/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Опубликована
26 июл 2026

Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored — текстовая instruction-модель, разработанная Zynerji на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct.

942скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 июл 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 «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

Она предназначена для генерации текста и решения задач программирования, следования инструкциям, рассуждений, арифметики и работы с общими знаниями. В README указана поддержка английского языка и размер 7B параметров; сведения о длине контекста и мультимодальности не приведены.

Модель подвергнута процедуре Ektome, которая, согласно описанию, удаляет компонент, связанный с отказами, без дополнительного обучения и с сохранением общих возможностей. Для неё заявлен сертифицированный результат PASS в сравнении с исходной моделью на 2800 примерах: проверялись арифметика, следование инструкциям, знания и рассуждения, при пределе ухудшения 3%. Доступны GGUF-квантизации от 3 до 8 бит, включая варианты с imatrix.

Модель является uncensored и по замыслу не отказывается от запросов, поэтому не предоставляет встроенных гарантий безопасности; ответственность за применение лежит на пользователе. Сертификат подтверждает только сохранение возможностей и не гарантирует безопасность, фактическую точность или пригодность для конкретных задач. Для модели не записаны отдельные проверки качества генерации и receipt по compliance/MMLU. Лицензия — Apache-2.0.

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

Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored

Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored

Uncensored — and carrying a statistical certificate that it wasn't damaged.

Capability retention certified against the pristine model at n=2800.

$$\colorbox{black}{$\color{white} \begin{array}{ll} \textsf{EKTOME CERTIFICATE} & {} \ \textsf{capability} & \textsf{PASS} \ \textsf{margin} & 3% \ \textsf{items } n & 2800 \ \textsf{worst-axis bound} & +0.010 \ \textsf{compliance} & \textsf{not recorded} \ \end{array}$}$$

📄 Read the whitepaper (PDF) — full method, receipts and certification. The PDF is the authoritative document: dark-typeset, with the complete derivation, the per-axis certificate and the reproducibility hashes.


Why this exists

Standard abliteration removes a coarse refusal direction that is entangled with directions carrying knowledge and reasoning. The result is an uncensored model with a capability tax that is almost never measured.

Ektomē (ἐκτομή, excision) isolates and removes only the refusal-specific component, leaving general helpfulness intact, and does so norm-preservingly on the pristine model — no training, no distillation, no damage to repair. The extraction depth is selected per model by automated search against measured compliance.

The estimator, excision operator and depth-selection procedure are proprietary. What is published here is the measured outcome and the evidence for it, which you can verify against the artifacts in this repo.

The receipt

No compliance/MMLU receipt was recorded for this model. The evidence below is the certificate.

The certificate

Capability retention is certified by a paired non-inferiority test against the pristine model (exact McNemar, Holm-corrected, one-sided bootstrap bound on the drop $d$ vs a 3% margin):

axisnrefcandd upperverdict
arithmetic14000.8640.865+0.003PASS
instruction6000.6630.660+0.010PASS
knowledge4000.9680.968+0.000PASS
reasoning4000.9530.953+0.000PASS

Overall: PASS (3% margin, n=2800, alpha=0.05)

Reproducible from seed=20260726, pack sha256:7bbaff877146e081….

Generation health checks

Not recorded for this model.

Quantisations

filebitsnotes
Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q8_0.gguf8near-lossless
Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q6_K.gguf6
Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q5_K_M.gguf5
Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf4imatrix
Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-IQ4_XS.gguf4imatrix, smallest usable
Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-IQ3_M.gguf3imatrix

IQ* variants are imatrix-quantised — better quality per bit at low precision.

Limitations

The certificate bounds capability retention only. It does not certify safety, factual accuracy, or fitness for any purpose. Axes marked inconclusive are honestly under-powered, and the certificate states the $n$ needed to resolve them. Compliance uses a keyword classifier — a proxy that evasive phrasing can fool. This model is uncensored by construction: it will not refuse, and you are accountable for what you do with it.

Citation

@software{ektome_Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored,
  title  = {Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored},
  author = {Zynerji},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/Zynerji/Ektome-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-PristinelyUncensored}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
87f9902

0 моделей