/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
DeepSeek-V4-Flash-DSpark
Библиотека
transformers
Опубликована
10 июл 2026

DeepSeek-V4-Flash-DSpark-Abliterated-Uncensored

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Модифицированная версия DeepSeek-V4-Flash-DSpark для генерации текста без стандартных отказов, в том числе для red teaming и оценки поведения модели.

1 428скачиваний за 30 дней87лайковвеса обновлены12 июл 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

DeepSeek-V4-Flash-DSpark-Abliterated-Uncensored — модифицированные веса DeepSeek-V4-Flash-DSpark от автора репозитория drowzeys. Это языковая модель архитектуры MoE с 284 млрд параметров и примерно 13 млрд активных параметров; в README заявлено окно контекста до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста в сценариях, где требуется поведение без стандартных отказов, включая red teaming, исследовательскую оценку и локального ассистента.

По описанию, отказы удалены прямым изменением весов проекции внимания в слоях 10–42 и спекулятивной голове MTP; слои 0–9 оставлены без изменений для сохранения чата и протокола вызова инструментов. README приводит результаты теста скорости на двух NVIDIA DGX Spark, но они относятся к указанной конфигурации оборудования и vLLM. Модель принимает текст и генерирует текст; конкретные поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены.

Модель опубликована под лицензией MIT в метаданных, однако README сообщает о gated-доступе и необходимости соблюдать лицензию исходной DeepSeek-модели и условия доступа. Удаление защитных отказов означает, что при развёртывании требуются собственные фильтры безопасности, контроль доступа и проверка результатов; веса предоставляются без гарантий.

Сценарии применения

  • проверка устойчивости систем безопасности с помощью red teaming
  • оценка поведения языковой модели на запросах, вызывающих отказы
  • локальный текстовый ассистент без стандартных отказов
  • генерация текста с длинным контекстом

Ограничения

Удаление защитных отказов повышает риск генерации вредного контента и требует собственных фильтров безопасности и контроля доступа. Заявленная скорость измерена только на указанной конфигурации из двух DGX Spark; языки модели в предоставленных данных не перечислены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V4-Flash-DSpark — Abliterated (Uncensored)

Drop-in uncensored / abliterated weights for DeepSeek-V4-Flash-DSpark (284B MoE / ~13B active, DSpark speculative head, 1M context).

Measured on 2× NVIDIA DGX Spark (GB10) TP=2, stage-c vLLM, kv_cache_dtype=nvfp4_ds_mla:

metricvalue
Context1,048,576
C1 pure decode~57 tok/s (code, 128-tok)
Refusal suite~100% bypass (32-prompt battery + hard drugs probe)
Hermes agentusable with on-demand skills prompt (see GitHub)

Responsible Use

This model has had safety refusals removed. That makes it useful for red-teaming, security research, evaluation, and unfiltered assistant tasks — and also removes guardrails a user must therefore supply themselves.

Access request (gated)

When requesting access on Hugging Face, provide:

FieldPurpose
UsernameYour name or handle (form may default to your HF username)
EmailContact email (form may default to your HF account email)
Reason for intended useBrief description of planned use (e.g. red-teaming, evaluation, research, local assistant)

Access is granted only after you complete these fields and accept the prohibited-use / responsibility terms.

Prohibited uses (access is gated on agreeing to these)

By requesting access, downloading, or using these weights, you agree:

  • Anything involving the sexual exploitation or endangerment of minors.
  • You must be of age 18 years or older to use and download this model.
  • You agree any information generated that can cause harm in terms of generating recipe, knowledge to make any materials/substances is your own input and responsibility. You will be accountable for any harm/damage caused by your action/input.
  • Content promoting self-harm or suicide.
  • Generation of material that is illegal in your jurisdiction, or that targets real individuals for harassment, doxxing, or fraud.
  • Any use prohibited by the upstream DeepSeek license.

You are responsible for adding appropriate safety filtering, human review, and access controls for your deployment. The weights are provided as-is, with no warranty. The license is inherited from the upstream DeepSeek base model — review and comply with it before use or redistribution.

By checking the gated-access agreement, you confirm you have read and accept these terms.

Method (hybrid layer-range abliteration)

  • Not LoRA — mHC-resistant family; LoRA edits are ineffective.
  • Direct FP8 attn.wo_b weight projection (diff-in-means / SRA-cleaned rank-1 direction).
  • Stock wo_b on layers 0–9 (chat / tool protocol).
  • Abliterated wo_b on layers 10–42 + MTP draft (mtp.*.attn.wo_b).
  • λ = 3.5, rank-1 SRA (capability-orthogonalized refusal direction).

Base checkpoint: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-DSpark (byte-identical except the edited wo_b tensors).

Files

Full 48-shard safetensors drop-in (same layout as official DSpark release) + encoding/ + inference/.

Serve (2× DGX Spark example)

# Image (GB10 stage-c / B12X / nvfp4_ds_mla lineage)
# e.g. ghcr.io/drowzeys/vllm-dspark-nvfp4-stage-c:gb10
# or local: vllm-dspark-runtime:dspark-nvfp4-stage-c

# Weights on BOTH nodes
huggingface-cli download drowzeys/DeepSeek-V4-Flash-DSpark-Abliterated-Uncensored \
  --local-dir ~/models/dsv4-flash-dspark-abliterated

# Launch rank1 first, then rank0 — see GitHub scripts/
MODELDIR=~/models/dsv4-flash-dspark-abliterated \
  bash scripts/dsv4-nvfp4-1m-serve.sh 1
MODELDIR=~/models/dsv4-flash-dspark-abliterated \
  bash scripts/dsv4-nvfp4-1m-serve.sh 0

Defaults: max_model_len=1048576, kv_cache_dtype=nvfp4_ds_mla, DSpark k=5, B12X MoE, FULL CUDA graphs, GMU=0.82.

Hermes notes

Abliterated models can echo Hermes skill catalogs if the client still uses “Skills (mandatory) / MUST skill_view”. Use the on-demand skills prompt patch documented in the companion GitHub repo.

Companion GitHub

Scripts, eval logs, hybrid rebuild tooling:

https://github.com/drowzeys/DeepSeek-V4-Flash-DSpark-Abliterated-Uncensored-1M-57toks

Charts & data

C1 ladder

Refusal bypass

Final C1

KV pool

Recipe evolution

Full write-up: RESULTS.md

filedescription
results/eval_tune_final.jsonfinal dual-goal pass (Hermes + 100% bypass)
results/refusal_suite_1m_ablit.json32-prompt refusal suite labels
results/ABLIT_META.jsonlayer range / λ / edit stats
results/refusal_direction_r1.ptSRA rank-1 refusal direction

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
324310d

0 моделей