モデル情報

gemma-4-E4B-it-heretic

saidutta69 · gemma-4-E4B-it-heretic

A decensored variant of google/gemma-4-E4B-it, produced with Heretic v1.4.0 (directional ablation / "abliteration"). Google's Gemma 4 E4B is an 8B-class multimodal MoE that takes text, image, video, and audio and generates text, with a 128K context and configurable thinking modes; refusal behaviour is suppressed here via targeted weight edits to the attention output and MLP down-projections rather than fine-tuning, so the model's multimodal perception and reasoning are left largely intact. **Who this is for:** developers who want Gemma 4's multimodal range — image, video, and audio input — without the alignment refusals, on hardware they already own. E4B is the sweet spot in the family: it runs on-device on a laptop, handles 128K context, supports thinking modes, and here answers directly instead of declining. Best for local document/UI/screenshot analysis, audio transcription and understanding, and multilingual assistant work over 140 languages. Weights only, at this model's native 8B size; add ~1 GB per 32K of context. Because this is a mixture-of-experts model, memory *bandwidth* matters far more than raw VRAM — a CPU with fast RAM often outruns a slow GPU. OOM? Drop one quant level. Headroom to spare? Go one up.

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multimodalreasoninglicense:apache-2.0
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:15:53
OVERVIEW

モデル紹介

A decensored variant of google/gemma-4-E4B-it, produced with Heretic v1.4.0 (directional ablation / "abliteration"). Google's Gemma 4 E4B is an 8B-class multimodal MoE that takes text, image, video, and audio and generates text, with a 128K context and configurable thinking modes; refusal behaviour is suppressed here via targeted weight edits to the attention output and MLP down-projections rather than fine-tuning, so the model's multimodal perception and reasoning are left largely intact. **Who this is for:** developers who want Gemma 4's multimodal range — image, video, and audio input — without the alignment refusals, on hardware they already own. E4B is the sweet spot in the family: it runs on-device on a laptop, handles 128K context, supports thinking modes, and here answers directly instead of declining. Best for local document/UI/screenshot analysis, audio transcription and understanding, and multilingual assistant work over 140 languages. Weights only, at this model's native 8B size; add ~1 GB per 32K of context. Because this is a mixture-of-experts model, memory *bandwidth* matters far more than raw VRAM — a CPU with fast RAM often outruns a slow GPU. OOM? Drop one quant level. Headroom to spare? Go one up.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。