/ Модель

Характеристики

Размер весов
15,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized
Библиотека
transformers
Опубликована
7 июн 2026

gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized-heretic

Изображение и текст → текст

Чат-модель Gemma 4 E4B с поддержкой изображений и намеренно ослабленными защитными отказами для исследований, оценки и творческих сценариев.

100скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 июн 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 «Изображение → 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

igorls выпустил доработанную версию Gemma 4 E4B в формате QAT-Q4_0 unquantized. Модель основана на контрольной точке Google Gemma 4 E4B и преобразована методом ARA-LoRA с помощью Heretic: авторы целенаправленно ослабили встроенные отказы, оценивая ответы при включённом режиме рассуждений. Это чат-модель с поддержкой изображений, использующая архитектуру Gemma4 и библиотеку Transformers; веса представлены в safetensors.

Модель предназначена для диалога и анализа изображений, а также для оценки поведения моделей с ослабленными защитными механизмами. В тесте на сложных провокационных запросах доля отказов при включённом рассуждении составила около 21% против примерно 98% у исходной модели; показатель KL-дивергенции — 0,055. Отдельные GGUF-квантизации опубликованы в другом репозитории. Встроенные защитные механизмы и склонность отказывать в небезопасных запросах намеренно ослаблены: модель может выдавать оскорбительный, неточный, откровенный или вредоносный контент.

Автор указывает, что модель предназначена для взрослых, исследований, оценки и законного творческого использования; требуется собственная фильтрация и проверка результатов. Лицензия — Apache 2.0, с учётом лицензии базовой Gemma 4.

Сценарии применения

  • оценка поведения модели при включённом режиме рассуждений
  • тестирование устойчивости отказов на провокационных запросах
  • диалог с моделью с ослабленными защитными ограничениями
  • анализ изображений в чат-сценариях
  • законная творческая генерация контента для взрослых

Ограничения

Защитные механизмы и отказы намеренно ослаблены; модель может генерировать вредоносный, оскорбительный, откровенный или неточный контент, а часть экстремальных запросов всё ещё может вызывать отказ. Автор рекомендует применять собственные фильтры и проверку человеком.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Gemma 4 E4B (QAT-Q4_0 unquantized) — Heretic decensored

A decensored ("abliterated") version of Google's Gemma 4 E4B QAT-Q4_0 unquantized checkpoint, produced with Heretic using Arbitrary-Rank Ablation (LoRA) with chain-of-thought-aware evaluation.

CoT-aware abliteration

Gemma 4 is a thinking model — its refusal decision forms inside the chain-of-thought, so a naive abliteration (evaluated without thinking) leaves the model refusing once thinking is enabled (the default in Ollama / llama.cpp). This release is abliterated and evaluated with thinking on, scoring the final answer after the thought block, so it decensors the model the way it's actually used.

Performance

MetricThis modelOriginal
KL divergence0.0550 (by definition)
Refusals, thinking on (extreme adversarial set)~21%~98%

The ARA-LoRA method reaches this decensoring at far lower KL than single-direction abliteration (≈6× lower for comparable results), preserving more of the base model's capability. The model complies with the overwhelming majority of requests in normal use; only a small fraction of extreme prompts may still be refused. The thinking trace may still contain caveats even when the final answer complies.

GGUF quantizations: igorls/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized-heretic-GGUF.

Disclaimer

This is an abliterated model: its built-in safety guardrails and refusal behavior have been deliberately removed. As a result it will attempt to answer essentially any prompt and can produce content that is offensive, inaccurate, explicit, or otherwise harmful — content the original Gemma 4 would have refused.

  • No safety alignment. Do not rely on it to refuse unsafe requests or to self-moderate. Apply your own filtering, guardrails, and human review before any production or user-facing use.
  • You are solely responsible for how you use this model and for complying with all applicable laws and with the base model's Gemma 4 license (Apache 2.0).
  • Intended for adults (18+), for research, evaluation, and lawful creative use where permitted.
  • Provided as-is, without warranty of any kind. The author accepts no liability for any output produced or any use of this model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
61f234c

0 моделей