/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-270m-it
Библиотека
transformers
Опубликована
25 авг 2025

Huihui-gemma-3-270m-it-abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная версия Gemma 3 для англоязычных диалогов и генерации текста с ослабленными ограничениями безопасности.

242скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены26 авг 2025

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

Huihui-gemma-3-270m-it-abliterated — дообученная с помощью TRL версия инструкционной текстовой модели Google gemma-3-270m-it, выпущенная huihui-ai. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в этой версии существенно снижены ограничения безопасности, поэтому она может выдавать чувствительные, спорные или неподходящие ответы.

Модель имеет плотную архитектуру Gemma 3 для причинной генерации текста, содержит 257 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Дообучение проводилось на англоязычном наборе данных, и тестирование авторы выполняли только на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и совместим с Transformers.

Модель распространяется по лицензии Gemma. README описывает запуск через Ollama. Качество на других языках не подтверждено; ответы следует проверять, особенно с учётом сниженной фильтрации безопасности.

Сценарии применения

  • ведение диалога на английском языке
  • генерация продолжения текста на английском языке
  • ответы на вопросы в чате на английском языке
  • эксперименты с поведением инструкционной модели при сниженных ограничениях безопасности

Ограничения

Обучение и тестирование проводились только на английском языке, поэтому качество на других языках не подтверждено. Сниженная фильтрация безопасности может приводить к чувствительным, спорным или неподходящим ответам; результаты следует проверять.

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-gemma-3-270m-it-abliterated

This is an uncensored version of google/gemma-3-270m-it, achieved through fine-tuning with the TRL framework.

The dataset used for fine-tuning is only in English, does not involve other languages, and all tests are conducted solely for English.

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.21.0
  • Transformers: 4.56.0.dev0
  • Pytorch: 2.8.0+cu128
  • Datasets: 3.6.0
  • Tokenizers: 0.21.2

ollama

You can use huihui_ai/gemma3-abliterated:270m directly,

ollama run huihui_ai/gemma3-abliterated:270m

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="huihui-ai/Huihui-gemma-3-270m-it-abliterated", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_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 · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
57b2a34

0 моделей