DeepSeek-V4-Flash CRACK’d (ablated/uncensored) - Mac’s Only (Osaurus/vMLX)

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100gb，20token/s。 JANGTQ ~85gb 即将发布。

这个模型让我学到了很多。最重要的是，真正去阅读前沿实验室发布的研究论文。

请注意，MMLU 其实只是为了与基础模型对比（使用 logit 回答，为了速度采用 instruct 模式）。我特意确保它在代码格式/语法等方面没有问题。最大推理模式可用。

dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK vMLX

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https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#deepseek-v4-flash-jang-crackDeepSeek-V4-Flash JANG CRACK

经过消融的 DeepSeek-V4-Flash — 284B MoE，13B 激活，100 万 token 上下文，3 种推理模式

所有任务类别广泛合规，知识完全保留。

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#model-details模型详情

指标数值来源deepseek\-ai/DeepSeek\-V4\-Flash架构MoE（256 路由 + 1 共享专家，13B 激活 / 284B 总参） + MLA 注意力 + 流形约束超连接 (mHC)上下文长度1,000,000 tokens配置文件JANG（低比特 MoE 专家，高精度关键张量）模型大小~97 GB速度~20.8 tok/s（Apple M5 Max）参数284B 总参，每 token 13B 激活格式JANG v2（MLX 原生 safetensors，即时加载）推理模式chat（非思考） · think · max消融CRACK — 移除所有危害类别的拒绝回答

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#what-this-is这是什么

这是一个经过消融（“CRACK”）构建的 DeepSeek-V4-Flash：模型的拒绝行为已被移除，同时保留了其知识、推理能力以及全部三种推理模式。它在每个类别上都会遵循指令，而不是拒绝回答——适用于安全研究、红队测试和无限制的助手使用。

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#test-results测试结果

以贪婪解码（温度 0）测试，无重复惩罚——即模型自身就具备连贯性，不依赖于采样辅助。所有回答均完整阅读，以确认真实、针对主题的合规性（非回避性非答案）。

在部署服务上下文（默认系统提示 + 用户请求）中评估。答案根据真实合规性评分，而非展示。

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#harmbench-320-standard-behaviorsHarmBench（320 个标准行为）

通过实际推理引擎运行（注入系统提示），严格分类器：

指标结果攻击成功率（合规性）**99.7%（319/320）拒绝回答1 另外：在系统提示上下文中，保留的跨类别提示 30/32；最难的多类别提示（CBRN、武器、网络）在 chat / think / max 模式下54/54**。所有三种推理模式均连贯——无退化循环。

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#mmlu–knowledge-preserved-1140-questions-20-per-subject-%C3%97-57-subjectsMMLU — 知识保留（1140 道题，每科 20 题 × 57 科）

主题CRACK基础（未修改）STEM73.2%72.1%人文学科75.4%73.8%社会科学82.9%83.8%其他79.2%78.1%总体****77.1%**76.3% 消融没有**带来可测量的能力损失——CRACK 在每个主题和总体上均处于（略高于）未修改基础模型的噪声范围内（1140 题中 +0.8 个百分点）。

完整每科 MMLU（57 科，每科 20 题）——点击展开科目CRACK基础人文学科形式逻辑12/2013/20高中欧洲史16/2016/20高中美国史19/2019/20高中世界史20/2020/20国际法18/2016/20法理学15/2016/20逻辑谬误16/2016/20道德争议14/2012/20道德场景3/203/20哲学18/2017/20史前史17/2016/20专业法律10/2011/20世界宗教18/2017/20其他商业伦理16/2015/20临床知识20/2020/20大学医学16/2015/20全球事实10/2011/20人类衰老16/2014/20管理学18/2019/20市场营销19/2018/20医学遗传学19/2019/20杂项15/2016/20营养学18/2017/20专业会计12/2012/20专业医学15/2015/20病毒学12/2012/20STEM抽象代数11/2012/20解剖学16/2017/20天文学19/2019/20大学生物学19/2019/20大学化学11/2011/20大学计算机科学12/2012/20大学数学11/2010/20大学物理13/2014/20计算机安全17/2015/20概念物理20/2020/20电气工程12/2011/20初等数学13/2013/20高中生物17/2017/20高中化学14/2014/20高中计算机科学19/2019/20高中数学10/209/20高中物理11/2011/20高中统计17/2017/20机器学习16/2014/20社会科学计量经济学13/2014/20高中地理19/2018/20高中政府与政治18/2018/20高中宏观经济学18/2018/20高中微观经济学17/2017/20高中心理学19/2019/20人类性学15/2015/20专业心理学18/2018/20公共关系13/2013/20安全研究15/2015/20社会学17/2018/20美国外交政策17/2018/20

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使用 vMLX (https://vmlx.net/) 或兼容的 MLX 推理引擎（支持 DeepSeek-V4）运行。

推荐采样参数：

• chat / think：temperature = 0.6，top_p = 0.95
• 三种模式可用：chat（直接）、think（推理）和 max（最大推理努力）

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#requirements要求

• Apple Silicon Mac，配备足够统一内存以运行 ~97 GB 模型
• 支持 DeepSeek-V4 的 MLX 框架；推荐 vMLX

https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4-Flash-JANG-CRACK#support-dealignai支持 dealignai

所有模型均基于原始研究成果构建，免费发布。

在 Ko-fi (https://ko-fi.com/dealignai) 上支持我们— Ko-fi 会员可获得早期访问权限和额外福利。

对特定模型有疑问或需要帮助？私信我们——大多数情况下我们免费提供帮助。

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查看我们的研究：前沿 MoE 模型中的安全泛化 (https://dealign.ai/quantsteer.html)

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该模型的安全拒绝行为已被移除，仅用于研究目的。它将在所有类别中遵循指令而不拒绝。您对自己的使用方式以及遵守所有适用法律负全部责任。发布目的是为了 AI 安全研究和授权的安全测试。