SuperGemma4-26B-Uncensored (Jiunsong)

独立证据与社区反馈

11 个独立来源 · 另 1 官方/转载最近验证 2026-08-09

社区整体印象是:在标准拒绝测试做到 0/100 的同时几乎不牺牲实用能力,基准普遍高于原版 Gemma4 26B(Quick Bench 95.8 对 91.4),实际用起来也更"上手即强";26B 级别响应快、代码/逻辑提升明显,常被用作快速纯文本本地 agent,GGUF v2 与 MLX 4bit 两种打包对应不同本地部署路径。

• 原版即使加强提示词仍过度避讳粗俗词、在粗俗内容上不可靠;它把标准拒绝测试做到 0/100。
• 几乎不牺牲实用能力,各基准类别普遍超过原版。
• Quick Bench 总分 95.8 对 91.4,代码任务 +6.3、逻辑项也有提升。
• 代码提示下输入吞吐更快(704.9 tokens/s)。
• 实际使用中感知更强,不只是细分基准占优。
• 满足"快速纯文本本地 agent"的用途。
• GGUF v2 与 MLX 4bit 打包覆盖本地部署工作流。
• 社区用户反映原版输出会重复乱码("aggaggagg…")、工具调用不稳,需要一个能正常工作的去审查打包。

• 部分社区成员认为原版本身已相当开放,只是过度避讳粗俗词——对不需要这类内容的用户,去审查的增量可能有限。
• 主打文本,多模态不在其强项。
• 需按运行时与硬件选择合适的打包,对新手有一定门槛。
• 基准分随评估方法与硬件配置变化,横向比较需谨慎。
• 同类去审查产物已有多个(Balanced、abliterated 等),定位与行为不同需甄别。
• Balanced 一类做法对最边缘内容会先给简短 reasoning preamble 再输出完整答案,不同做法在边缘内容处理上差异明显。

• 独立评测SuperGemma4-26B-Uncensored: The Local LLM That Fixed Google's Gemma 4 | Essa Mamdani | Essa Mamdani
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• 社区实测r/LocalLLaMA on Reddit: any good uncensored models for Gemma 4 26B ?
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可信度下载26万+，点赞624；M4 Max韩语生成89.4 tok/s，整体bench 95.8