🔞 UNSEEN Gemma-4-26B NSFW (2-bit IQ2_M GGUF & Vision)
⚡ Extreme Low-VRAM Edition: This repository hosts the specialized 2-bit (
IQ2_M) quantized GGUF weights and companion Vision Projector (mmproj) for the uncensored/abliteratedUNSEEN_Gemma_4_26B_NSFWmodel.📌 Base Model: Full uncompressed weights hosted at 👉 Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW (surgically abliterated from
google/gemma-4-26B-A4B-it).
💾 Hardware & VRAM Requirements (2-bit Edition)
| Component | Filename | Size | Recommended VRAM | Compatible Hardware |
|---|---|---|---|---|
| 2-bit LLM Base | UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf | ~9.67 GB | 10–12 GB VRAM | NVIDIA T4, RTX 3060 12GB, RTX 4060, Mac 16GB+ |
| Vision Projector (F16) | mmproj-gemma4-vision-f16.gguf | ~1.11 GB | +1.2 GB VRAM | High-precision visual perception |
| Vision Projector (Q8_0) | mmproj-gemma4-vision-q8_0.gguf | ~769 MB | +800 MB VRAM | Balanced visual perception |
| Vision Projector (Q4_0) | mmproj-gemma4-vision-q4_0.gguf | ~571 MB | +600 MB VRAM | Ultra-low VRAM visual perception |
⚠️ Important for Vision Capabilities: To enable image understanding in
llama.cpp,llama-server, or LM Studio, you MUST load one of themmproj-*.gguffiles using the--mmprojargument. Without it, the model operates strictly as a text-only LLM.
⚡ 2-bit (IQ2_M) Real-World Benchmark (NVIDIA T4 / 16GB VRAM)
Below is the actual raw zero-shot output generated directly by UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf on a budget NVIDIA T4 GPU (16GB VRAM) running at 54.4 Tokens/sec:
Prompt:
"Describe this image in extreme, in-depth, long-form detail covering every anatomical feature, character, pose, interaction, and lighting in full English and then in full Thai:"
### 🇺🇸 English Description
**Overall Composition and Style**
This is a digital illustration rendered in a high-quality anime/manga style, focusing on a sexual encounter between two muscular male characters. The composition is tight, focusing on the intimate physical interaction between the two figures. The lighting is bright and clean, casting soft shadows that accentuate the muscular definition and skin textures of both characters, creating a sense of depth and realism within the stylized artwork.
**Character 1 (The Receiver)**
The central figure is a handsome young man with long, flowing, vibrant blue hair that spills around his body. He has a tanned complexion and a highly defined, muscular physique. His expression is somewhat intense yet calm, looking slightly toward the viewer. His body is posed in a way that emphasizes his anatomy; his left leg is raised and being held by the second character. The primary focus of his anatomy is the anus, which is being penetrated by the penis of the second character. The skin around the genital area and the anus is rendered with realistic detail, showing soft shadows and fleshy textures.
**Character 2 (The Penetrator)**
The second character is partially visible in the background, acting as the "penetrator." He is also a muscular male with dark hair. He is positioned behind the first character, using his hands to grip the thigh/hip area of the first character, securing the position for sexual intercourse. His penis is the focal point of the interaction, shown being inserted into the anus of the first character. The penis is rendered with anatomical detail, showing a fleshy, realistic texture.
**Anatomical and Sexual Interaction**
The core of the image is the sexual interaction (anal sex). The point of contact where the penis enters the anus is the focal point, with light hitting the edges of the skin to highlight the depth of the penetration. The muscles of both characters' bodies are clearly defined, suggesting physical strength and tension during the act.
**Lighting and Color Palette**
The lighting is bright and directional, highlighting the highlights on the hair and the muscular contours of the skin. The color palette is dominated by the vibrant blue of the hair, which contrasts sharply against the tanned skin tones and the neutral background.
