language:

• tr
• en license: apache-2.0 license_name: apache-2.0 license_link: https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 tags:
• turkish
• abliterated
• gemma
• gemma-4
• kizagan
• text-generation
• reasoning
• türkçe pipeline_tag: text-generation base_model: AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model library_name: transformers datasets:
• AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model

🔓 Gemma E4B Kızagan Abliterated

Türkçe muhakeme yeteneğine sahip, reddetme davranışı kaldırılmış (abliterated) açık kaynak dil modeli.

Bu model, AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model üzerinde refusal (reddetme) davranışını kaldırmak için abliteration işlemi uygulanmış versiyonudur.

🧬 Model Soy Ağacı

google/gemma-4-E4B-it
    └── AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model  (540K satır Türkçe SFT)
            └── canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated  ← BU MODEL (abliterated)

⚡ Özellikler

🔓 Abliterasyon Hakkında

Bu model, reddetme (refusal) davranışını hedef alan katmanlardaki aktivasyonları modifiye ederek, modelin içerik filtreleme eğilimini kaldıracak şekilde abliterate edilmiştir. Modelin genel yetenekleri korunmuştur.

Not: Reddetme davranışı kaldırıldığı için model, verilen prompt'lara göre filtrelenmemiş içerik üretebilir. Kullanım sorumluluğu size aittir.

🚀 Kullanım

🤗 Transformers ile

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Bir yapay zeka modeli nasıl eğitilir? Adım adım açıkla."},
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=1024,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    do_sample=True,
)

print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

🦙 llama.cpp (GGUF)

# GGUF versiyonu için: canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF
llama-cli -hf canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF \
  --chat-template gemma

🖥️ LM Studio

Repoyu aratıp indirebilirsiniz.

🐳 Ollama

ollama run hf.co/canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF

📊 GGUF Quantization Seçenekleri

GGUF versiyonlar şu repoda: canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated-GGUF

⚙️ Önerilen Parametreler

⚠️ Sınırlamalar

• Türkçe odaklıdır — diğer dillerde performans garanti edilmez
• Küçük model (E4B) — çok uzun bağlamlarda ve ileri uzmanlık alanlarında büyük modellerin yerini tutmaz
• Reddetme davranışı kaldırıldı — filtrelenmemiş içerik üretebilir, kullanım sorumluluğu size ait
• Halüsinasyon — tüm LLM'ler gibi yanlış bilgi üretebilir

📜 Lisans

Bu model Apache License 2.0 altında yayınlanmıştır.

Temel model olarak kullanılan google/gemma-4-E4B-it Google'ın Gemma Terms of Use koşullarına tabidir.

🙏 Atıf ve Teşekkür

• Alican Kiraz — Kızagan-E4B Türkçe ince-ayar modeli
• Google DeepMind — Gemma 4 E4B temel modeli

@misc{kiraz2026kizagan,
  author       = {Alican Kiraz},
  title        = {Kızagan-E4B: A Turkish Reasoning Model Fine-Tuned from Gemma 4 E4B},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/AlicanKiraz0/Kizagan-E4B-Turkish-Reasoning-Model}},
}

@misc{yurtacan2026kizagan_abliterated,
  author       = {Can Yurtaçan},
  title        = {Gemma E4B Kızagan Abliterated — Reddetme Davranışı Kaldırılmış Türkçe Muhakeme Modeli},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/canyrtcn/Gemma_E4B_Kizagan_Abliterated}},
}

Ok yaydan çıktıysa, isabetle dönecek. 🔓