на агентские сценарии: генерацию и анализ кода, планирование, использование инструментов, автоматизацию браузера, логические задачи и работу с корейскими запросами. Заявленная особенность — uncensored-поведение без потери устойчивости в коде и tool-use.

Модель представлена в формате MLX 4-bit и занимает около 13 ГБ. Поддерживаются текстовые входы и выходы; в README указаны английский и корейский языки. Размер контекста не указан. По приведённым автором быстрым локальным тестам модель получила общий результат 95,8 против 91,4 у исходной Gemma 4 26B IT в 4-bit и показала среднюю скорость 46,2 токена в секунду против 42,5. Наибольшие заявленные улучшения относятся к коду, логике и корейскому языку, однако методика и независимость этих измерений не раскрыты.

Сильными сторонами являются сочетание локального запуска, высокой скорости, компактного 4-bit-представления и специализации на практических агентских задачах. Ограничения включают зависимость от экосистемы Apple Silicon и MLX, отсутствие мультимодальности, неизвестный размер контекста и потенциальные риски, связанные с uncensored-настройкой. В метаданных указана лицензия Gemma; README не содержит подробностей о дополнительных условиях её применения.

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

SuperGemma4-26B-Uncensored-Fast v2

A faster, sharper, uncensored Gemma 4 26B for Apple Silicon.

This is the text-only flagship for people who want the core trade-off to be obvious at a glance:

  • smarter than stock Gemma 4 26B IT on real local agent tasks
  • faster than the stock local 4-bit baseline on the same machine
  • uncensored, without falling apart on code, tool-use, or Korean prompts

Why this model

If you want the fast line instead of the multimodal line, this is the one to run.

  • Fast is part of the release identity, not just a minor variant
  • Uncensored behavior is preserved while practical capability goes up
  • Strong at code, browser tasks, tool-use, planning, and Korean
  • Tuned for local agent workloads on Apple Silicon MLX

Headline numbers

MetricGemma 4 26B IT original 4bitSuperGemma Fast
Quick bench overall91.495.8
Avg generation speed42.5 tok/s46.2 tok/s
Delta overallbaseline+4.4
Delta speedbaseline+8.7%

Category gains vs original

CategoryOriginalSuperGemma FastDelta
Code92.398.6+6.3
Browser87.589.6+2.1
Logic86.995.2+8.3
System Design97.898.9+1.1
Korean90.795.0+4.3

What makes it attractive

  • Beats the stock local 4-bit baseline in both quality and speed
  • Produces stronger code, stronger reasoning, and more useful tool-oriented answers
  • Handles Korean and agent-style prompts better than the original local run
  • Keeps the uncensored feel without turning unstable or collapsing into broken outputs
  • Built to feel immediately stronger in real usage, not just in a niche benchmark

Base and format

  • Base model: google/gemma-4-26B-A4B-it
  • Format: MLX 4-bit
  • Size: about 13GB
  • Best use case: fast text-only local agent model with stronger practical capability than stock Gemma 4

Why it is better than stock

  • Higher quick-bench overall score: 95.8 vs 91.4
  • Faster average generation speed: 46.2 tok/s vs 42.5 tok/s
  • Bigger gains where local agents actually benefit:
    • Code: +6.3
    • Logic: +8.3
    • Korean: +4.3
    • Browser workflows: +2.1
  • Uncensored behavior remains a core property of the release instead of being layered on after the fact

Recommended launch

mlx_lm.server \
  --model Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-mlx-4bit-v2 \
  --port 8080

For OpenAI-compatible serving, let mlx_lm.server auto-detect the bundled template.

Do not pass --chat-template /path/to/chat_template.jinja as a literal path string on launch paths that expect the template body. That can corrupt responses.

Quick test

mlx_lm.generate \
  --model Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-mlx-4bit-v2 \
  --prompt "Write a Python function that returns prime numbers up to n." \
  --max-tokens 512

Included files

  • benchmark_quick_bench_20260412.json
  • benchmark_quick_bench_20260412_responses.jsonl
  • SERVING_NOTES.md

Notes

  • This is the fast text-only line.
  • The earlier "reasoning is broken" report reproduced as a serving-template launch issue, not as weight corruption.
  • Re-fused and re-benchmarked locally before upload.

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
1ecb758

0 моделей