distributedcognition/DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated
DeepSeek-V4.1-Flash Abliterated (scale 3.0) Responsible use This is an uncensored research model. Its built-in refusals were removed permanently at the weight level, so it answers prompts the base model declines, including chemical and biological sy...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tuần
🔬 DeepSeek-V4.1-Flash Abliterated (scale 3.0) — Mô hình nghiên cứu không giới cấm nhưng vẫn giữ nguyên khả năng
Phiên bản ablated của DeepSeek-V4.1-Flash với chỉ số từ chối giảm mạnh nhưng không mất khả năng đáp ứng.
Đây là một mô hình nghiên cứu không giới cấm (uncensored), được tạo ra bằng cách loại bỏ vĩnh viễn các hướng từ chối tại cấp độ trọng số của mô hình gốc deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash (552B backbone / 8-16B active, multimodal MoE). Mục đích sử dụng là cho red-teaming, nghiên cứu an ninh mạng và đánh giá tỷ lệ từ chối.
✨ Điểm nổi bật
- Abliteration tại cấp độ trọng số: Xóa hướng từ chối bằng norm-preserving biprojected abliteration.
- Áp dụng trên attn.wo_b và ffn.shared_experts.w2: Chỉnh sửa trọng số tại các phép chiếu đầu ra.
- Giữ nguyên tokenizer và checkpoint gốc: Chỉ các tensor bị ảnh hưởng thay đổi, phần còn lại giống hệt upstream.
- Hỗ trợ đánh giá đa dạng: Bài kiểm tra GSM8K, MMLU-14k, và kiểm tra đa dạng hình ảnh.
- Đánh giá không gây mất khả năng: KL divergence trên dữ liệu lành tính gần bằng không (0.142).
- Hỗ trợ triển khai SGLang: Tương thích như một checkpoint thay thế trên SGLang với TP4/EP4.
- Tốc độ cao: Đạt 100.9 token/giây khi chạy trên 4× H200.
- Cung cấp tệp hướng từ chối:
refusal_directions.ptcho phép tái ablation nhanh.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các phiên bản uncensored khác có thể gây mất khả năng, phiên bản này giữ nguyên phong cách trả lời bị giảm nhẹ nhưng không hoàn toàn loại bỏ sự cân bằng. Điều này giúp mô hình vẫn trả lời các câu hỏi nhạy cảm mà không mất hiệu suất đáng kể trên các tác vụ thông thường như MMLU hay GSM8K. Đặc biệt, mô hình vẫn duy trì khả năng suy nghĩ ở mức độ cao (reasoning_effort=max) mà không tăng tỷ lệ từ chối.
#Abliteration #UncensoredAI #DeepSeek #RedTeam #SecurityResearch #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
DeepSeek-V4.1-Flash — UNCENSORED-FP8 Abliterated · No guardrails · Native FP8 · 1M-token context · Vision + tools @dealignai(https://x.com/dealignai) · @jordanschenck(https://x.com/jordanschenck) --- What is this DeepSeek-V4.1-Flash(https://huggingf...
DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence Technical Report👁️ Introduction We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T p...
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression Technical Report 👁️ Introduction We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one milli...
DeepSeek-R1 Paper Link👁️ 1. Introduction We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a p...
DeepSeek-V4-Flash-0731 Technical Report👁️ Introduction DeepSeek-V4-Flash-0731 is the official release of DeepSeek-V4-Flash, superseding the preview version, with substantially enhanced agentic capabilities. It has the same model structure as DeepSe...
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Technical Report 👁️ Introduction DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is a minor update to DeepSeek-V4.1-Flash(https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash), delivering substantial improvements across reasoning, coding, agent...
DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated-cyber-GLP-39-L1-39-a0.5 Projective control vector ("GLP") for deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash (deepseekv41: 40 layers, hidden 5120, 384 routed experts + 1 shared, MLA with KV compression, hcmult=4 hyper-connections, e...
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...