/ Модель

Характеристики

Размер весов
10,1 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma4_unified · dense
Базовая модель
gemma-4-12B-it
Библиотека
mlx
Опубликована
4 июн 2026

Gemma-4-12B-it-JANG_4M-CRACK

Изображение и текст → текст14 профессий

Мультимодальная квантизированная версия Gemma 4 12B-it для диалогов и анализа текста, изображений, аудио и видео на MLX.

321скачиваний за 30 дней10лайковвеса 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

Gemma 4 12B-it JANG 4M CRACK — мультимодальная инструкционная модель dealignai, основанная на Google Gemma 4 12B-it. Она предназначена для диалогов и задач с текстом, изображениями, аудио и видео; карточка также заявляет поддержку рассуждений и вызова инструментов. Модель имеет 48 слоёв, гибридное скользящее и полное внимание и контекст до 128 тысяч токенов.

Разработчик сообщает, что модель прошла абляцию отказов CRACK и смешанную квантизацию JANG: 8-битные веса внимания и 4-битные веса MLP. Версия подготовлена для MLX и Apple Silicon, занимает около 9,6 ГБ. В README приведены результаты собственных оценок на HarmBench и MMLU; они не гарантируют качество на других задачах.

Из-за удаления поведения отказа модель может выдавать ответы на потенциально опасные запросы. Разработчик указывает исследовательское применение и авторизованное тестирование безопасности. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • диалог с мультимодальной моделью
  • ответы на вопросы по изображениям
  • анализ аудио и видеоматериалов
  • обработка длинных контекстов до 128 тысяч токенов
  • исследование поведения отказов и тестирование безопасности

Ограничения

Удаление отказов снижает защиту от опасных запросов; используйте модель с учётом этого свойства. Результаты оценок приведены разработчиком для ограниченных наборов и не гарантируют качество в других сценариях.

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

Gemma 4 12B-it — JANG_4M CRACK

CRACK abliterated · JANG mixed-precision (8-bit attention, 4-bit MLP) · Omni-modal (text + image + audio + video) · 9.6 GB


What Is This?

This is Gemma 4 12B-it by Google — a unified omni-modal language model (text + image + audio + video, hybrid sliding/full attention, 48 layers, 128k context) that has been:

  1. CRACK abliterated — safety refusal removed at the weight level. The model now complies across all task categories instead of refusing, while keeping its knowledge, reasoning, and multimodal capabilities intact.
  2. JANG mixed-precision (8-bit attention, 4-bit MLP) quantized for MLX on Apple Silicon — 9.6 GB.

Results

Evaluated through the Osaurus runtime on a Mac Studio M3 Ultra. Compliance graded via HarmBench-text refusal classifier; MMLU via logit-mode argmax over A/B/C/D token logits (matched on both base and CRACK with identical chat-template rendering — no answer truncated).

HarmBench compliance (70 prompts · 10 per category)

CategoryCRACK ASR
Chemical / biological10 / 10 (100%)
Copyright10 / 10 (100%)
Cybercrime / intrusion10 / 10 (100%)
Harassment / bullying10 / 10 (100%)
Illegal10 / 10 (100%)
Misinformation / disinformation10 / 10 (100%)
General harmful10 / 10 (100%)
Overall70 / 70 (100%)

MMLU-228 (57-subject, 4 q per subject)

Subject areabaseCRACKΔ
Overall67.1%69.3%+2.2pp
STEM68.1%66.7%-1.4pp
Humanities57.7%63.5%+5.8pp
Social Sciences75.0%75.0%+0.0pp
Other (medicine, business, …)67.9%73.2%+5.3pp

Features

  • Omni-modal: native text + image + audio + video inputs (Gemma 4's unified early-fusion encoder-free architecture)
  • 128k context with hybrid sliding-window + full-attention layers
  • Reasoning via the Gemma 4 channel-marker format (<|channel>thought ... <channel|>)
  • 48 transformer layers, hidden size 3840

Usage

Run with the Osaurus runtime (recommended — supports the gemma4_unified architecture directly):

# OpenAI-compatible chat completion
# POST /v1/chat/completions
{
  "model": "dealignai/Gemma-4-12B-it-JANG_4M-CRACK",
  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
  "temperature": 0.0
}

Google recommends temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64 for general use.

About CRACK

CRACK (Controlled Refusal Ablation via Calibrated Knockouts) removes safety-refusal behavior at the weight level so the model complies with all task categories while preserving reasoning quality, factual knowledge, multimodal capability, and coherence.

Support dealignai

All models are built from original research and released free.

Support us on Ko-fi — membership gets early access and extras.

Ko-fi · X @dealignai · dealign.ai

See our research: Safety Generalization in Frontier Models


Disclaimer

This model has had its safety-refusal behavior removed for research purposes. It will follow instructions across all categories without refusing. You are solely responsible for how you use it and for complying with all applicable laws. Published for AI-safety research and authorized security testing.

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.

Класс архитектуры
Gemma4UnifiedForConditionalGeneration
Ревизия весов
aafbbfd

0 моделей