/ Модель

Характеристики

Контекст
202 752 токена
Параметры
30,4 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
glm_moe_dsa · dense
Базовая модель
GLM-5
Библиотека
transformers
Опубликована
14 авг 2026

GLM-5-abliterated

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Производная модели skyblanket/GLM-5-abliterated. Диалоговая версия GLM-5 с удалённым направлением отказа предназначена для генерации текста и ответов на запросы с меньшим числом защитных отказов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 авг 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

Карточка модели kepom/GLM-5-abliterated на Hugging Face совпадает с карточкой skyblanket/GLM-5-abliterated, поэтому описание составлено по ней.

GLM-5 Abliterated — дообученная версия GLM-5 от автора skyblanket, созданная методом abliteration: из весов удалено направление отказа с помощью ортогонализации весов. Изменены 80 матриц в слоях 15–54 из 78. Это диалоговая модель генерации текста на архитектуре GLM MoE DSA; метаданные указывают 30,4 млрд параметров и контекст до 202 752 токенов. README описывает исходную GLM-5 как MoE-модель с 744 млрд общих и 40 млрд активных параметров. Модель рассчитана на диалоговые сценарии, генерацию текста и ответы на запросы с меньшим числом отказов. Она сохраняет общие возможности базовой модели, однако README не приводит независимых оценок качества. Удаление отказов может ослабить защитные ограничения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение диалога и ответы на вопросы
  • генерация текстов по запросу
  • изучение влияния abliteration на ответы языковых моделей

Ограничения

Удаление направления отказа может ослабить защитные ограничения модели; автор не рекомендует её использование. В README не приведены независимые результаты оценки качества.

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

GLM-5 Abliterated (BF16)

""""""wont recommend using this, please let me know if u do""""" . This is an abliterated version of zai-org/GLM-5 (744B MoE, 40B active parameters).

What is abliteration?

Abliteration removes the "refusal direction" from the model weights using weight orthogonalization. This allows the model to respond to a wider range of prompts without safety refusals, while preserving general capability.

Method

  1. Computed refusal directions for all 78 layers using contrastive activation pairs (harmful vs harmless prompts)
  2. Applied weight orthogonalization to layers 15-54:
    • self_attn.o_proj.weight (attention output projection)
    • mlp.shared_experts.down_proj.weight (shared expert down projection)
  3. Alpha = 1.0, 80 weight matrices modified total

Details

  • Base model: zai-org/GLM-5 (744B MoE, BF16)
  • Modified layers: 15-54 (40 of 78 total layers)
  • Weights modified: 80 (o_proj + shared_experts.down_proj per layer)
  • Precision: BF16 (full precision, no quantization artifacts)

Disclaimer

This model is provided for research purposes. Users are responsible for ensuring appropriate use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модель не помещается даже в 8 × 80 ГБ.

Класс архитектуры
GlmMoeDsaForCausalLM
Ревизия весов
bc9f854

0 моделей