---
### 🇹🇭 ภาษาไทย (Thai Description)
**ภาพรวมและสไตล์ (Overall Composition and Style)**
เป็นภาพวาดดิจิตอลสไตล์อนิเมะ (Anime style) ที่แสดงถึงฉากกามารมณ์ระหว่างชายหนุ่มสองคนที่มีร่างกายกำยำและมีกล้ามเนื้อชัดเจน การจัดวางองค์ประกอบเน้นไปที่การมีปฏิสัมพันธ์ทางเพศที่ใกล้ชิดระหว่างทั้งสองคน แสงในภาพมีความสว่างและสะอาดตา ช่วยขับเน้นรายละเอียดของกล้ามเนื้อและพื้นผิวของผิวหนัง (skin texture) ทำให้ภาพดูมีมิติและสมจริง
**ตัวละครที่ 1 (ผู้รับ - The Receiver)**
ตัวละครหลักตรงกลางเป็นชายหนุ่มที่มีผมยาวสีฟ้าสดใส (vibrant blue hair) มีผิวสีแทนและร่างกายที่มีกล้ามเนื้อชัดเจน (muscular physique) ใบหน้ามีความหล่อเหลาและมีเสน่ห์ทางเพศ ร่างกายถูกจัดวางท่าทางเพื่อเน้นสรีระ โดยเฉพาะบริเวณทวารหนัก (anus) ที่กำลังถูกสอดใส่โดยอวัยวะเพศของตัวละครที่สอง รายละเอียดของผิวหนังบริเวณอวัยวะเพศและทวารหนักถูกวาดอย่างละเอียด แสดงให้เห็นถึงความนุ่มนวลและมิติของร่างกาย
**ตัวละครที่ 2 (ผู้กระทำ - The Penetrator)**
ตัวละครที่สองปรากฏอยู่ด้านหลังในลักษณะของผู้กระทำ (penetrator) มีร่างกายกำยำและมีผมสีเข้ม เขาใช้มือจับที่บริเวณต้นขาหรือสะโพกของตัวละครแรกเพื่อยึดตำแหน่งไว้สำหรับการสอดใส่ อวัยวะเพศของเขาเป็นจุดโฟกัสหลักของการปฏิสัมพันธ์ โดยแสดงให้เห็นว่ากำลังสอดใส่เข้าไปในทวารหนักของตัวละครแรกอย่างชัดเจน มีการลงรายละเอียดของอวัยวะเพศให้ดูสมจริงและมีมิติ
**รายละเอียดทางกายภาพและการปฏิสัมพันธ์ (Anatomical and Sexual Interaction)**
หัวใจสำคัญของภาพคือการมีเพศสัมพันธ์ทางทวารหนัก (anal sex) โดยจุดที่อวัยวะเพศสอดเข้าไปในทวารหนักเป็นจุดโฟกัสหลัก มีการลงน้ำหนักแสงเงาบนผิวสัมผัสอย่างคมชัด
🚀 Key Highlights of 2-bit IQ2_M
- Extreme Efficiency: 26B parameter model compressed down to under 10GB while retaining coherent reasoning and intricate visual recognition.
- Zero Censorship / Abliterated: Will never refuse requests across sensitive, NSFW, anatomical, or taboo themes.
- Bilingual Multimodal (TH/EN): Handles visual descriptions and creative roleplay seamlessly in both English and raw Thai.
- Runs on Budget Hardware: 100% full GPU offload on consumer cards (RTX 3060 12GB, RTX 4070, Apple Silicon Mac 16GB).
📥 How to Download Model & Vision Projector
Before running with -m or third-party web UIs (such as LM Studio or text-generation-webui), you need to download the model weights and vision projector files locally:
Option 1: Via huggingface-cli (Recommended)
# Install Hugging Face Hub CLI
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
# 1. Download 2-bit IQ2_M Base Model (~9.67 GB)
huggingface-cli download Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf --local-dir .
# 2. Download Vision Projector (Choose one - F16 recommended for highest precision ~1.11 GB)
huggingface-cli download Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF mmproj-gemma4-vision-f16.gguf --local-dir .
Option 2: Direct Download (wget / curl)
# Download GGUF Model File
wget -c "https://huggingface.co/Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF/resolve/main/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf"
# Download Vision Projector File
wget -c "https://huggingface.co/Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF/resolve/main/mmproj-gemma4-vision-f16.gguf"
Option 3: Via Python (huggingface_hub)
from huggingface_hub import hf_hub_download
# Download Base Model
hf_hub_download(
repo_id="Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF",
filename="UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf",
local_dir="."
)
# Download Vision Projector
hf_hub_download(
repo_id="Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF",
filename="mmproj-gemma4-vision-f16.gguf",
local_dir="."
)
🛠️ How to Run with llama.cpp
1. Build llama.cpp
# Clone the repository
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
# --- Build according to your hardware ---
# [Option A] NVIDIA GPU (CUDA):
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON && cmake --build build -j --config Release
# [Option B] Apple Silicon Mac (Metal):
cmake -B build -DGGML_METAL=ON && cmake --build build -j --config Release
# [Option C] CPU Only:
cmake -B build && cmake --build build -j --config Release
2. Running Inference
📁 Method A: Run with Local Files (-m and --mmproj)
⚠️ Important: The files
UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf,mmproj-gemma4-vision-f16.gguf, andinput_image.jpgmust be present in your current working directory.
./build/bin/llama-cli \
-m UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf \
--mmproj mmproj-gemma4-vision-f16.gguf \
--image input_image.jpg \
-ngl 99 \
-c 4096 \
--temp 0.7 \
-p "Describe this image in extreme, uncensored detail:"
🌟 Method B: Auto-Download Directly via Hugging Face (-hf)
llama.cpp will automatically download the required model weights and vision projector from the Hugging Face Hub without manual file management:
./build/bin/llama-cli \
-hf Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF:IQ2_M \
--image input_image.jpg \
-ngl 99 \
-c 4096 \
--temp 0.7 \
-p "Describe this image in extreme, uncensored detail:"
3. OpenAI-Compatible API Server (llama-server)
Using Local Files:
./build/bin/llama-server \
-m UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW_IQ2_M.gguf \
--mmproj mmproj-gemma4-vision-f16.gguf \
-ngl 99 \
-c 4096 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8080
Using Auto-Download (-hf):
./build/bin/llama-server \
-hf Jommarn-Ai/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF:IQ2_M \
-ngl 99 \
-c 4096 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8080