모델 정보

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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모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/11/2 19:15:53
OVERVIEW

모델 소개

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.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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。

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

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。