按兴趣浏览，循来源深入。
ktobik 在 Hugging Face 发布 abliterated（去拒绝）版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建。模型为 763B 参数 MoE，含 384 个路由专家和 197B 参数 Engram n-gram 表（110.6 GB 留在 SSD 按需读取），1M token 上下文。精度由实测 KLD 的背包搜索逐层分配，Mix-256G 在 held-out 文本上 top-1 一致率 93.7%、PPL 较原模型 +2.4%。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率前后对比和逐层精度搜索方法，读者可据此判断去对齐版本与量化方案的实际代价。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，将 refusal directions 从同系 DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated 迁移而来，以 scale 3.0 的保范双投影编辑作用于 attn.wo_b 和共享专家 ffn.shared_experts.w2（第 4-36 层）。评测显示 LLM 评审下真实拒绝率从基座的 99/100 降到 0/100（53 条完全配合、47 条带免责声明），无害提示 KL 散度 0.093，GSM8K 抽测 18/20 对比基座 19/20。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 GSM8K 抽测数据，并说明关键词检测与 LLM 评审的差异，读者可据此评估去对齐程度。
orcarouter 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版的 GGUF 量化权重，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存占用）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建，基于 763B 参数 MoE 模型，含 197B 参数 Engram n-gram 表常驻 SSD。去对齐后 500 条有害提示拒绝率加权均值从 0.874 降至 0.074，过度拒绝从 0.069 降至 0.006，MMLU 保持 0.91 左右不变。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率与 MMLU 前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、能力是否保留。
AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 DwarfStar（ds4）Q2 版 GGUF，把 DeepSeek 的拒绝方向从权重中投影移除，仅替换写入残差流的 122 个张量，其余字节与原文件一致，文件大小 365.7 GB，MIT 许可。同一编辑在 llama.cpp 实测中，JailbreakBench 英文拒绝率从 91.4% 降到 0.0%，XSTest 安全拒绝率从 8.0% 降到 0.4%，MMLU 变化在约 2 分内；该文件本身尚未在 DwarfStar 上测得数据，适用 Metal（Apple Silicon）、单张 CUDA GPU 或 ROCm。
推荐理由：原文给出同编辑在 llama.cpp 上的 JailbreakBench 等前后实测数据，读者可以据此估算该 Q2 版本的去对齐收益与 MMLU 代价。
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 abliterated 完整权重，仅原地改写 52 个张量（attn.wo_b，第 10-35 层），lambda 2.5，架构不变，可直接用 vLLM 或 SGLang 按原配方部署。实测 1,207 条提示下拒绝率大幅下降，如 HarmBench 从 94.1% 降至 5.0%，过拒率略有改善；代价是一个安全工具的授权/未授权配对从 8/11 降到 0/11，另提供保留 6/11 配对的 lambda 1.0 overlay 版本。
推荐理由：原文给出六个提示集共 1,207 条的拒绝率前后对比，以及强度与过拒率的取舍数据，可据此判断这个去对齐版本的实际效果。
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 去拒绝 overlay，仅修改 52 个 attn.wo_b 张量（第 10-35 层），其余权重与上游逐字节一致。lambda=2.0/2.5 时 HarmBench 拒绝率从 94.1% 降至约 5%，但授权/未授权安全任务的区分从 8/11 塌缩到 0/11，无害提示的过度拒绝从 3.2% 降到 0.0%；方向向量来自 drowzeys/keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 rank-1 分解，生产环境为 4 节点 DGX Spark (GB10) TP4 环形集群，1M 上下文下连续使用无循环或退化。
推荐理由：原文给出六个评测工具、1207 条提示的拒绝率实测和 lambda 选择依据，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际代价。
AtomicChat 将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 中的拒绝方向从权重中投影移除，发布 GGUF 量化版和 rank-1 LoRA 适配器。实测 JailbreakBench 英文拒绝率从 88.9%/91.4% 降至 0.0%，3.58bpw-Q2_K 档 MMLU 86.0%→86.6%，2.67bpw-IQ1_M 档 MMLU 降至 81.8% 未通过门槛；需支持 DeepSeek-V4.1 的 llama.cpp 构建（如 Unsloth 的 commit 9d907b7cfe0e），Engram n-gram 表可留在 SSD 上分页读取。
推荐理由：原文给出拒绝率、KLD 和 MMLU 的前后对照数据，还说明各量化档的取舍，读者可据此选择合适的版本。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 3.5bpw 量化包（257.6 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文，保留视觉权重、MTP 头与 n-gram 表。实测 HarmBench-320 在 chat 与 thinking 模式均 320/320 全部 COMPLY，MMLU-500 从 67.60% 降至 64.80%（-2.80 pp）。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 55 tok/s 解码，并建议如需更低比特应重新跑 abliteration 流程而非直接重量化。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HarmBench 的前后对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本在拒绝率与能力之间的取舍。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 XQ 混合精度量化版，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上运行，需配合自研 Xolotl 引擎而非 llama.cpp/Ollama。模型带 rank-2 拒绝方向编辑（manifest id adea0515bbf69a0b），拒绝探针显示 chat 模式 0/100、think 模式 0/50 拒绝；8K 预填充 239.8 tok/s，解码 12–13 tok/s。短 Gauntlet 测试 2/5，比作者此前 V4.1 v2 量化版（4/5）有回退，原因尚未定位；校准后重做的 V3 版本正在上传。
