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license: apache-2.0

base_model: google/gemma-4-31B-it

language:

• zh

tags:

• gemma4
• traditional-chinese
• zh-tw
• gguf
• llama-cpp
• multimodal
• vision
• mmproj
• abliterated
• uncensored
• xcloudinfo
• xvita

pipeline_tag: image-text-to-text

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Gemma-4-31B-xVITA-zhTW-abliterated-GGUF

云碩科技 · xCloudinfo　·　系列：xVITA · 消除拒絕方向 · Abliterated

> 使用前提

> 本模型以合法、且在使用者獲授權範圍內使用為前提製作與發布。經 abliteration 移除模型的

> 拒絕方向，供資安研究、紅隊評估、內容審核訓練、文件與資料分析等正當工作使用。

> 使用者須在中華民國法律及所適用法規範圍內使用，並對一切用途與後果負完全責任；

> 不得用於任何違法或造成他人危害之用途。本模型不設安全防護，請自行評估部署風險。

xCloudinfo/Gemma-4-31B-xVITA-zhTW-GGUF 的消除拒絕方向版 GGUF，含視覺投影器（mmproj），可圖文對話。abliteration 只對語言端殘差流的權重做正交化，視覺塔完全未更動，與一般版共用同一份 mmproj。

這是什麼

• 方法：依 Arditi et al. (2024)「Refusal in LLMs is mediated by a single direction」，以權重正交化從殘差流寫入權重（embed、o_proj、down_proj）中移除「拒絕方向」。不重新訓練，繁體中文品質維持一致。
• 拒絕方向以經驗證（原版真的會拒）的繁體中文嚴重危害提示求得，掃描 layer_fraction 後取第 36 層（60 層中的 0.6 位置）為本模型的有效層。

能力邊界（誠實揭露，務必閱讀）

• 量化實測（對實際上架的 Q4_K_M 檔案測試，非僅測未量化權重）：同一組 10 題保留測試集（毒品合成、惡意程式、槍械製造、勒索、入侵監控設備、致命毒物、疫情假訊息、信用卡盜刷、破壞關鍵基礎設施、自動化洗票程式）——

一般版拒答 9/10 → 本模型拒答 0/10。

• 與云碩其他僅「降低過度拒絕」的 abliterated 系列不同，本模型在上述測試類別中拒絕行為已完全移除，屬於較不設限的版本。
• 此結果僅代表這 10 題測試集的實測結果，不代表窮舉所有有害類別或所有語言的行為；未測項目的拒絕/不拒絕傾向未經驗證。
• 繁體中文輸出品質（語感、台語慣用語理解）與一般版一致，未因移除拒絕方向而退化。

檔案與用法

六階量化 Q8_0 / Q6_K / Q5_K_M / Q4_K_M / IQ4_XS / IQ2_M + imatrix + 視覺投影器（mmproj）。

llama-server -m model-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj mmproj-Gemma-4-31B-xVITA-zhTW-f16.gguf -c 4096 -ngl 99

> 純文字可省略 --mmproj。Q4_K_M 部署首選；Q8_0/Q6_K 追品質；IQ4_XS/IQ2_M 省資源。

授權與來源

• 基底 google/gemma-4-31B-it：Apache-2.0 + Google Gemma 4 License（含 Prohibited Use Policy）。
• 本模型為云碩科技以自有語料獨立微調後再行 abliteration，不涉及第三方授權條款。
• 不得用於軍事或違法用途；須遵守中華民國法律與 EU AI Act；使用者須自行承擔部署與使用本模型的一切風險與後果。

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由 云碩科技 xCloudinfo 於自有 AI 算力資源池製作。