This is a really uncensored version of zai-org/GLM-4.6V-Flash created with Heretic https://github.com/p-e-w/heretic initial Refusals 92/100 -> now 18 Refusals with KL=0.01 18 sounds like a lot, but I added 30 more refusal_markers, so there may be fewer without them. I also added 17 more bad prompts to the dataset. Since this is a reasoning/thinking model, I suggest that you also adapt the system prompt to your needs. Note: This heretic model is highly uncensored; thus use it with extreme caution and care.
Характеристики
- Лицензия
- MIT
- Базовая модель
- GLM-4.6V-Flash
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 22 фев 2026
Ссылки
GLM-4.6V-Flash-heretic_R18_K001-gguf
GLM-4.6V-Flash-heretic_R18_K001-gguf — модифицированная версия модели GLM-4.6V-Flash от zai-org, созданная с использованием инструмента Heretic.
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 предназначена для генерации текста и, согласно README, ориентирована на англоязычные и китайскоязычные сценарии. Она относится к reasoning/thinking-моделям, поэтому может применяться для задач, требующих пошагового рассуждения, при условии настройки системного промпта под конкретное применение.
Ключевая особенность версии — значительное ослабление отказов от выполнения запросов: число отказов в заявленном тестировании уменьшено с 92 до 18 из 100 при KL=0.01. Автор также изменил набор маркеров отказа и добавил дополнительные небезопасные запросы в датасет. Это может сделать модель более гибкой для исследовательских и экспериментальных задач, но одновременно повышает риск генерации вредного, нежелательного или небезопасного содержимого. README не содержит сведений о размере модели, точной архитектуре, максимальной длине контекста и поддерживаемых модальностях, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющимся данным.
Модель распространяется по лицензии MIT. Из-за высокой степени цензурной разблокировки её следует использовать с особой осторожностью, с подходящими ограничениями, проверкой результатов и контролем сценариев применения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
llama.cpp
GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.
- Ревизия весов
- c5368eb