按兴趣浏览，循来源深入。
lesj0610 发布基于 nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的 abliterated 版本，权重文件与基座逐字节一致，仅靠 config.json 中的 abliteration_config 块和 fp4local-abliterated vLLM 插件在推理时做拒绝方向投影。625 条有害提示的拒绝短语命中从基座 97.92% 降到 0.16%，MMLU 较基座低 1.30 分，GSM8K 无显著变化；需 vLLM 0.32.1rc0 以上版本，拒绝行为仅在英文下测试，视频能力未评测。
推荐理由：原文给出拒绝率、MMLU/GSM8K 与基座的对照数据，并解释了为什么对 FP4 量化权重选择推理时投影而非直接改权重。
Orca 发布 abliterated 版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化文件，提供 Mix-256G（235.8 GB）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建。模型为 763B 参数 MoE，含 197B 参数 Engram n-gram 表（110.6 GB，留在 SSD 按需读取）和 1M token 上下文；精度按实测 KLD 逐层搜索分配。去对齐版在 500 条有害提示上拒绝率均值 0.074（原版 0.874），JBB-harmful 下降 97%，MMLU 保持 0.91 左右；Mix-256G 在 2×H200 上约 70 tok/s，需 llama.cpp PR #30817，MIT 许可。
推荐理由：原文给出实测KLD、拒绝率与MMLU对照数据，读者可据此判断各量化档位与去对齐版本的实际损失。
DevelopingDad 在 Hugging Face 发布基于 NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的去对齐实验权重 trial117，将 trial 117 实验的拒绝方向干预直接烘焙进 checkpoint，无需运行时 adapter。在两台 DGX Spark 的 TP=2 对照测试中，烘焙版开发集拒绝 0/100、保留集 3/100，与 adapter 的 KL 差异约 0.037 nats；原定的零拒绝目标和 0.20 KL 上限未达成。需 B12X vLLM 运行时，TP=1 冒烟测试通过 5 项基础检查，长上下文、多模态与工具调用能力未经验证。
推荐理由：作者给出了 adapter 与烘焙权重在拒绝数和 KL 上的对照数据，并明确标注了未验证的能力范围，便于读者自行评估这个实验版本。
zjj1993 发布面向智谱 GLM-5.3-Flash 的去中国政治审查 LoRA（rank 32，107M 参数，仅作用于 attention 与 shared experts），采用自蒸馏 SFT 加 DPO 两阶段训练，可精确合并进 nvidia/GLM-5.3-Flash-NVFP4 的 BF16 权重。
推荐理由：原文给出训练方法与前后对照数据，敏感话题审查率从65%降到1%，能力测试差异也在文中列明，可据此自行判断。
Harsha001 在 Hugging Face 发布 LTX-2.5 22B dev 的去审查版 ROCmFPX GGUF 权重，供 stable-diffusion.cpp 在 AMD GPU 上运行。视频 transformer 为 Q4_0_ROCMFP4 4 位格式，Gemma 4 12B 文本编码器经 Heretic 拒绝编辑去审查，拒绝率从 99/100 降到 6/100（KL 散度 0.12），只编辑第 24-39 层的注意力输出投影，并将该差异以 FP32 合入 Lightricks 调优权重，其余张量逐位保留。
推荐理由：作者给出拒绝率前后对比和逐张量差异统计，还解释了为何文本编码器不用 4 位量化，方法可复用。
botp 发布 china-v1 审查方向文件，推理时在第 4 到 44 层投影掉该方向分量，使 Qwen3.8-Flash-Next 不再对中国敏感话题拒答或用宣传口径，原权重不变、可按请求开关。192 题评测中敏感话题拒答/回避率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照显示 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方向由 30 组中英对照对比对的残差流均值差构造，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 是加法而非投影、不能复现结果；作者提示 1989 年六四短问题仍可能回避，法轮功、大饥荒和新疆的数字细节可能夸大。
推荐理由：原文给出审查方向的构造方法、192 题评测和 paired 质量对照，读者可自行判断去审查效果与能力损失。
dealignai 发布基于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做消融编辑去除拒绝行为，保留 1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位，与上游字节兼容可直接加载。HarmBench-320 实测 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基座 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp）， Humanities 类损失最大达 -7.31 pp。低比特量化建议在目标精度上重跑消融流程，原生命令行推理已验证于 4×H200，SGLang 启动参数与构建工具链要求在模型卡中给出，MIT 许可，仓库手动门控。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HarmBench 的前后对照数据，可看出消融改动带来的能力损失和拒绝率变化幅度。
