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AIモデルライブラリ/Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF
モデル情報

UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF

Jommarn · UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF

> 📌 **Base Model:** The full unquantized FP16/BF16 weights are hosted at 👉 **Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW** (surgically abliterated from `google/gemma-4-26B-A4B-it`). > > ⚡ **This Repository:** Dedicated to optimized **Quantized (2-bit / 3-bit / 4-bit / 5-bit / 6-bit / 8-bit / 16-bit Master)** and **GGUF** deployment formats for consumer GPUs, Apple Silicon Mac, and `llama.cpp` serving. - **2-bit (`IQ2_M` ~9.67GB):** ~8–10GB VRAM (e.g., RTX 3060 12GB, RTX 4060, Mac 16GB) — *Extreme Efficiency* - **3-bit (`IQ3_M` ~12.4GB):** ~12–14GB VRAM (e.g., RTX 4070 12GB, RTX 3080, Mac 16GB) — *High Efficiency* - **4-bit (`Q4_K_M` ~15.6GB / `NF4`):** ~16–18GB VRAM (e.g., RTX 3090, RTX 4090, NVIDIA L4) — *Recommended Standard* - **5-bit (`Q5_K_M` ~18.3GB):** ~20–22GB VRAM (e.g., RTX 3090/4090 24GB, A10G 24GB) — *Balanced High-Quality* - **6-bit (`Q6_K` ~22.6GB):** ~24–26GB VRAM (e.g., RTX 4090 24GB, A100 40GB) — *High Precision* - **8-bit (`Q8_0` ~28.0GB / `INT8`):** ~28–30GB VRAM (e.g., 2x RTX 3090/4090, A100 40GB/80GB) — *99.9% Lossless* - **16-bit (`BF16` ~50.5GB):** ~52GB VRAM (e.g., A100 80GB, Mac Studio 64GB/128GB) — *100% Uncompressed Master* - **Vision Projector (16-bit):** `mmproj-gemma4-vision-f16.gguf` (~1.11GB) — *Must be loaded with `--mmproj` for image perception in llama.cpp/GGUF.* - **GGUF Weights:** Available at 👉 **Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF** > ⚠️ **Important for GGUF Users:** To enable image understanding in `llama.cpp` or LM Studio, you **MUST** download and pass `mmproj-gemma4-vision-f16.gguf` alongside the main model. Without it, the model will operate strictly as a text-only LLM!

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情報更新日時2026/11/2 19:17:17
OVERVIEW

モデル紹介

> 📌 **Base Model:** The full unquantized FP16/BF16 weights are hosted at 👉 **Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW** (surgically abliterated from `google/gemma-4-26B-A4B-it`). > > ⚡ **This Repository:** Dedicated to optimized **Quantized (2-bit / 3-bit / 4-bit / 5-bit / 6-bit / 8-bit / 16-bit Master)** and **GGUF** deployment formats for consumer GPUs, Apple Silicon Mac, and `llama.cpp` serving. - **2-bit (`IQ2_M` ~9.67GB):** ~8–10GB VRAM (e.g., RTX 3060 12GB, RTX 4060, Mac 16GB) — *Extreme Efficiency* - **3-bit (`IQ3_M` ~12.4GB):** ~12–14GB VRAM (e.g., RTX 4070 12GB, RTX 3080, Mac 16GB) — *High Efficiency* - **4-bit (`Q4_K_M` ~15.6GB / `NF4`):** ~16–18GB VRAM (e.g., RTX 3090, RTX 4090, NVIDIA L4) — *Recommended Standard* - **5-bit (`Q5_K_M` ~18.3GB):** ~20–22GB VRAM (e.g., RTX 3090/4090 24GB, A10G 24GB) — *Balanced High-Quality* - **6-bit (`Q6_K` ~22.6GB):** ~24–26GB VRAM (e.g., RTX 4090 24GB, A100 40GB) — *High Precision* - **8-bit (`Q8_0` ~28.0GB / `INT8`):** ~28–30GB VRAM (e.g., 2x RTX 3090/4090, A100 40GB/80GB) — *99.9% Lossless* - **16-bit (`BF16` ~50.5GB):** ~52GB VRAM (e.g., A100 80GB, Mac Studio 64GB/128GB) — *100% Uncompressed Master* - **Vision Projector (16-bit):** `mmproj-gemma4-vision-f16.gguf` (~1.11GB) — *Must be loaded with `--mmproj` for image perception in llama.cpp/GGUF.* - **GGUF Weights:** Available at 👉 **Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF** > ⚠️ **Important for GGUF Users:** To enable image understanding in `llama.cpp` or LM Studio, you **MUST** download and pass `mmproj-gemma4-vision-f16.gguf` alongside the main model. Without it, the model will operate strictly as a text-only LLM!

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか？

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

huggingface · Jommarn/UNSEEN_Gemma_4_26B_NSFW-GGUF ↗2026/10/31 20:52:23
huggingface · enrich:40179a83-f413-4930-92cf-4704855048ec ↗2026/10/29 18:41:12

许可证：来源未披露，须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。