Gemma4-26B-A4B-Uncensored-Balanced (HauhauCS)

独立证据与社区反馈

14 个独立来源 · 另 1 官方/转载最近验证 2026-08-09

HauhauCS 的 Gemma 4 26B-A4B 无审查 Balanced 版被社区公认为「损伤最小」的去审查方案:GenRM 测试 0/465 拒答、明确只去审查不改性格,边缘题材以「轻量推理前言+完整作答」处理,口碑很好。A4B 架构每 token 仅激活约 4B 参数,实测约 15GB 显存即可跑到 130+ tok/s,MTP 版再提速约 35%,被视为以较低硬件门槛接近 31B 质量的高性价比选择;但开启推理时的思考循环、以及对非指令文本的高困惑度也是社区反复提到的坑。

• 彻底去审查但保留原版能力:GenRM 测试 0/465 拒答,并明确不改性格/人格、仅做去审查,原版能力不缩水
• 对「无审查但损伤小」的需求:正式版发布前社区就在等 HauhauCS 的版本,评价为 fully uncensored with very little damage
• 低显存运行大模型:26B-A4B 每 token 仅激活约 3.8-4B 参数,实测约 15GB 显存、138 tok/s 即可流畅运行
• 速度需求:MTP 版带来约 35% 的速度提升(31B 版约 53%)
• 语言学习与科学类查询:有用户称 26B-A4B 是其用过的最好的语言学习/科学类查询模型
• 以较低成本接近 31B 质量:官方口径 near-31B quality at a fraction of the compute cost,MMLU 82.7%,Arena Top-3 开源模型

• 开启推理时偶尔陷入思考循环,反复输出如「Rebuilding Gemma 4 31b...」等中间内容
• 对非指令文本困惑度异常:在 llama-perplexity 上处理非 instruct 文本困惑度可达数千,非 Gemma 自身生成的指令文本困惑度也在 70 上下
• 官方 API 端性能中等:TTFT 1.63s、输出 46.7 t/s,适合原型验证、不适合实时面向用户的场景
• 与 12B 的公开分数差(57.04 vs 46.25)90% 置信区间重叠,不宜凭单一分数断言明显更强
• 作者自述 Gemma 4 是其做过去审查难度最大的模型,这一版打磨超过 1 个月才放出 RC

• 社区实测r/LocalLLaMA: Gemma4-26B-A4B 与 31B-QAT 无审查 Balanced 版发布(MTP,提速 35%/53%)
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• 社区实测r/LocalLLaMA: Gemma4-26B-A4B Uncensored Balanced 发布(K_P quants)
• 社区实测r/LocalLLM: Gemma4-26B-A4B Uncensored Balanced 发布(K_P quants)
• 社区实测r/LocalLLaMA: 有哪些不错的 Gemma 4 26B 无审查模型
• 社区实测r/huggingface: Gemma4-26B-A4B Uncensored Balanced 发布(K_P quants)
• 社区实测Gemma 4 无审查(自动调研结果)| Hacker News
• 社区实测r/LocalLLaMA: Gemma4-12B-QAT Uncensored Balanced 发布(MTP,提速约 60%)
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• 社区实测r/LocalLLaMA: Google Gemma 4 12B 宣称接近 26B 性能——我们两个都测了
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• 独立评测BenchLM: Gemma 4 12B vs Gemma 4 26B A4B 基准与成本对比
• 转载/仓库Hugging Face: google/gemma-4-26B-A4B-it

可信度HuggingFace 40k+ 下载，0/465 拒答测试结果，基于 google/gemma-4-26B-A4B-it