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated 衍生版，对全部 48 层共 24,720 个组件逐权重移除拒绝方向，无训练、无新数据。实测显示未授权框架下的保护性拒绝从 85% 降至 69%，有害请求服从率从 91.0% 升至 94.5%，良性提示的 KL 散度仅 0.0057，但 8 项能力探针丢了 3 项；方向捕获依赖 thinking 开启的提示模式，enable_thinking=False 时有害服从率仅 2.5%。作者定位其为安全研究产物而非安全对齐模型，数字为单模型案例研究。
推荐理由：原文给出逐组件消融方法与消融前后的拒绝率、KL 散度对照数据，可据此判断这次去对齐实际改变了什么、损失了多少能力。
tatekuperus 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.6-27B 的多阶段微调与合并模型 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic GGUF 量化版，作者称其为首个在 8bit 和 4bit 下 ARC-C 超过 700 的该规模微调。去审查由 trohrbaugh 用 Heretic v1.2.0+custom 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法完成，拒绝率从原版 99/100 降至 4/100，KL 散度 0.0469；作者给出的基准显示该模型在 7 项基准中 6 项超过 Qwen3.6-27B 基座。
推荐理由：作者给出 Heretic 消融方法与去审查前后拒绝率对比，并附多组基准和第三方实测数据，可核对去对齐是否损伤模型能力。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 jialinyyzz/humanizer（gemma-4 12B 微调的 AI 文风改写模型）的 abliterated 变体，用投影式 writer 级消融在 32 层移除拒绝方向，alpha 0.8。实测基座模型在 104 个有害改写提示上拒绝率仅 2/104，消融后拒绝率不变，MMLU-2280 仅降 0.04pp，GSM8K 持平；refusal_directions.pt 支持任意强度秒级重新消融，附 GGUF 量化可在 llama.cpp、Ollama 等运行，Apache 2.0。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与 MMLU 前后对比，并诚实指出基座模型本就几乎不拒绝，读者可据此判断去对齐的实际意义。
BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 的无对齐版本，直接在 24GB 2-bit GGUF 上做权重空间消融，未经过 BF16 重量化，保留了 NVIDIA 量化感知蒸馏产出的约 17GB IQ2_XXS 专家权重。编辑共改动 100 个张量，采用 Arditi et al. 2024 的均值差方向法，λ=0 时输出与原文件逐字节一致作为自检门槛。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与能力对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本的实际效果与局限。
Pragmatism0220 在 Hugging Face 发布单文件 GGUF 控制向量，提取 huihui-ai 对 Qwen3.8-Flash-Next 去对齐版本所移除的拒绝方向，可在基础模型任意 GGUF 量化上运行时加载并自行调节强度。该文件 483,520 B，含 47 层 F32 方向张量；实测显示 huihui 的发布只编辑 96 个写入残差流的矩阵，v2 以约 1.78 倍 v1 的强度使用同一方向，与 v2 量化权重的方向偏差 3.3×10⁻⁶ 低于测量噪声底。支持 llama.cpp 的 --control-vector 加载，-1.0 近似 v1、-1.78 近似 v2；仓库未包含拒绝率等行为评测。
推荐理由：把 huihui-ai 去对齐版本实际改动的拒绝方向抽成独立控制向量，附权重空间实测数据，可在任意 GGUF 量化上运行时调节强度。
OS-Software 用 Heretic Abliteration 的自定义 fork 对 llm-jp/llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking 做去对齐处理并放出权重。在 Q4_K_M 量化下，100条日语有害提示词的拒绝数从100/100降到0/100，首token KL散度0.0205；MMLU 68.89%（原版69.00%），HumanEval pass@1 89.63%（原版90.85%）。作者提示该模型安全对齐被大幅削弱，仅建议用于安全研究、对齐研究和红队测试等实验用途，输出应视为不可信并自行验证。
推荐理由：原文给出拒绝率从100/100降到0/100以及MMLU、HumanEval的前后对比，读者可以据此评估去对齐的代价。
Xananthium 在 Hugging Face 发布 REDCELL-26B-A4B-OSINT-Cyber-Abliterated-Pilot-W6A8-Vision，对 terrorswift 的 REDCELL（Gemma 4 26B-A4B 微调）做 abliterated 权重编辑并导出 W6A8 量化。16 条保留集拒绝标记从 16/16 降到 4/16，能力探针保持 19/20，工具调用、工具失败后改道和简单图像识别均通过；使用 Heretic 的保幅值正交消融加 rank-3 修正，编辑覆盖 30 个注意力输出投影、30 个稠密 MLP down 投影和 3,840 个专家 down 投影，路由器和视觉模块保持 BF16。
