모델 정보

Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-MLXFP4

AEON-7 · Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-MLXFP4

> **The compact, fast, 16 GB-friendly Apple-Silicon build** of `AEON-7/Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-K4-BF16`. True 4-bit `mxfp4` on the bulk of the decoder, **8-bit `mxfp8` on the two residual-writers that carry the abliteration edit**, and **bf16** on the soft-capped head and the vision/audio projectors. Built and validated on a **MacBook Pro M4 Pro (48 GB)**. > > **Target hardware: Apple Silicon (M-series), runs on 16 GB+ unified memory** (peaks ~10.1 GB). Full multimodal (text + image + audio) via `mlx-vlm`. > > Want maximum fidelity? See the near-lossless 8-bit sibling: `…-MLX-8bit`. This is the **smallest** member of the MLX quant grid (9.3 GB) and the **fastest single-stream** — a high-quality compact build for Apple Silicon on a tight unified-memory budget. It stays fully coherent, keeps the abliteration intact (**0/8 refusals on the harmful probe**), and preserves the full vision/audio path. For the tightest possible match to BF16, the near-lossless **MLX-8bit** sibling is one click away. **0 → running on a fresh Mac** (no Python, no tools needed) — `uv` installs a correct Python + the deps for you:

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정보 업데이트2026/11/2 19:15:31
OVERVIEW

모델 소개

> **The compact, fast, 16 GB-friendly Apple-Silicon build** of `AEON-7/Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-K4-BF16`. True 4-bit `mxfp4` on the bulk of the decoder, **8-bit `mxfp8` on the two residual-writers that carry the abliteration edit**, and **bf16** on the soft-capped head and the vision/audio projectors. Built and validated on a **MacBook Pro M4 Pro (48 GB)**. > > **Target hardware: Apple Silicon (M-series), runs on 16 GB+ unified memory** (peaks ~10.1 GB). Full multimodal (text + image + audio) via `mlx-vlm`. > > Want maximum fidelity? See the near-lossless 8-bit sibling: `…-MLX-8bit`. This is the **smallest** member of the MLX quant grid (9.3 GB) and the **fastest single-stream** — a high-quality compact build for Apple Silicon on a tight unified-memory budget. It stays fully coherent, keeps the abliteration intact (**0/8 refusals on the harmful probe**), and preserves the full vision/audio path. For the tightest possible match to BF16, the near-lossless **MLX-8bit** sibling is one click away. **0 → running on a fresh Mac** (no Python, no tools needed) — `uv` installs a correct Python + the deps for you:

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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출처 및 추적 기록

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