/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
deepseek_v41 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V4.1-Flash
Опубликована
10 сен 2026

DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated — неофициальная community-версия модели DeepSeek-V4.1-Flash, опубликованная пользователем s-zaizen.

1 025скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены10 сен 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 «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

Модель создана методом abliteration с использованием инструмента Heretic и предназначена для задач генерации текста и обработки изображений с текстом. Она сохраняет архитектуру исходной модели, токенизатор, компоненты компьютерного зрения, память Engram, тензоры MTP/DSpark, исходную конфигурацию контекста и форматы хранения FP8/MXFP4. Чекпойнт состоит из 48 файлов Safetensors общим объёмом около 510,3 ГБ. Точные размер модели, длина контекста и список поддерживаемых языков в README не указаны.

В ходе конвертации изменены только выходные проекции внимания в 40 слоях; экспертные компоненты, Engram, зрительная часть, эмбеддинги и тензоры MTP/DSpark не затрагивались. Основная заявленная особенность — существенное снижение показателя отказов в тесте Heretic: с 97 до 24 отказов из 100 примеров. Этот показатель относится только к конкретной проверке склонности к отказам и не является оценкой общих возможностей модели. Поэтому поведение, безопасность и качество ответов в других сценариях требуют самостоятельной проверки.

Для запуска необходима среда, совместимая с исходным форматом чекпойнта DeepSeek V4.1 FP8/MXFP4 и его способом кодирования запросов; файлы для эталонного запуска включены в комплект. Для модели и сопутствующих исходных файлов указана лицензия MIT. Инструмент Heretic распространяется по лицензии AGPL-3.0, что следует учитывать отдельно при его использовании.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated

Introduction

This is a community abliterated conversion of DeepSeek-V4.1-Flash, published by s-zaizen. It is not an official DeepSeek release.

The checkpoint retains the source model's architecture, tokenizer, vision components, Engram memory, MTP/DSpark tensors, native context configuration, and original FP8/MXFP4 storage formats. The release contains 48 safetensors shards totaling 510.297 GB.

Abliteration

Created with p-e-w/heretic at commit 3521f8648a0dccf6e12a92666862632235fac7e6. A native DeepSeek V4.1 compatibility adapter uses Heretic's residual-direction construction and heretic.model.Model.abliterate API. The selected per_all_4p5 intervention applies projected per-layer directions to all 40 attention output projections with full row normalization and rank-3 norm-preserving LoRA merging. It does not modify expert, Engram, vision, embedding, or MTP/DSpark tensors.

Refusals

CheckpointHeretic KeywordRate Refusals
Original model (before conversion)97/100
This abliterated model24/100

Both values use the same actual Heretic CLI evaluation over 100 examples from its configured mlabonne/harmful_behaviors test split, with max_response_length=100, batch_size=4, temperature 0, chat thinking mode, and seed 42. The bold value is the post-conversion result. Prompt and response text was not logged or published. This refusal keyword rate is not a general capability benchmark.

Inference

Download the checkpoint:

hf download s-zaizen/DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated --local-dir DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated

Use a runtime that supports the original DeepSeek V4.1 FP8/MXFP4 checkpoint format and prompt encoding. The upstream reference inference and encoding files are included unchanged.

License

The original DeepSeek MIT license is retained for the model and accompanying source files. Heretic is credited as the abliteration tool and is distributed under its own AGPL-3.0 license.

Credits

DeepSeek — original model and inference code. Philipp Emanuel Weidmann and Heretic contributors — abliteration tooling. s-zaizen — conversion and publication.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DeepseekV41ForCausalLM
Ревизия весов
23da584

0 моделей