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huihui-ai/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF

Hugging Face Models Trending · 2026-08-02 缓存

这是 Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF 的模型卡,它是 DeepSeek-V4-Flash 的 abliterated(无审查)GGUF 量化变体,专为与 llama.cpp 和 ds4 一起本地使用而设计。

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发布了一个针对其他模型拒绝执行的代理测试工作进行调优的模型。AgentDojo 实用率 97.5%。

Reddit r/AI_Agents · 2026-07-25

基于 GLM-5.2 的微调模型,经过 abliterated 处理,专门用于代理测试和 red teaming,在 AgentDojo 上实现了 97.5% 的正常实用率,并在强大的编码基准测试中表现优异。

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@cryptoresetlife: @support_huihui 在 Mac Studio M3 Ultra (512GB) 上成功部署无审查版 GLM5.2 754B 参数模型 (231GB GGUF),948 tokens / 4分25秒 ≈ 3.6 tokens/s

X AI KOLs Timeline · 2026-06-29 缓存

无审查版 GLM5.2 754B 参数模型(231GB GGUF)已成功部署在配备512GB内存的 Mac Studio M3 Ultra 上,实现了约3.6 tokens/s的速度。

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Qwen 3.6 27b Abliterated (apostate)

Reddit r/LocalLLaMA · 2026-06-21

用户发布了Apostate,这是Qwen 3.6 27B的去安全对齐版本,将安全对齐拒绝率从92%降低到7.6%,同时能力损失极小(KL 0.120)。

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@Tono_Ken3: 我注意到可能有另一个人也意识到,在实际工作中 gemma-4-12b 能够与 qwen3.6-35b 相媲美。是的……

X AI KOLs Timeline · 2026-06-14 缓存

一条推文指出,经过 abliterated 处理、NVFP4 量化的 Gemma-4-12B 模型(7.7 GB)在实际任务中能够与 Qwen 3.6-35B 相媲美,同时在 Blackwell GPU 上运行快速,展现了显著的效率提升。

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@dealignai: DeepSeek-V4-Flash 破解版(已消融/未审查) - 仅限Mac (Osaurus/vMLX) https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4…

X AI KOLs Timeline · 2026-05-24 缓存

DeepSeek-V4-Flash 的消融版(未审查),针对 Apple Mac 使用 MLX 进行了优化,移除了拒绝行为,同时保留了知识和推理能力。

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