按兴趣浏览，循来源深入。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 NVFP4A16 量化版，体积从 bf16 的 65.8 GB 降到 22.1 GB，KL 0.0148。作者用 llm-compressor 0.14.0 按 NVIDIA 的 NVFP4 布局量化：专家用 FP4 权重加 bf16 激活，Mamba2 投影用 FP8，注意力保持 bf16，并用 GPTQ 以 ultrachat_200k 前 256 条对话校准。在 DGX Spark 上用 vLLM 0.30.0 实测通过，MTP 投机解码接受率 63%；24 GB 显存较紧张，建议 32 GB 以上。
推荐理由：作者实测了 vLLM 部署并给出各量化版本与 bf16 的 KL 和拒绝数对比，可据此选择合适的构建。
IstroSec 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 W4A16 量化版，20.5 GB（bf16 为 65.8 GB），KL 0.0215，用 llm-compressor 0.14.0 以 GPTQ 按 64 分组对称 INT4 量化，激活保持 bf16，面向无 FP4/FP8 支持的 GPU（如 Ampere）。在 DGX Spark 上用 vLLM 0.30.0 测试，4 个温度为 0 的请求均正确且工具调用格式正常；Heretic 评测显示 100 个有害提示拒绝 26 个（bf16 去对齐版为 23），作者称数个拒绝的差异不显著。
推荐理由：发布方给出了各量化版本相对 bf16 的 KL 散度和拒绝数对比，还注明两次基线运行差异数个拒绝不显著，便于判断精度损失。
leonsarmiento 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX 量化版，采用 BaseQuant_XL 6/8-bit 混合量化并嫁接 MTP 头，总大小 30.60 GB。MTP 头来自 huihui-ai 在去对齐时原样保留的 19 个源张量，经逐张量校验与 Qwen3.6-35B-A3B 原始 MTP 头字节一致。在 oMLX（M4 Pro 48GB）上 mtp_enabled 开启时草稿接受率 89.1%，吞吐 78.6 tok/s，较关闭时的约 58.5 tok/s 提升 28–34%；MTP 加速仅支持 oMLX，LM Studio 只能加载基座模型。
推荐理由：作者给出 MTP 草稿接受率、吞吐对比和逐张量离线校验数据，读者可据此判断这个 MLX 移植在速度与精度上的取舍。
Cheurteen 在 Hugging Face 发布了 Hikari07jp 消融版 Ternary-Bonsai-2 27B 的重打包 GGUF：把三值权重从 2.125-bit 编码重新量化到 Prism 的 1.75-bit PTQ1_0 格式，并将 PrismML 的 MTP 草稿头以 Q4_0 重新量化合并。实测在 RTX 3070 8 GB 上，带草稿头的文件达 69.3 tok/s，无头版本 50.8 tok/s；困惑度 8.2894 优于 2.125-bit 版的 8.4593，MMLU 76.07%、HumanEval pass@1 75.00%，重打包仅改变 0.0943% 的权重、MMLU 差 0.14 点。
推荐理由：作者不仅重打包了消融权重，还给出困惑度、tok/s 和 MMLU 等前后对照数据，可以看清 1.75-bit 格式相对 2.125-bit 的实际收益。
作者发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-Q4_0-GGUF，在 Hikari07jp 的 abliterated 构建基础上把 MTP 草稿头从 Q8_0（430.41 MiB）重量化为 Q4_0（227.91 MiB），使组合能在 8GB 显卡上运行，实测 RTX 3070 上 45.7 tok/s、7 724 MiB 显存。主干与 abliterated 构建逐位一致，仅 blk.64.* 不同；因 MTP 头只是草稿、输出由主模型验证，困惑度 8.4593 与无头版本 8.4557 在测量误差内，200 个贪心 token 零分歧。
推荐理由：作者给出逐字节校验和 RTX 3070 8GB 实测数据，说明把 MTP 头降到 Q4_0 后为何不损失输出质量。
edp1096 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-FP4-Local，将经审计的 Huihui v2 修改从匹配的 Unsloth/Huihui Q8_0 权重迁移到 NVIDIA FP4-Local 检查点，变更投影重建后取整为 BF16 并编码为 MXFP8，NVFP4 专家、PLE、MTP、视觉与 tokenizer 保留 NVIDIA 原始字节。
推荐理由：原文给出了量化 delta 迁移的具体做法和 DGX Spark 上的运行测试记录，读者可以据此判断该检查点的实际可用状态。
sky3c 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，用 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法去审查，8 bit 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535。模型将思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10，8 bit ARC-C 735、ARC-E 882，4 bit ARC-C 719，作者称在全部 7 项基准上超过原版 Qwen3.8-27B。提供常规与 MTP 两种 GGUF 量化，Q4_K_S 下常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s（5090 实测），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），工具调用建议 Q4_K_M 以上量化。
推荐理由：作者给出 Heretic ARA 消融的拒绝率与 KL 散度前后数据，以及各量化档位的基准对比，可据此评估这个去对齐微调的实际改动幅度。
shefowl 发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的混合精度 GGUF，非专家张量取自 SC117 的 IQ3_XXS 档、路由专家张量取自 Q2_0 档，逐字节复制未重新量化，权重为上游已去拒绝的 abliterated 版本。
推荐理由：作者给出了与 IQ3_XXS 和 Q2_0 档在困惑度、解码速度和内存占用上的实测对比，可据此权衡这套混合量化的取舍。