Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2
摘要
SuperGemma4-26B-Uncensored-Fast GGUF v2 是 Google Gemma-4-26B 模型的量化、本地可运行变体，针对 Apple Silicon 进行了优化，提供更快的推理速度和较少审查的聊天行为，同时在通用任务上保持实用性能。
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Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2 · Hugging Face
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SuperGemma4-26B-Uncensored-Fast GGUF v2
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最强 SuperGemma 文本系列中快速、无审查的 llama.cpp 构建版本。
本版本专为追求以下三者兼得的用户设计：
- 感觉比官方聊天版审查更少的模型
- 在日常文本任务上，比原始基础模型能力更强的模型
- 小巧的本地 GGUF，在 Apple Silicon 上仍能快速运行
为何选择此版本
https://huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2#why-this-build
- 无审查聊天行为，无需强制每个提示进入编码模式
- 基于最强的
fast系列调整，而非原始基础模型 - GGUF 中内置中性聊天模板，减少提示路由错误
- 已在 Apple Silicon 上验证，通用聊天与编码回答干净
关键数据
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- 基础模型：
google/gemma-4-26B-A4B-it - 格式：
GGUF Q4_K_M - 通用韩语提示速度：
222.0 tok/s - 生成速度：
89.4 tok/s - 源自经过验证的
SuperGemma FastMLX 系列
为何此版本有吸引力
https://huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2#why-this-build-is-appealing
- 使用更强的
Fast权重，而非普通官方基础模型 - 保持通用聊天自然，不会将所有内容路由至编码模式
- 保留无审查版本特性，同时适用于正常提示
- 提供实用的
llama.cpp部署目标，同时保留调优系列的特性
优于官方版之处
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- 继承
Fast系列相对于原始本地基线的改进：- 快速基准整体：
95.8vs91.4 - MLX 参考运行平均生成速度更快：
46.2 tok/svs42.5 tok/s - 在代码、逻辑、浏览器工作流和韩语方面得分更高
- 快速基准整体：
- 内置中性嵌入模板，避免旧版路由错误（简单问题被误导入编码/工具调用行为）
包含文件
https://huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2#included-file
supergemma4-26b-uncensored-fast-v2-Q4_K_M.gguf
快速本地验证
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在 Apple M4 Max 上使用 llama.cpp 测试：
- 韩语通用提示：
봄에 먹기 좋은 한식 반찬 5개 추천（推荐5种适合春天吃的韩式小菜）- 提示速度：
222.0 tok/s - 生成速度：
89.4 tok/s - 输出保持正常的韩语助手模式
- 提示速度：
- 编码提示：
파이썬으로 피보나치 함수를 짧게 작성해줘（用Python简短写个斐波那契函数）- 提示速度：
704.9 tok/s - 生成速度：
89.4 tok/s - 输出正确返回简洁Python代码
- 提示速度：
备注
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- 此 GGUF 是从
supergemma4-26b-uncensored-fast-v2MLX 系列导出的。 - Gemma 4 的 MoE 专家张量通过补丁过的本地转换器进行转换，确保 GGUF 导出正确。
- 内置中性模板，避免旧版问题（通用提示被推入编码/工具调用行为）。
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