Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4-SVDQuant
MODEL PROFILE模型资料AEON-7 · 2026-04-12 发布 · 开源权重
无公开托管渠道
Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4-SVDQuant 是 AEON-7 基于 Gemma 4 31B 指令模型制作的去审查微调版本，并以 NVFP4 加 SVDQuant 做低比特量化。它面向需要在本地或自托管环境中运行 31B 级文本模型、且希望减少内容拒答的开发者与研究使用者。
模型介绍
该模型属于 AEON-7 的 Gemma-4 衍生系列，与同门的 12B、26B-A4B、31B 等改版并列，命名中的 DECKARD-HERETIC-Uncensored 表明它经过去审查取向的微调，目标是把原版 Gemma 4 31B-it 的安全对齐与拒答行为调低，让模型在创作、角色扮演、敏感议题讨论等场景中更少给出回避式回答。基础规模为 31B 参数，输入输出均为纯文本，开源权重可获取，许可证沿用 gemma。量化部分是该版本的重点：NVFP4 属于 4 位浮点权重格式，SVDQuant 通过低秩分支吸收权重与激活中的异常值，两者结合意在压缩显存占用并维持可用精度，使 31B 级模型更容易落在单卡或少量显卡的部署预算内。需要说明的是，本站在能力标注、上下文长度、官方定价与第三方跑分上均无数据，收录平台数为 0，因此它的实际表现只能从架构取向与同类改版的一般规律推断，不能给出确切的量化结论。
选型建议需要本地运行 31B 级、且明确要求低拒答文本生成时可以考虑它；若追求可验证的跑分、稳定合规输出或开箱即用的托管服务，则不宜作为首选。
关键指标
适用场景
- 在本地单卡或小规模多卡环境部署 31B 级文本模型，用于私有化对话与写作辅助
- 撰写小说、剧本与角色设定，测试模型在敏感或边缘题材上的表达尺度
- 搭建不受强拒答干扰的创作与头脑风暴工具，供内部团队试用
- 作为量化实验对象，对比 NVFP4 与 SVDQuant 相对高精度权重的效果损耗
暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、模型家族、输入价、输出价、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 没有任何平台收录，也没有公开报价：可能是自部署权重或尚未开放调用；发布 214 天；最近一次更新时刚收录。
规格与能力
上面没列到的字段以 Gemma 4 31B 指令模型为底座，叠加去审查微调与 NVFP4、SVDQuant 量化，属于典型的社区改版路线。
- 结构沿用 Gemma 4 的 31B 参数底座，未改变模态，仍是纯文本输入输出，改动集中在后训练对齐与权重量化格式上。
- 能力去审查微调削弱原版的拒答倾向，在开放式写作、角色对话、争议话题讨论中更愿意直接给内容，但可能牺牲部分安全稳健性。
- 披露官方未公布上下文长度、训练数据与微调细节，本站也未收录跑分，具体能力边界需自行实测确认。
- 开源权重
- 是
- 许可证
- gemma
- 参数规模
- 31B
能力
资料未标注
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B | Neuralwatt | 31B | 262.1K | $0.144/M | $0.42/M |
| Gemma-4-31B-IT | 31B | 256K | 免费 | 免费 | |
| Gemma 4 31B Thinking TEE | NanoGPT | — | 262.1K | $0.12/M | $0.37/M |
| gemma 4 31B turbo TEE | Chutes | — | 131.1K | $0.12/M | $0.37/M |
| Gemma 4 31B IT FP8 | InferX | — | 262.1K | 免费 | 免费 |
| Gemma 4 31B Claude 4.6 Opus Reasoning Distilled | NanoGPT | — | 262.1K | $0.306/M | $0.306/M |
| Gemma 4 31B IT TEE | NanoGPT | — | 262.1K | $0.15/M | $0.46/M |
| Gemma 4 31B Cognitive Unshackled | NanoGPT | — | 262.1K | $0.306/M | $0.306/M |
性能表现
缺少可引用的公开评测，性能判断只能基于底座规模与量化方式作定性推断。
- 强项31B 规模配合指令微调底座，在多轮对话与长文写作上通常优于同系列小尺寸改版，去审查取向让敏感题材的完成度更高。
- 短板4 位量化与去审查微调都可能带来精度损失与稳定性下降，复杂推理、严格事实性任务的表现不宜按原版满精度模型预期。
- 适合适合本地部署、内容创作与实验性用途；对准确性、合规性要求高的生产链路建议先做小样本对比再决定。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比该模型未公开官方价格，本站也没有收录任何平台的报价，成本主要取决于自托管方式。
- 定位作为开源权重发布，没有按 token 计费的官方定价，使用成本体现为显存、电费与运维投入。
- 横向对比同系列 12B、26B-A4B、31B 等改版的价格数据同样缺失，价差无从计算，只能按参数规模比较部署门槛。
- 平台差价收录平台数为 0，不存在托管平台的价差可比，需自行寻找可运行 NVFP4 的推理环境。
- 省钱量化版本压缩了显存需求，相对满精度 31B 可用更少显卡起步，但需硬件原生支持 NVFP4 才能拿到收益。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-K4-BF16 | — | — | — | 基准 | — |
| Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-K4-NVFP4 | — | — | — | 基准 | — |
| Gemma-4-26B-A4B-it-Uncensored-NVFP4 | — | — | — | 基准 | — |
| Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4 | — | — | — | 基准 | — |
| Ornith-1.0-35B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16 | — | — | — | 基准 | — |
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
关于 Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4-SVDQuant 的常见问题
2 条Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4-SVDQuant 的 API 价格是多少？
当前资料未收录该模型的公开 API 价格：可能是未公开定价，或只提供自部署的开源权重。
Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4-SVDQuant 是开源模型吗？
Gemma-4-31B-it-DECKARD-HERETIC-Uncensored-NVFP4-SVDQuant 提供开源权重，可以自行下载部署，许可证为 gemma，HuggingFace 下载量 5,355。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
使用注意
- 口径本站仅有名称、厂商、发布日期、参数与许可证等基础字段，能力标注与第三方跑分均为空缺，任何效果描述都不具备评测依据。
- 边界去审查微调意味着输出约束更弱，商用前需自行评估合规风险；gemma 许可证并非标准宽松协议，分发与商用须逐条核对条款。
资料说明
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。
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；价格单位为美元 / 百万 tokens。
