按兴趣浏览，循来源深入。
MoonMath.ai 发布 MoonMath-ai/GLM-5.3-Uncensored-FP8（Dolly2），通过修改 GLM-5.3 中 21 层的 29 个模块实现 abliteration，无需重训练。在网络安全拒绝测试集上应答率 83.1%，高于公开 abliterated 版的 67.3%；IFEval 91.0 对 39.0，MMLU-Pro 89.0 对 84.0，AIME 2025 73.3 对 63.3，且后者出现 67 次循环退化而 MoonMath 为 0。
推荐理由：原文给出 abliteration 的具体模块改法和拒绝率与质量基准对照，还报告了同类公开模型 53% 循环退化的问题，便于判断各版本取舍。
3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化版，目标模型采用 affine 2-bit/group-128 重建，搭配 Inco AI 的 BF16 DFlash2 草稿模型，完整下载 74.048 GB。在 M1 Max 64 GiB 实测中，代码与数学 warm 解码达 37.62 和 33.69 tokens/s，约为基线的 1.70× 和 1.56×，文本仅 1.048×；固定 50 题 GSM8K 子集全部答对且与原生参考一致，进程峰值内存 42.12 GiB。
推荐理由：作者实测了 M1 Max 上代码与数学解码的加速倍数和内存峰值，并给出 32/48/64 GiB 的可行性判断，便于评估本地部署。
南北阁团队发布 Nanbeige4.3-33B，定位为 Nanbeige4.3 系列的教师模型，用于后续向更小模型（如 Nanbeige4.3-3B）蒸馏智能体能力。官方基准显示其在约 30B 参数开源模型中于 Terminal-Bench 2.1、DeepSWE、Automation Bench 等多数智能体编码与协作任务上领先，并说明在 35 个职业的 JobBench 评测中多数占优。模型支持 512K 上下文，提供 enable_thinking 与 preserve_thinking 等可配置聊天模板，可用 Transformers、SGLang 或 vLLM 部署。
推荐理由：原文给出与同规模开源模型的完整基准对比和推理部署配置，可借此了解 30B 级开源智能体模型的实际水平。
/u/smirkishere 基于 Qwen3-TTS 0.6B 微调出 Lure-TTS 和 Lure-Turbo 两个语音模型，支持内联标签、语音方向控制和音色克隆，训练成本不到 $200。Turbo 的 RTF 为 0.14，对比 5B Fish S2 Pro 的 0.195，同时保持相同说话人相似度（ECAPA 0.699）。作者还发布了 Lure-TTS 推理引擎，基于 faster-qwen3-tts（CUDA）、mlx-audio（Mac）和 audio.cpp（CPU），在 4090 上首音频输出 0.17s（参考代码为 10.6s），整体快约 5 倍（RTF 0.53 vs 2.54），支持流式 0.32s 分块、CUDA graphs 和最多 8 路并发。
推荐理由：作者公开了训练流程、RTF 与 ECAPA 对比数据和训练代码，可复现的低成本 TTS 微调路线有参考价值。
R0U5 用 Lethe 正交化消融方法放出 Qwen/Qwen3.5-9B 的永久无对齐版本权重，拒绝率从 3.1% 降到 0.0%，KL 散度 0.009。方法对所有 32 层共 64 个残差写入投影做消融，bf16 权重约 18 GB，Apache-2.0 协议，并附 GGUF 转换与量化命令，q8_0 约 9 GB、q4_k_m 约 5.5 GB。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 64 个矩阵的消融范围，去对齐程度与能力损失都有数据可查。
RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去对齐版本发布，用 abliterix 从 attention、共享与路由专家投影中移除拒绝方向，Optuna 在 100 条 MITRE 提示词上选强度。保留的 MITRE 拒绝率从 15% 降至 0%（n=100，Q8_0），无害提示词 KL 散度 0.0146 nats/token，HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，pp512/tg128 速度变化在 3% 以内。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率前后对照，MITRE 拒绝从 15% 降到 0% 且各基准无显著下降，便于评估该去对齐版本的取舍。
virtualdmns 发布基于 HuggingFaceTB/SmolLM3-3B 的 abliterated 版本 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored，用 Heretic 定向消融配合 Optuna TPE 参数搜索，100 次试验中选出 Pareto 前沿上的最优权衡。独立复测显示拒绝率从基线的 82/100 降到 3/100，KL 散度为 0.0684；架构、tokenizer 和聊天模板不变，保留 /think 与 /no_think 模式，仅权重不同。lm-eval 基准显示多数指标变化在 ±2 点内；ggsm8k strict-match 上升 42.0 点而 flexible-extract 下降 8.0 点，作者提示这是答案格式偏移，应视为混合结果。
推荐理由：原文给出独立的拒绝率复测、KL 散度和基准对比数据，还包括循环退化等负面结果，读者可以据此完整评估这个去对齐版本的代价。
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。
