Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-FP8
Опубликована: 8 сен 2026

Ссылки

GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-GGUF

Изображение и текст → текст15 профессий

GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-GGUF — мультимодальная модель семейства GLM, разработанная на основе архитектуры Zhipu AI / ZAI.

1 102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 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

Некензурированные веса предоставлены dealignai, а GGUF-квантизация и мультимодальный релиз выполнены Solstice-AI. Модель предназначена для генерации и понимания текста, анализа изображений и видео, а также запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. В качестве базовой модели указана dealignai/GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-FP8.

Релиз включает мультимодальный проектор mmproj-BF16.gguf размером 1,11 ГБ с Vision Transformer и временным и пространственным объединением патчей. Поддерживаются английский и китайский языки; заявлены модальности текста, изображений и видео. Для работы указан контекст до 131 072 токенов. В комплект также входят веса DFlash 2 для speculative decoding, позволяющие ускорить генерацию при использовании совместимой конфигурации. Доступны варианты GGUF-квантизации, включая Q4_K_M и Q8_0, а также BF16-компоненты.

Сильными сторонами модели являются мультимодальный анализ, поддержка видео, большой контекст, интеграция с llama.cpp и возможность ускорения вывода посредством speculative decoding. Ограничения связаны с необходимостью отдельного мультимодального проектора, совместимого рантайма и, вероятно, значительных вычислительных ресурсов; конкретные требования к памяти и производительности в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Multimodal Vision & Video Projector (mmproj)

In llama.cpp, multimodal models decouple language weights from vision encoding. This repository includes the official standalone pure bfloat16 Multimodal Projector:

mmproj-BF16.gguf (1.11 GB) — Native bfloat16 Vision Transformer (ViT) with temporal & spatial patch merging. Preserves full FP32 dynamic range without FP16 underflow risks.

Quickstart with llama.cpp:

If llama-server or llama-cli is not installed on macOS:

brew install llama.cpp

Start the multimodal server:

llama-server   -m Q4_K_M/GLM-5.3-Flash-Uncensored-Q4_K_M-00001-of-00005.gguf   --mmproj mmproj-BF16.gguf   -c 131072   --port 8080

Speculative Decoding Acceleration

This release bundles pre-aligned speculative draft weights in speculative/:

speculative/GLM-5.3-Flash-DFlash2-bf16.gguf
speculative/GLM-5.3-Flash-DFlash2-Q8_0.gguf

Run speculative decoding via llama-cli:

llama-cli   -m Q4_K_M/GLM-5.3-Flash-Uncensored-Q4_K_M-00001-of-00005.gguf   -md speculative/GLM-5.3-Flash-DFlash2-bf16.gguf   --mmproj mmproj-BF16.gguf   -p "Describe this architecture diagram in detail."   --image ./diagram.png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: f167280