Gemma 4 31B Creative Wordsmith (Uncensored)

Vierstufige Community-Derivat-Kette auf Gemma-4-31B-Basis: Google DeepMind als Ursprung, dann ConicCat-Fine-Tune für kreative Prosa, eine Abliteration durch llmfan46 zur Entfernung der Sicherheitsfilter und schliesslich eine Q8-Quantisierung von mradermacher. Das uncensored-Modell ist auf kreatives Schreiben, Rollenspiel und Übersetzung optimiert, arbeitet mit 128.000 Tokens Kontextfenster und ist unter Apache-2.0-Lizenz lokal betreibbar.

Google Version 4 Kommerzielle Nutzung erlaubt Dense 31 B 256 K Context 01/2025 local getestet

  • Open Weights
  • Workstation
  • SPRK
  • Text
  • Instruction-Tuned
  • Uncensored
  • Batch

Sovereign Risk: MEDIUM Das Basismodell stammt von Google DeepMind (US-Jurisdiktion, CLOUD Act bei Cloud-Nutzung). Die Gewichte durchliefen eine mehrstufige Community-Modifikationskette (ConicCat Fine-Tune → llmfan46 ARA-Abliteration via Heretic v1.2.0 → mradermacher GGUF). Bei rein lokaler Inferenz ist das CLOUD-Act-Risiko minimal, jedoch schränkt die Modifikationskette die vollständige Nachvollziehbarkeit ein.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
70.93
Routine
43.2
Reasoning
27.73

Rank #60

LLM Judge Avg
3.61
100 Coverage
Avg Task Duration
111.6
Batch
Token Rate
9.4
Output Rate
P95 Latency
268.93
Top 5 %
Total Tokens
45300
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 45300 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Gemma 4 31B Creative Wordsmith (Uncensored) Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 78.16
CLI Benchmark 86.67
Logical Reasoning 71.99
UX Writing 66.23
Documentation 62.85
Content Transform. 72.85
Cultural Intelligence 65.96
Synthesis Quality 50
Tool Execution 83.33
ToolUse Score 65.5
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil