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xtools-at 在 Hugging Face 放出 Ministral-3-8B-Reasoning-2512 的去对齐版本，基于 Heretic v2.0.0.dev0 Arbitrary-Rank Ablation（ARA）对第 13 至 25 层做消融。实测 100 次拒绝率从原模型的 96/100 降到 6/100，KL 散度为 0.0839；原模型为带视觉能力的 8.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器，支持 256k 上下文，BF16 需 24GB 显存，量化后低于 12GB。
推荐理由：原文给出 Heretic ARA 消融参数与拒绝率从 96/100 降到 6/100 的前后对比，KL 散度数据可直接评估去对齐改动幅度。
wlejon 在 GitHub 发布 brolm，一个纯 C++20 的语言与文本模型推理库，是 brodiffusion 的文本侧对应物，基于 brotensor 和 bromath 构建。它支持编码器嵌入与解码器生成，内置 CLIP、T5、Qwen3、Qwen3.5-VL、Qwen3-VL、Mistral 3.1、Gemma-2、Whisper、NLLB-200 等模型组件，后端覆盖 CPU（FP32）、CUDA、Metal 和 Vulkan（FP16/BF16），可直接加载 safetensors 与 GGUF 权重（量化权重需 GPU 后端）。MIT 协议，Pre-1.0 版本，CI 只覆盖 CPU 构建且自包含测试通过，绿色构建不表示模型输出正确。
推荐理由：README 讲清了纯 C++20 推理库的组件构成、支持的模型族与 GGUF 量化加载方式，并说明 CI 绿色并不代表模型输出正确。
Venice.ai 与 Eric Hartford 及 Dolphin 团队合作发布基于 Mistral 24B 的 venice-uncensored 权重，定位为平台上无硬编码对齐的模型，对齐由用户系统提示词决定。模型卡保留 Mistral 默认 V7-Tekken 聊天模板，给出用于去审查的示例系统提示词，推荐 temperature=0.15，可用 vLLM（需 vllm>=0.6.4、mistral_common>=1.5.2）或 transformers 运行，全精度约需 60GB 以上显存。
推荐理由：模型卡写明了依赖系统提示词设定对齐的思路和推荐采样参数，本地部署者可以据此直接上手。