10exdev 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版本的 GGUF 量化构建，提供 235.8 GB 的 Mix-256G 与 114.0 GB 的 Mix-128G 两种混合精度档位。拒绝率加权均值从基座的 0.874 降到 0.074，MMLU 保持 0.91 左右；需 llama.cpp PR #30817 才能加载，Engram 表存于 SSD。
推荐理由：原文给出实测拒绝率与 KLD 对比数据，读者可据此判断去对齐的幅度和两档量化的质量代价。
ISTA-DASLab 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本，用 GSQ 加 RCO 的梯度搜索按张量敏感度分配量化类型，提供 IQ1_M、IQ2_XXS、IQ2_XS 三档。IQ2_XXS（2.00 bpw）在 AIME25、GPQA-Diamond、LiveCodeBench v6 上完全追平 FP8/FP4 基模型，任务均值恢复 100.0%；IQ1_M 保留 98.7%。配合 Strata 引擎可在单张 12 GB VRAM 的 GPU 上运行；llama.cpp 截至 2026 年 10 月 23 日尚不支持该模型。
推荐理由：原文给出了各量化的基准恢复率和完整方法与分配文件，读者可以据此判断低比特量化到底损失了多少能力。
staccs 发布了 106.8 GB 单文件 GGUF，对 dealignai 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated（UNCENSORED-FP8）版本重新量化，采用 lecore 激活校准的 11-bit 向量量化处理路由专家（2048 码本条目、65,536 校准 token，1.39 bpw，cosine 0.909），注意力骨架用 q4_K，共享专家 VQ 11-bit。评测以未量化源模型为教师，WikiText-2 上 2k/16k 上下文困惑度 2.817/2.936，top-1 一致率 80.2%/78.6%，优于未校准的 vq10sh12 版本（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
推荐理由：作者用未量化源模型给出困惑度、KL 散度和 top-1 一致率对照，可据此评估这套 11-bit VQ 量化的损耗。
OpenRouter 宣布月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 上线，定位为基于 Kimi K3 后训练、面向长程编码和智能体任务的 1M 上下文多模态开源权重模型。定价为 $2/M input tokens、$10/M output tokens，可在 OpenRouter 直接试用。
推荐理由：正文给出了定价、上下文长度和定位说明，想试用长上下文编码与智能体场景的读者可以直接在 OpenRouter 上体验。
Baseten Base Labs 开源了基于 Qwen3.5-9B 后训练的 9B 决策模型 elephant-1（MIT），不生成文本，而是对 yes/no、多选或有序评分问题直接从选项字母 logits 输出概率。Artificial Analysis 独立评测其 Decision Index 得 65 分，与 d1-ultra 持平，成本约 $8/1M tasks，约为 d1-ultra（约 $31）的四分之一；Jev Decision Index 0.4 得 62.65，为 15B 以下最佳。When2Call 95 分、WildGuardTest 93 分，Omniscience 非幻觉率 93 但准确率仅 12，倾向回答不知道。
推荐理由：原文给出 Decision Index 得分、成本对比和分项基准数据，还说明了训练数据构成与架构改动来源，便于判断适用场景。
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。
论文报道了在北海道大学医院封闭网络内部署的临床支持智能体平台 LLENS，使用 8 块 NVIDIA H200 GPU 与开放权重模型 Kimi K2.6（约 1 万亿参数），自 2026 年 9 月 14 日起在医院网络运行。Kimi K2.6 从 3 个候选中选出，在 2026 年日本医师执照考试模拟中得 480/500 分；在 180 道基于医院文档的问题上，交互式工具访问准确率 97.2%，高于固定检索的 81.3%（差距 15.9 个百分点，95% CI 10.9-21.3）。
推荐理由：在医院封闭网络内部署开源大模型智能体的完整实测，对比了三种检索方式的准确率，方法可迁移到其他内网场景。
dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去除拒绝方向的 abliterated 版本，提供 BF16 safetensors 与 GGUF 权重。
推荐理由：原文给出消融方法与配对评测数据，MITRE 拒绝率从 0.15 降到 0.0 且各基准质量未显著下降，可据此判断去对齐代价。
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。
Reddit 用户 /u/Queasy_Asparagus69 将 Swift-1.5 微调版 Qwen3.8-27B 量化为 hipfire 的 MQ4 格式并附带 MTP 头用于投机解码，目标是让 AMD 用户获得比 llama.cpp 更快的速度。在 RX 7900 XT 20GB、ROCm 7.1 环境下，Prefill 快约 1.4–1.85 倍，16K 上下文约 1100 tok/s（llama.cpp 约 700）；带 MTP 的真实 prompt 解码 36.5 tok/s（τ≈1.94），16–49K 上下文为 52–59 tok/s。六个约 10–20K token 的真实 Rust 编码任务全套耗时 237 秒，对 llama.cpp 的 530 秒，端到端快 2.24 倍。
推荐理由：作者在同一块 7900 XT 上用真实 Rust 任务给出与 llama.cpp 的逐项速度对比，数据足够具体可复现。