Gemma-4-26B-A4B-it-Uncensored-NVFP4

Gemma-4-26B-A4B-it-Uncensored-NVFP4 是 AEON-7 在 2026 年 4 月发布的社区微调权重，底座来自 Gemma 系列，参数规模 26B，输入与输出均为文本，不涉及图像或音频。名称中的 Uncensored 表示它在底座基础上做了削弱拒答的微调，面向希望模型少设限、并自行承担内容边界责任的使用者；NVFP4 表明权重以低比特浮点格式分发，服务的是本地推理显存紧张的部署环境。它要解决的问题比较具体：把 26B 量级的文本生成能力压缩到单机或小型工作站可运行的体积，同时保留较高的表达自由度。需要提醒的是，官方价格未公开，当前没有平台接入记录，第三方跑分与能力标签均为空，因此这份权重更适合被当作待自测的候选，而不是带质量背书的产品。

选型建议需要本地部署、追求内容自由度且有能力自建评测与人工兜底时可以选它；需要可审计质量、明确商用授权或开箱即用接口时不宜选它。

• 搭建本地私有化文本生成服务，在单机显存受限时以 NVFP4 权重换取可运行性
• 创作对拒答敏感的小说、剧本或角色对话草稿，再由人工完成事实与合规核对
• 批量执行改写、摘要、格式转换等高频低风险文本任务，配合自建评测集筛选输出
• 作为 Gemma 系列微调的对照基线，与同厂商其他 Uncensored 版本做小样本 A/B 比较
• 在合规允许的内部环境中做量化前后对比实验，评估低比特格式带来的质量损失

公开材料对内部结构披露有限，只能从命名习惯与 Gemma 系列的既有设计推断大致取向：稀疏激活配合低比特量化，为本地部署做体积与速度上的取舍。

• 结构名称中的 A4B 沿用稀疏激活的命名习惯，指向总参数 26B、推理时只激活部分参数的专家混合式设计，专家数量、层数等细节未见公开说明。
• 能力输入输出均为文本，未标注工具调用、视觉理解或超长上下文等扩展能力，定位偏向纯文本生成、改写与对话的本地化使用。
• 微调取向Uncensored 后缀意味着在 Gemma 底座上做过削弱拒答的社区微调，输出边界由使用者自行判断，进入正式业务前需要逐项验证。
• 量化形态NVFP4 面向支持该精度的加速硬件，权重体积与显存占用明显低于高精度版本，代价是精度敏感任务上可能出现退化，需实测确认。

开源权重

是

许可证

gemma

参数规模

26B

本站未收录该模型的公开跑分，也没有第三方评分可引用，只能给出定性判断与取舍提示，具体质量应以自建评测集的结果为准。

• 强项26B 级总参数配合少量激活，在单卡或小规模多卡环境下较易兼顾响应速度与文本质量，适合高频改写、摘要、对话草稿一类任务。
• 短板低比特量化与去对齐微调叠加，可能放大事实性错误和输出不稳定性；缺少公开评测，质量无法与其他模型做横向校验。
• 适合对内容自由度要求高、具备自建评测与人工复核能力的私有化场景，而不是需要可审计质量证明或强事实准确性的生产链路。

官方价格未公开，既没有按调用量计费的报价，也没有授权费用说明，只能从部署成本与许可证约束两个角度做判断。

• 定位权重开源但沿用 gemma 许可证，属于社区微调分发，商用与再分发前需自行核对许可条款对用途和署名等方面的要求。
• 横向对比同类对照均为同厂商的其他 Uncensored 微调版本，价差、上下文与第三方评分全部缺失，无法建立有效的价格或能力参照。
• 平台差价当前没有平台接入记录，也就不存在多云报价可比，实际支出主要落在自建推理硬件的采购、折旧与电力上。
• 省钱显存受限时选 NVFP4 版本能降低硬件门槛；若硬件不支持该精度格式或任务对数值敏感，退回高精度权重反而更省调试与返工成本。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径参数规模、模态与发布日期来自发布方标注，许可证为 gemma 系列；能力标签、官方价格与第三方跑分均缺失，任何质量结论都缺乏数据支撑。
• 边界没有平台接入记录，社区微调版本的可复现性与后续维护取决于发布者，不建议直接放进高风险决策、医疗法律等强合规链路。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。