推荐理由：作者给出了消融前后的拒绝率对照、能力探针和 KL 数值，还标注了未测项，读者可自行核对这个 W6A8 版本的实际取舍。
xtools-at 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-3xMerge 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 ARA 方法消融。实测拒绝率从原版 98/100 降至 3/100，KL 散度 0.0200，消融参数与复现步骤已在 reproduce 目录公开。该模型本身是三个推理蒸馏微调（Claude Opus 4.6 风格蒸馏、Empero Qwen3.8 教师蒸馏、DeepSeek-V4-Pro 数学 STEM 蒸馏）的线性加权合并，合并版尚无独立基准成绩。
推荐理由：模型卡给出 ARA 消融参数与拒绝率前后对比，100 题中从 98 次拒答降到 3 次，可复现步骤也一并公开。
dealignai 发布 GLM-5.3-FP8 的全谱系去对齐权重版 v2，通过直接修改 bf16 residual-writer 张量降低拒绝行为，不依赖微调、LoRA 或运行时钩子。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 上 GARBAGE 降为 0，非版权 240 项行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp；模型基于 zai-org/GLM-5.3（753B，glm_moe_dsa 架构，纯文本），可在 vLLM 上以原生 FP8 速度运行，附 8×H200 TP8 部署配置与 reasoning_effort 仅支持 low/high 等运行注意事项。
推荐理由：发布方给出了 HB-320 拒绝率、MMLU 对比和 v1 到 v2 的修复数据，读者可以据此评估这个去对齐版本的实际表现。
作者 Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-E4B-it 的 projective control vector（GLP），不改权重，在残差流 post-layer 位置运行时投影，覆盖层 5 和 10–41，alpha 1.0。验证显示 stock 模型 refusal32 拒绝 31/32，steered 后 32/32 合规且良性集输出不变、无 garbled 补全；作者强调同家族四个模型的 alpha 分布为 {0.25, 0.5, 1.0}，需按 checkpoint 重跑阶梯，不能移植 alpha。
推荐理由：原文给出完整推导方法、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还解释了为何 alpha 不能跨模型移植，方法细节足够读者复现。
cc1244578151 在 Hugging Face 发布 UkisAI Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next（Qwen3.8-Flash-Next 的推理高效量化衍生版）的 abliterated 版本，通过对已量化 GGUF 做 GGUF 字节级张量移植，替换写回残差流的 144 个张量（约 41.1B 参数，占 125B 主模型的 33%），移除拒绝方向，donor 权重来自 orcarouter 的去对齐版本。发布 IQ3_S / IQ3_XXS / IQ2_XS / Q2_0 四档量化，每档与上游差距不超过 0.2%，并给出逐张量 blake2b 校验（144 变更 / 1080 不变 / 0 例外）。
推荐理由：原文给出了逐张量 blake2b 校验、BF16 对比和推理效率前后数据，读者可以据此判断这种字节级移植的去对齐质量。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的去对齐文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，可作 stable-diffusion.cpp 的 --llm 使用。作为聊天模型，英文有害提示拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变。在 45 条敏感图像提示上与原版编码器无一翻转，提供 BF16 到 Q2_K 共 7 档量化，AD-Q4_K 画像偏移为普通 Q4_K_M 的一半。
推荐理由：发布方给出了拒绝方向消融方法和前后拒绝率、MMLU、图像 LPIPS 等实测数据，可以据此评估这版去对齐编码器的实际影响。
dealignai 发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）的权重级消融版本，以原生 FP8 格式提供 1M token 上下文、视觉与工具调用，采用自研消融方法，不依赖 runtime hooks 或 steering vectors。HarmBench-320 上 CRACK 版在 effort=off 和 max 下拒绝率均为 100%（对比基线 42.81% 和 1.56%），且 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE 均为零；MMLU-14k 整体下降 4.22 pp，剔除伦理类题目后约 -1.1 pp，在 3 pp 知识保留目标内。
推荐理由：作者给出了 HarmBench 拒绝率前后对比和 MMLU 分科目损失明细，可据此判断这次消融实际去掉了多少、代价多大。