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> gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX is an uncensored evolution built on top of google/gemma-4-E2B-it. This model applies advanced refusal direction analysis and abliteration-based training strategies to significantly reduce internal refusal behaviors while preserving the reasoning and instruction-following strengths of the original architecture. The result is a powerful E2B parameter language model optimized for detailed responses and improved instruction adherence. File Name | Quant Type | File Size | File Link | | - | - | - | - | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.BF16.gguf | BF16 | 9.31 GB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.F16.gguf | F16 | 9.31 GB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.F32.gguf | F32 | 18.6 GB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.Q8_0.gguf | Q8_0 | 4.95 GB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.mmproj-bf16.gguf | mmproj-bf16 | 987 MB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.mmproj-f16.gguf | mmproj-f16 | 987 MB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.mmproj-f32.gguf | mmproj-f32 | 1.9 GB | Download | | gemma-4-E2B-it-Uncensored-MAX.mmproj-q8_0.gguf | mmproj-q8_0 | 557 MB | Download | (sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

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gemma-4-E4B-it-FP8

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> **Gender-Classifier-Mini** is an image classification vision-language encoder model fine-tuned from **google/siglip2-base-patch16-224** for a single-label classification task. It is designed to classify images based on gender using the **SiglipForImageClassification** architecture. The **Gender-Classifier-Mini** model is designed to classify images into gender categories. Potential use cases include:

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> **Gliese-Qwen3.5-9B-Abliterated-Caption** is an abliterated evolution built on top of **Qwen/Qwen3.5-9B**, designed specifically for **generalized and unfiltered image captioning**. The model applies **advanced refusal direction analysis** and abliterated training strategies to minimize internal refusal behaviors while maximizing descriptive capability and visual understanding. The result is a powerful **9B parameter vision-language model** optimized for **highly detailed captions, deep scene understanding, and rich visual descriptions**. > [!IMPORTANT] > This model is materialized for research and learning purposes only. The model has reduced internal refusal behaviors, and any content generated by it is used at the user’s own risk. The authors and hosting page disclaim any liability for content generated by this model. Users are responsible for ensuring that the model is used in a a safe, ethical, and lawful manner. > [!NOTE] **Expert Image Captioning System (chat_template.jinja)** – https://huggingface.co/prithivMLmods/Gliese-Qwen3.5-9B-Abliterated-Caption/blob/main/chat_template.jinja **[Recommended]**

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