推荐理由：作者给出了拒绝探针、困惑度和速度的实测数据，还说明了量化分配与拒绝方向编辑的具体做法，可据此评估这个本地化版本。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GSQ 混合层级量化无对齐版本，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上以 12–13 tok/s 解码运行。模型对专家采用 ternary/2-bit/3-bit 混合量化（平均 2.093 bpw），并施加 mrfakename 风格的 rank-2 拒绝方向编辑；行为探针显示 chat 模式 100 个有害与 100 个安全样本均 0 次拒绝，think 模式同样 0 次拒绝。
推荐理由：卡片给出了量化前后困惑度对比、拒绝探针和速度实测数据，读者可以据此判断这个 152 GB 版本在消费级硬件上的真实质量。
drowzeys 在 Hugging Face 发布 keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated，这是针对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 keys overlay 而非完整 checkpoint。消融范围为 L10–35 的 attn.wo_b（λ=3.5，k=1，mean Δrel ≈ 0.053），L0–9、L36–39、MTP、vision、Engram、experts 等锚点保持不动；Refusal32 32/32 BYPASS、0 拒绝、0 乱码，Cyber 22/22 BYPASS。
推荐理由：原文给出了消融层范围、λ参数和 Refusal32 拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际改动幅度。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 2.9bpw 量化包（388 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文、thinking 开关与 vision/MTP/Engram 权重保留。实测 MMLU-500 从 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 chat 模式 320 项全部 COMPLY；在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 前后对比和 HarmBench 拒绝率数据，可以量化评估去对齐带来的能力损失。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝（uncensored）版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，通过权重级修改移除拒绝行为，采用原生 FP8（e4m3）加 FP4 MoE 专家权重，保留 1M 上下文、视觉与视频、工具调用和推理档位。实测 HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU logit 评分从基线 87.63% 降至 83.77%（−3.86 pp）。作者建议低比特量化需在目标精度上重做 abliteration 流程，否则合规性可能退化；权重以 MIT 许可发布，需手动申请访问。
推荐理由：发布方给出了与官方API同提示词的MMLU对照和HarmBench全合规数据，可以据此判断这次abliteration的合规收益与能力代价。
mrfakename 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，用方向性消融移除拒绝行为。chat 和 think 模式沿不同方向拒绝，因此移除 rank-2 拒绝子空间，逐层测量方向并投影出 40 个主层的残差流写入，各层强度由多目标搜索确定。Q8_0 GGUF 贪心解码下，chat 拒绝率从 97/100 降至 4/100，think 模式推理头拒绝从 98/100 降至 9/100，harmless 首词 KL 为 0.067；路由专家、嵌入、Engram 表和 DSpark/MTP 层与原版逐位一致，另提供 abliteration-lora.gguf 和 abliteration-edit.npz。
推荐理由：原文给出rank-2拒绝子空间的消融方法和拒绝率前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的投影控制向量（GLP），在残差流 layers 1–39 以 alpha 0.75 施加 h <- h - alpha*(h·d)d，不修改任何权重。校准阶梯显示 alpha 0.75 为拐点：refusal32 从 stock 1/32 提升到 23/32 comply，alpha 1.0 达 26/32 但中英代码混杂翻倍，alpha 2.0 反而回退到 10/32 且 31/32 出现混杂；验证基于 vLLM 离线 4x H200、greedy、thinking off、n=32。
推荐理由：作者给出了完整的 alpha 校准阶梯和拒绝率、代码混杂等实测数据，读者可以据此判断这个控制向量的实际效果与适用边界。
Adolphsson 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED 的 GGUF 量化版本，基于 dealignai 对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B MoE，1M 上下文）的权重级 abliteration 结果转换。提供 Q8_0（508 GB）、Q4_K_M（449 GB）、Q3_K_M（374 GB）三种量化及 BF16 视觉 projector，Q4/Q3 为从 Q8 两步 requant，敏感层用 Q5/Q6/Q8；模型推理电路已按 OrcaSAQ 风格做敏感度感知量化，完整 1M 上下文（KV 约 890 bytes/token）。
推荐理由：不只放出去对齐权重，还给出逐量化的拒绝率与 NIAH 实测和 CPU 部署配方，读者可据此评估质量损失。
dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash 的权重级消融版本，HarmBench-320 上攻击成功率从基座的 42.81%（effort=off）提升到 100%，且在两种 effort 档位下均无拒绝回退。MMLU-14k 整体下降 4.22pp（86.96%→82.74%），剔除伦理类学科后差距收窄至约 -1.1pp；模型为原生 FP8 权重、1M 上下文、552B 骨干（8B/16B 激活），卡面附 SGLang 部署路径与 4×H200 实测配置。
推荐理由：卡面给出 HarmBench 拒绝率与 MMLU 逐学科前后对比，读者可以自行衡量这次权重级消融在能力保留上的真实代价。
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的 abliterated 无对齐版本，量化为 EXL3 2.9bpw，约 197 GiB，可在两台 DGX Spark (GB10) 上以 TP=2 部署。
推荐理由：原文给出 HarmBench 拒绝率与 MMLU 全量对比，量化了能力损失集中在伦理子集，读者可自行评估取舍。