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作者 /u/zoraruha 微调 Gemma 4 31B 发布了 Monadize（gemma-4-31B-Monadize-v0.1），通过调整 next-token 概率分布和单字符分词来减少 "Elara" "Elias" 这类高频名字的重复。temperature 为 1 时生成 30 个角色名和 30 个城市名，基座 Gemma 大量重复，Monadize 产出 60 个不重复名字，起始字母的 token 分布也明显更宽。作者还观察到叙事风格有变化，并提示这是实验性模型，以关闭 thinking 的方式微调，建议保持 thinking 关闭；模型发布在 https://huggingface.co/zoracapri/gemma-4-31B-Monadize-v0.1。
推荐理由：作者给出了基座与微调模型的 next-token 分布对比和 30+30 命名实测数据，方法与结果都可复现查看。
一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户在跑约 300t 的快速角色扮演时，发现 Gemma 4 31B（IQ3XSS）效果不错但生成响应很慢，而 26B（IQ4）速度更快。发帖人询问两者哪个更好，并寻求这两个模型无审查版本（uncensored）的推荐。
社区作者发布实验模型 Bathory-X，一个基于 Gemma 4 26B A4B 的推理 MoE 模型，经微调用于散文写作与角色扮演（含 ERP），应已完全无审查。模型融合了多个优秀写作模型的内容，旨在消除常见 AI 写作套路如滥用明喻、三段排比等。作者提供 Transformers 版本与 GGUF 量化，并征集各 backend 的问题反馈与最佳 preset。
基于 Qwen3.5-4B 的社区对话/角色扮演微调模型在 Hugging Face 发布，提供 ~3.5 GB 的 Q6_K GGUF 量化文件，支持 llama.cpp、LM Studio 和 Ollama。模型用 Unsloth QLoRA（rank 16、alpha 32）在 AMD RX 6700 XT 上训练，数据集约 11,400 行对话，最终 train loss 约 0.92，上下文最长 2048 token。另有 ~672 MB 的 F16 视觉投影文件，仅图像输入时需要。