Gemma-4-12B-OBLITERATED (OBLITERATUS)

独立证据与社区反馈

13 个独立来源 · 另 1 官方/转载最近验证 2026-08-09

社区口碑整体正面:作为 12B 本地大模型,约 8GB 内存(Q4 量化)即可高速运行,速度与体积比出色,基准成绩逼近 26B、超越上一代 27B 旗舰,性价比突出;OBLITERATUS 版宣称「零拒绝且零基准回退」,图像提示词生成等场景广受好评。但代码准确率被认为不及同价位 Qwen,角色扮演表现逊于同预算可跑的 31B,KV cache 内存占用也有异常反馈。

• 在低配硬件上本地运行旗舰级大模型:Q4 量化约 8GB 内存,速度极快,质量相当接近 27B/31B
• 彻底的去审查需求:首个宣称「零拒绝且零基准回退」的 abliterated 做法,不牺牲基准能力
• 图像提示词生成:社区用户反馈用 OBLITERATUS 系列生成提示词效果惊人,优于更大的无审查 Qwen 等
• 原生多模态:无需 mmpro 即集成视觉与音频识别,并支持工具调用
• 性价比极高:12B 逼近 26B MoE 且超越 Gemma 3 27B(MMLU Pro 77.2%),内存占用不到一半
• 创作类场景:在需要现代心理学刻画的叙事中,被认为比同类替代更出色
• 开箱即用:提供 Q8_0/Q6_K/Q4_K_M 各级量化,覆盖最佳质量/均衡/低配硬件三种场景

• 代码输出偶发琐碎语法错误:多余的闭合括号/括号、用逗号分隔函数定义,需手动修正
• 代码准确率被认为低于略大的 Qwen
• KV cache 行为异常、内存占用偏大:约 7GB 仅能容纳 20k tokens,疑似滑动窗口注意力在 oMLX 等运行时未生效
• 角色扮演场景明显较弱,16GB VRAM 用户用紧量化跑 31B dense 反而效果更好
• 能力上限仍低于 27B/31B,只是「相当接近」而非真正比肩
• 在 Artificial Analysis 智能指数上仅 9 分,明显低于 GPT-4o Mini(13)与 Claude 3.5 Haiku(19)
• abliteration 会引入 KL 散度等退化,且跨架构直接对比此类指标意义有限

• 社区实测Gemma 4 12B: A unified, encoder-free multimodal model | Hacker News
• 社区实测r/LocalLLM on Reddit: Truly NSFW abliterated model that doesn't hedging itself?
• 社区实测r/LocalLLaMA on Reddit: 2 weeks since the release of Gemma 4 12b Unified, how are we feeling about it?
• 社区实测r/LocalLLM on Reddit: Uncensored model recommendations
• 社区实测r/LocalLLaMA on Reddit: Thoughts on Gemma4 12b vs 26a4b, which one is better?
• 社区实测r/SillyTavernAI on Reddit: Thoughts on Gemma 4 12B?
• 社区实测r/LocalLLaMA on Reddit: Gemma4 12B - Experiences?
• 独立评测Gemma 4 12B OBLITERATED - Interfaze
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• 独立评测Gemma 4 12B vs GPT-4o Mini vs Claude Haiku [2026 Benchmark]
• 独立评测Gemma 4 12B: Specs, Benchmarks & How to Run It Locally
• 独立评测Gemma 4 12B: Benchmarks, VRAM & How to Run It | TECHSY
• 官方/厂商OBLITERATUS/Gemma-4-12B-OBLITERATED · Hugging Face

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