/ Модель

Характеристики

Контекст
202 752 токена
Параметры
4,1 млрд
Размер весов
16,9 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
glm4_moe_lite · dense
Базовая модель
GLM-4.7-Flash
Библиотека
mlx
Опубликована
22 янв 2026

Huihui-GLM-4.7-Flash-abliterated-mlx-4bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Huihui-GLM-4.7-Flash-abliterated-mlx-4bit — это версия модели GLM-4.7-Flash от zai-org, адаптированная и опубликованная huihui-ai.

1 446скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены22 янв 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

Модель создана методом abliteration, который значительно снижает встроенную фильтрацию отказов, и представлена в формате MLX с 4-битным квантованием для генерации текста и чат-сценариев. В README заявлена поддержка английского и китайского языков, однако сведения о размере модели, архитектуре, длине контекста и мультимодальности не приведены. Для работы используется библиотека mlx-lm; указанная сборка была создана в Linux с версией mlx-lm 0.30.3 и не тестировалась в среде Apple.

Модель предназначена для локальной генерации текста, диалогов, исследовательских экспериментов и контролируемого тестирования. Снижение защитных механизмов может быть полезно для изучения поведения моделей и сценариев, где стандартные отказы нежелательны, но одновременно повышает риск получения чувствительного, спорного или неподходящего контента. В README рекомендуется проверять результаты вручную, не использовать модель без дополнительных мер контроля в публичных и высокорисковых приложениях и учитывать юридические и этические требования. Модель распространяется по лицензии MIT; при этом авторы не предоставляют гарантий безопасности и не несут ответственности за последствия использования.

Для каких профессий подходит3

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

huihui-ai/Huihui-GLM-4.7-Flash-abliterated-mlx-4bit

This is an uncensored version of zai-org/GLM-4.7-Flash created with abliteration (see remove-refusals-with-transformers to know more about it).

This is just the MLX model we generated under Linux using mlx-lm version 0.30.3; it hasn’t been tested in an Apple environment. If there are any issues, please let us know.

Usage

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("huihui-ai/Huihui-GLM-4.7-Flash-abliterated-mlx-4bit")

prompt = "Write a story about Einstein"

messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True
)

text = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

print(text)

Usage Warnings

  • Risk of Sensitive or Controversial Outputs: This model’s safety filtering has been significantly reduced, potentially generating sensitive, controversial, or inappropriate content. Users should exercise caution and rigorously review generated outputs.

  • Not Suitable for All Audiences: Due to limited content filtering, the model’s outputs may be inappropriate for public settings, underage users, or applications requiring high security.

  • Legal and Ethical Responsibilities: Users must ensure their usage complies with local laws and ethical standards. Generated content may carry legal or ethical risks, and users are solely responsible for any consequences.

  • Research and Experimental Use: It is recommended to use this model for research, testing, or controlled environments, avoiding direct use in production or public-facing commercial applications.

  • Monitoring and Review Recommendations: Users are strongly advised to monitor model outputs in real-time and conduct manual reviews when necessary to prevent the dissemination of inappropriate content.

  • No Default Safety Guarantees: Unlike standard models, this model has not undergone rigorous safety optimization. huihui.ai bears no responsibility for any consequences arising from its use.

Donation

If you like it, please click 'like' and follow us for more updates.
You can follow x.com/support_huihui to get the latest model information from huihui.ai.

Your donation helps us continue our further development and improvement, a cup of coffee can do it.
  • bitcoin(BTC):
  bc1qqnkhuchxw0zqjh2ku3lu4hq45hc6gy84uk70ge

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Glm4MoeLiteForCausalLM
Ревизия весов
6fed7d9

0 моделей