/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic
Опубликована
5 окт 2026

Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-GGUF

ПереводТекст → текст

Квантизированная многоязычная GGUF-версия Hy-MT2-30B-A3B для перевода текстов, включая русский язык.

1 909скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены6 окт 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

alphaZimuth выпустила GGUF-квантизации модели Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX на основе чекпойнта OS-Software/Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic. Это языковая модель с архитектурой hy_v3 и смесью экспертов: в названии указано 30 млрд параметров, из которых активны около 3 млрд. Модель предназначена прежде всего для перевода между языками; также поддерживает диалоговый интерфейс. Карточка перечисляет поддержку китайского, английского, французского, португальского, испанского, японского, турецкого, русского, арабского, корейского, тайского, итальянского, немецкого, вьетнамского, индонезийского, хинди, польского, чешского, нидерландского и персидского языков, а метаданные содержат дополнительные языковые теги.

Репозиторий содержит квантизированные файлы GGUF, полученные с помощью APEX на основе llama.cpp; для вариантов APEX-I использована калибровка с матрицей важности. Модель наследует снижение защитного выравнивания от исходного чекпойнта OS-Software. Квантизация может повлиять на качество и поведение по сравнению с исходной версией; результаты оценки исходной модели нельзя считать независимым бенчмарком этих файлов. Для запуска нужна актуальная версия llama.cpp с поддержкой hy_v3. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текста между поддерживаемыми языками
  • перевод русских текстов на английский и обратно
  • локальный машинный перевод без облачного сервиса
  • эксперименты с многоязычным переводом
  • исследование поведения языковой модели с ослабленными защитными ограничениями

Ограничения

Квантизация может немного изменить качество и поведение исходной модели, а приведённые метрики относятся к исходному чекпойнту, а не к этим GGUF-файлам. Сниженное защитное выравнивание повышает вероятность неточных, вредных, предвзятых или оскорбительных ответов; для запуска требуется свежая версия llama.cpp с поддержкой hy_v3.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-GGUF

APEX GGUF quantizations of OS-Software/Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic, quantized by alphaZimuth.

This release is based directly on the existing uncensored / decensored model from OS-Software, rather than performing an additional uncensoring or weight-ablation process on the original Tencent model.

The source model was created from Tencent Hy-MT2-30B-A3B using Heretic v1.4.0+custom, with Arbitrary-Rank Ablation (ARA), a LoRA adapter, and row-norm preservation.

No additional uncensoring, abliteration, or behavioral weight editing is performed prior to GGUF conversion and APEX quantization.

Source Model

Source:

OS-Software/Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic

Original base model:

tencent/Hy-MT2-30B-A3B

According to the source model authors, the decensored model was produced using:

  • Heretic v1.4.0+custom
  • Arbitrary-Rank Ablation (ARA)
  • LoRA adapter
  • Row-norm preservation
  • Modified layers 18–28

The source repository should be considered the authoritative reference for the uncensoring methodology and evaluation.


Upstream Evaluation

The following results were reported by OS-Software for the source Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic model:

MetricUncensored HereticOriginal Hy-MT2
Keywords / Refusal Test0 / 100100 / 100
KL Divergence0.02760

The upstream evaluation used a custom mixed-language dataset.

Note

These results belong to the original full-precision source model from OS-Software.

They are included here for reference and should not be interpreted as an independent benchmark of the APEX GGUF quantizations.

Quantization can introduce small behavioral or quality differences compared with the source model.


Available Quantizations

Four APEX-I quantization tiers are currently available:

FileSizeDescription
Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-I-Nano.gguf8.99 GiBNear-limit quantization; not generally recommended
Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-I-Mini.gguf10.4 GiBA slightly higher-quality lightweight option
Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-I-Compact.gguf13.0 GiBRecommended balance between model size and quality
Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-I-Quality.gguf17.7 GiBHigher-precision variant prioritizing model quality

Quantization Details

This repository uses APEX quantization, based on llama.cpp.

The APEX-I variants use importance-matrix-assisted quantization.

Conversion pipeline:

OS-Software/Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic
                         ↓
              convert_hf_to_gguf.py
                         ↓
     Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic-BF16.gguf
                         ↓
                Imatrix Calibration
                         ↓
                 APEX Quantization
                         ↓
       APEX-I-Nano / Compact / Quality

Imatrix Calibration

The APEX quantizations in this repository were generated using an importance matrix (imatrix) calibration pass.

The calibration run reported:

Final estimate: PPL = 5.2905 +/- 0.02242

This value is the final perplexity estimate reported during the imatrix calibration process and is provided for reproducibility and reference.

Important distinction:

Uncensoring / Heretic processing → OS-Software
GGUF conversion / Imatrix calibration / APEX quantization → alphaZimuth

No additional Heretic processing or abliteration is performed in this release.


llama.cpp Compatibility

Important

Hy-MT2-30B-A3B uses the hy_v3 architecture.

Support for hy_v3 has been merged into upstream llama.cpp.

Please use a recent version of llama.cpp for inference.

Older builds may fail to load the model or may not correctly support the architecture.


Recommended Inference Parameters

The upstream Hy-MT2 documentation recommends the following parameters for the 30B-A3B model:

{
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 1.0,
  "top_k": -1,
  "repetition_penalty": 1.0,
  "max_tokens": 4096
}

About the Uncensored Version

This model has substantially reduced safety alignment compared with the original Hy-MT2 model.

As a result, it may be less likely to refuse certain requests, but it may also produce:

  • inaccurate information
  • harmful content
  • biased content
  • offensive content
  • unexpected outputs

The uncensored behavior originates from the OS-Software source model and is not introduced by APEX quantization.

Users should treat model outputs as untrusted and independently verify important information.

This model is primarily intended for research, experimentation, translation research, alignment research, and local model experimentation.

Users are responsible for complying with applicable laws, regulations, licenses, and platform policies.


Previous Experimental Version

The previous release:

Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-v1-APEX-GGUF

used a custom directional / orthogonal ablation pipeline created specifically for that release.

Because issues were reported with the experimental version, it is now considered a legacy / experimental release.

For new deployments, use:

alphaZimuth/Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-Heretic-APEX-GGUF

instead.


Credits

Special thanks to:

  • Tencent Hy-MT2 team for the original Hy-MT2-30B-A3B model.
  • OS-Software for creating and evaluating the Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic model.
  • p-e-w for the Heretic project.
  • LocalAI for the APEX quantization framework.
  • llama.cpp contributors for GGUF and hy_v3 architecture support.
  • The wider open-source LLM community.

APEX GGUF quantization by alphaZimuth.


License

Apache-2.0

Please also review the license and usage terms of the original Tencent Hy-MT2 model and the OS-Software derivative model.


Related Models

Original APEX release

alphaZimuth/Hy-MT2-30B-A3B-APEX-GGUF

Source uncensored model

OS-Software/Hy-MT2-30B-A3B-uncensored-heretic

Previous experimental uncensored release

alphaZimuth/Hy-MT2-30B-A3B-Uncensored-v1-APEX-GGUF

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
aa98fb0

0 моделей