DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated-MLX
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AI 모델 탐색 22962
DeepSeek-V4.1-Flash-MixedQ2-GGUF
apeterssonRouted-expert requantisation of `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash` revision `2bc89ac599031fa673cab993f1df02fc4a98c673`, produced on a 32-vCPU Runpod CPU pod with the pinned llama.cpp ggml reference quantisers (PR `ggml-org/llama.cpp#28696` head `cd628010bc3fc0a787d156c969d52a0789451c96`). Tensor names follow that PR's `deepseek4` table. This is a **weights artifact**. No runtime has yet been shown to execute it end to end; the "Runtime status" and "Smoke-test findings" sections say exactly what has been measured on which hardware, and what is still blocked. `SHA256SUMS` covers the five shards. The pack is deterministic: two independent runs produced byte-identical shard digests.
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자세히 보기 ↗> **Experimental low-bit model-surgery derivative.** This release is designed > to run DeepSeek-V4-Flash-0731 with its real three-stage DSpark drafter on a > 128 GB Apple Silicon machine. Structural validation has passed, but direct > generation, quality, refusal-removal, DSpark-acceptance, throughput and peak > memory measurements for this exact artifact are still pending. This is a DS4-native mixed-precision GGUF conversion of `apetersson/DeepSeek-V4-Flash-0731-Abliterated-FP8`, which is itself a rank-1 abliterated derivative of `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731`. It remains a derivative of the official post-trained 0731 model: it is not a base model, was not gradient-finetuned, and is not claimed to be universally "uncensored." The two GGUF files total approximately 86.34 GiB. The profile deliberately spends precision on dense paths used for every token while aggressively compressing the much larger routed-expert bank, leaving practical unified- memory headroom for DS4 runtime state and KV cache on a 128 GB host.
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자세히 보기 ↗DeepSeek-V4-Flash-0731-Abliterated-FP8
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자세히 보기 ↗Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Adapter
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자세히 보기 ↗Apex-35B-V1.0
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자세히 보기 ↗Apodex-1.0-mini
apodex**Apodex-1.0** is a verification-centric model for deep research. The trained model alone, Apodex-1.0, runs as a standard tool-using ReAct agent. Deployed in our **heavy-duty mode** — an asynchronous agent team in which sub-agents specialize in retrieval and verification, route their reports through a shared evidence pool, and feed a global verifier that reasons over the assembled evidence graph to produce the final answer — it becomes **Apodex-1.0-H**. Under the hood, a high-quality data pipeline and a three-stage post-training recipe (SFT, agentic DPO, RL on long agentic rollouts) substantially raise the deep-research capability of the Qwen3.5 base while *preserving* its general knowledge, coding, reasoning, and instruction-following capabilities — the recipe is additive on the deep-research axis rather than a trade across axes. Apodex-1.0-H sets a new state of the art across both open- and closed-source models on deep-research benchmarks. Every claim in the final report it produces is backed by an explicit evidence chain and independently audited by a verification team before delivery.
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자세히 보기 ↗Apodex 1.1
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자세히 보기 ↗Apodex-1.1-mini-FP8
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자세히 보기 ↗Apodex-1.1-mini-NVFP4
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자세히 보기 ↗DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Desyced
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자세히 보기 ↗Gemma-4-12B-it-Jbliterated-v2
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자세히 보기 ↗Llama-3.1-405B-Instruct-Jbliterated
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