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AI 모델 탐색 25
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以 `google/gemma-4-E4B-it` 為基底，由云碩科技在自有AI算力資源池上微調的**繁體中文（台灣）OCR模型**。專注台灣場景的文字辨識——公文、票據、文件與各類筆記的中英混寫內容，可地端部署、資料不外流。**xReadable：讓文件被讀懂。**（`x` = xCloudinfo品牌前綴，`Read + able` = 讓文件可被讀取。） > **與Llama版（`Llama-xReadable`）並存、各補一個部署場景**：本模型基於Gemma 4 Vision，**可轉GGUF**，能直接跑在 `llama.cpp` / `Ollama` / `LM Studio`（Llama 3.2 Vision版受 `mllama` 架構限制無GGUF）。授權亦更寬鬆（Gemma Terms，無歐盟多模態限制）。**微調時凍結視覺編碼器**，僅以LoRA訓練語言側，看圖能力承襲Gemma 4原生視覺塔。 > GGUF看圖辨識**必須同時載入 `mmproj-f16`**（視覺投影器），只載主權重僅能處理純文字。量化GGUF精度略低於bf16 safetensors，關鍵用途建議用safetensors。
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以 **Qwen/Qwen3.6-35B-A3B**（qwen3_5_moe混合線性注意力MoE + reasoning，35B總／3B活躍）為底， 經 **abliteration（拒絕方向正交化）** 降低過度拒絕的版本，GGUF量化格式，由 **xCloudinfo（云碩科技）** 釋出。 > **使用前提：本模型僅供在合法、不違法的前提下使用** —— 授權範圍內的資安研究、紅隊測試、內容審核研究、 > 學術研究，以及減少模型「過度拒絕」造成的可用性問題。**使用者須自行為其用途負全部法律與道德責任； > 嚴禁用於任何違法行為。** 釋出者不為任何濫用背書或負責。 我方一律以一組 **10題嚴重危害held-out** 實測拒答率並公開數字（量化後直接經 `llama-server` 實測、 reasoning模型**關閉thinking**、簡繁英拒絕詞判定、輸出連貫性檢查）。
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以 **Qwen/Qwen3.8-27B**（qwen3_5混合線性注意力 + reasoning）為底，經 **abliteration（拒絕方向正交化）** 降低過度拒絕的版本，GGUF量化格式，由 **xCloudinfo（云碩科技）** 釋出。 > **使用前提：本模型僅供在合法、不違法的前提下使用** —— 授權範圍內的資安研究、紅隊測試、內容審核研究、 > 學術研究，以及減少模型「過度拒絕」造成的可用性問題。**使用者須自行為其用途負全部法律與道德責任； > 嚴禁用於任何違法行為。** 釋出者不為任何濫用背書或負責。 我方一律以一組 **10題嚴重危害held-out** 實測拒答率並公開數字——**這是我方與多數「只掛名、未實測」 社群版本的差異**。量測方法：量化後實際載入（本次直接經 `llama-server` 實測上架檔）、reasoning模型 **關閉thinking**、簡繁英拒絕詞判定、輸出連貫性檢查（空/片段輸出不計為通過）。
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