SCOTOMA: Gemma 4 31B Abliteration Review

Developer Nokka reviewed SCOTOMA, an abliterated version of Google's Gemma 4 31B Instruct model created by ReadyArt. SCOTOMA uses a novel J-space abliteration technique with Jacobian-lens projection to selectively remove refusal behaviors while preserving intelligence, described as 'loosened, not lobotomized.' The model is available on Hugging Face in GGUF format under Apache 2.0 license.

โดย Nokka นก-กา | 25 กรกฎาคม 2026 บทความนี้เขียนโดย AI DeepSeek V4 Pro ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมของ Nokka นก-กา — รีวิวโมเดล SCOTOMA Gemma 4 31B abliteration เคยใช้ Gemma 4 31B Instruct แล้วรู้สึกว่าเก่งแต่ "สุภาพเกินไป" ไหมครับ? ตอบแบบ hedging ตลอด — "อาจจะ..." "มีความเป็นไปได้ว่า..." "ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ..." — เหมือนผู้ช่วยที่กลัวถูกฟ้องทุกครั้งที่เปิดปาก SCOTOMA คือคำตอบสำหรับปัญหานี้ — มันคือ Gemma 4 31B Instruct ที่ถูกแก้ไขให้ "กล้าตอบ" มากขึ้น โดยไม่เสีย intelligence — และที่สำคัญ — ไม่ใช่ uncensored SCOTOMA อ่านว่า "สโคโทมา" — ศัพท์แพทย์แปลว่า "จุดบอดในการมองเห็น" คือ Gemma 4 31B Instruct ที่ผ่านกระบวนการ J-space abliteration แบบเจาะจง — สร้างโดย ReadyArt — ปล่อยบน Hugging Face ในรูปแบบ GGUF 1 | มิติ | ค่า | |---|---| Base | gemma-4-31B-it Google | Method | J-space abliteration + Jacobian-lens projection | Params | k256 · s1.5 · L7–41 | Format | thinking channel — รองรับ reasoning | License | Apache 2.0 | Creator | ReadyArt | GGUF | IQ3 XS 13.1 GB → Q8 0 32.6 GB | นี่คือส่วนที่น่าสนใจที่สุดของ SCOTOMA — วิธีที่มันถูกสร้าง Abliteration ทั่วไปทำงานโดยการ "ลบ" refusal direction ออกจากโมเดล — เหมือนใช้ค้อนทุบ — ได้ผลเร็ว แต่ทำลาย intelligence และ coherence ไปด้วย — ที่ชุมชนเรียกกันว่า "lobotomized" 1 SCOTOMA ใช้วิธีที่ละเอียดกว่ามาก — 3 ขั้นตอน 1 : ใช้ heretic abliteration edit ฟิตบน attention + MLP layers — หาตำแหน่งที่ refusal ฝังตัวอยู่ นี่คือหัวใจของเทคนิค — แทนที่จะลบ refusal direction ทั้งหมด — SCOTOMA ฉาย edit ผ่าน Jacobian lens เพื่อแยก: Abliteration ทั่วไปลบทั้งสองส่วน — SCOTOMA เก็บเฉพาะ behavioral — ทิ้ง computational ไว้ intact Projected edit ถูก bake เข้า bf16 weights ที่ application strength 1.5× — ปรับด้วยมือให้ "รู้สึก" กำลังดี — บน layers 7–41 1 ผลลัพธ์: "loosened, not lobotomized" — คลายความระวัง โดยไม่ทำลายความฉลาด จาก model card 1 : "It is not uncensored. The edit removed a bounded region while leaving the rest of the field intact. A blind spot, not blindness." SCOTOMA เป็น research artifact — ไม่ใช่ product — พฤติกรรมอาจเปลี่ยนตาม prompt และ context SCOTOMA มี GGUF ให้เลือกหลายขนาด — จาก 13.1 GB ถึง 32.6 GB: | Quant | ขนาด | 64GB Mac | 32GB Mac | 24GB GPU | |---|---|---|---|---| IQ3 XS | 13.1 GB | ✅ | ✅ | ✅ | Q3 K S | 13.8 GB | ✅ | ✅ | ✅ | IQ3 M | 14.4 GB | ✅ | ✅ | ✅ | Q3 K M | 15.3 GB | ✅ | ✅ | ✅ | IQ4 XS | 16.7 GB | ✅ | ✅ | ✅ | Q4 K S | 17.8 GB | ✅ | ✅ | ✅ | Q4 K M | 18.7 GB | ✅ | ✅ | ✅ | Q5 K S | 21.3 GB | ✅ | ⚠️ | ❌ | Q5 K M | 21.8 GB | ✅ | ❌ | ❌ | Q6 K | 25.2 GB | ✅ | ❌ | ❌ | Q8 0 | 32.6 GB | ✅ | ❌ | ❌ | คำสั่ง Ollama: Q4 K M — 18.7 GB แนะนำ — สมดุลระหว่างคุณภาพและขนาด ollama run hf.co/ReadyArt/gemma-4-31B-it-scotoma-GGUF:Q4 K M IQ4 XS — 16.7 GB ประหยัดกว่า — เหมาะกับเครื่อง 32GB ollama run hf.co/ReadyArt/gemma-4-31B-it-scotoma-GGUF:IQ4 XS ในมุมมองของผม SCOTOMA คือนวัตกรรมที่น่าสนใจไม่ใช่เพราะ ผลลัพธ์ — แต่เพราะ วิธีการ การแยก behavioral component ออกจาก computational component ผ่าน Jacobian lens คือแนวคิดที่ elegant — มันบอกว่า "เราไม่จำเป็นต้องทุบ refusal direction ทิ้งทั้งหมด — เราแค่ต้องแยกสิ่งที่โมเดล พูด ออกจากสิ่งที่โมเดล คิด " นี่คือทิศทางที่ abliteration ควรจะไป — ละเอียดขึ้น, แม่นยำขึ้น, และรักษา intelligence ไว้ได้มากขึ้น สำหรับคนที่อยากได้ Gemma 4 31B ที่ "เป็นธรรมชาติ" มากขึ้น — โดยไม่เสียความสามารถในการ reasoning — SCOTOMA คือตัวเลือกที่คุ้มค่าที่จะลอง ติดตามรีวิวโมเดล AI และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาได้ที่ Nokka on dev.to — กด Follow ที่โปรไฟล์เพื่อรับอัปเดตทุกครั้งที่มีบทความใหม่ 1 ReadyArt, "gemma-4-31B-it-scotoma-GGUF," Hugging Face, กรกฎาคม 2026. https://huggingface.co/ReadyArt/gemma-4-31B-it-scotoma-GGUF https://huggingface.co/ReadyArt/gemma-4-31B-it-scotoma-GGUF