---
language:
  - tr
  - en
license: apache-2.0
tags:
  - gguf
  - turkish
  - uncensored
  - abliterated
  - gemma
  - gemma-4
  - kizagan
  - llama.cpp
  - lm-studio
  - ollama
pipeline_tag: text-generation
base_model: canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated
library_name: llama.cpp
---

# 🔓 Gemma E4B Kızagan Abliterated — GGUF

[**canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated**](https://huggingface.co/canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated) modelinin **GGUF quantize edilmiş** versiyonları.

---

## 📦 Bu repoda bulunan quant'lar

| Dosya | Quant | Boyut | Kalite | Önerilen |
|---|---|---|---|---|
| `Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-Q4_K_M.gguf` | Q4_K_M | ~5 GB | ⭐⭐⭐⭐ | 8GB VRAM, dengeli kullanım |
| `Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-F16.gguf` | F16 | ~15 GB | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 16GB+ VRAM, maksimum kalite |

---

## 🚀 Kullanım

### 🦙 llama.cpp

```bash
# Q4_K_M ile hızlı kullanım
llama-cli -hf canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF:Q4_K_M \
  --chat-template gemma \
  -p "Merhaba, kendini tanıtır mısın?"

# F16 ile maksimum kalite
llama-cli -hf canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF:F16 \
  --chat-template gemma \
  -p "Bana İstanbul'un fethini hikaye şeklinde anlat."
```

### 🖥️ LM Studio

1. LM Studio'da arama çubuğuna `canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF` yazın
2. İstediğiniz quant'ı seçip indirin
3. Chat template olarak **Gemma** seçili olduğundan emin olun

### 🐳 Ollama

```bash
# Manuel GGUF ile
ollama create kizagan-uncensored -f Modelfile
```

`Modelfile`:
```
FROM ./Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-Q4_K_M.gguf
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER top_k 64
TEMPLATE """{{ if .System }}<|turn>system
{{ .System }}<turn|>
{{ end }}<|turn>user
{{ .Prompt }}<turn|>
<|turn>model
"""
```

---

## 📐 Model Hakkında

Bu GGUF'lar, **canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated** modelinden dönüştürülmüştür:

- **Temel model:** Gemma 4 E4B-it (Google DeepMind)
- **Türkçe SFT:** AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model (540K satır)
- **Abliteration:** Reddetme davranışı kaldırıldı (uncensored)
- **Mimari:** Gemma 4 (MoE-style PLE, 7.5B toplam / 4B efektif)
- **Context:** 131K token

---

## ⚠️ Uyarı

Bu model **sansürsüzdür (uncensored)**. Hassas veya filtrelenmemiş içerik üretebilir. Kullanım sorumluluğu size aittir.

---

## 📜 Lisans

Apache 2.0. Google Gemma [Terms of Use](https://ai.google.dev/gemma/terms) koşullarına tabidir.

---

## 🔗 Bağlantılar

- Ana model (safetensors): [canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated](https://huggingface.co/canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated)
- Orijinal Kızagan: [AlicanKiraz0/Kizagan-E4B](https://huggingface.co/AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model)
- Temel model: [google/gemma-4-E4B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it)