新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face 上发布的 Ternary Bonsai 2 27B Uncensored Heretic v2 是一个自包含 MLX 2-bit 包，为原版 Heretic v2 添加 DFlash2 推测解码，保留 FP16 视觉塔（8,595,478,392 字节）和 3.85 GB BF16 drafter，不重量化不重训。在 Apple M1 Max 上，temperature 0 的代码和数学任务速度为普通解码的 1.07-1.23x，工具调用 1.16x，13 个提示中位数 0.90x，需约 4 GiB 额外内存。通用聊天、长文档和采样建议改用普通解码的 serve.py。
Nihal-puliyakkady 发布 Gemma-4-31B-Uncensored-NVFP4-DFlash，可在 Windows 本地运行 Gemma 4 31B 无审查模型，采用 NVFP4 压缩缩小体积，并用 DFlash 投机解码加快生成速度。运行需 NVIDIA GPU 至少 24GB VRAM、32GB 内存和 SSD 上 60GB 空间，全部推理在本地完成，无需联网。
/u/zipzak 在 5090 + 192GB Windows 机器上，对 Qwen3.8-Flash-Next Uncensored（abliterated checkpoint）做了 Strata 0.1.41（Q4_K_S）与 Infernix 2026.10.09.2（NVFP4）的同日 A/B 评测。结果为 Infernix 512k 上下文解码 137.0 tok/s、冷预填充 3,497 tok/s，262k 下比 Strata 快约 23%；两者 PPL 统计持平，视觉功能均可用，作者将 Infernix 作为日常主力。
推荐理由：作者在同一硬件与同一推理契约下对两个推理引擎做同日 A/B 实测，给出了解码速度、预填充、质量和冷启动数据，方法可参考。
一位 SillyTavern 用户自制了一个扩展，用 Jev 对当前场景进行 NSFW 程度分类，并据此自动切换连接配置：正常剧情留在常用写作模型，NSFW 或被拒时自动降级到更宽松的模型并重试。连接配置还保存 preset，可按场景类型拆分写作风格。作者尚未开源仓库，正征询社区是否有兴趣。
Veronica（VACA）1.0.0 是一款 Electron 桌面应用，用英文描述需求即可构建应用，支持 Linux x64 和 Windows x64，自带 Node 后端。它固定使用 Qwen2.5 14B 模型（约 9 GB）通过 OpenAI 兼容 API 由 Ollama 托管，另有基于 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Uncensored 加 LoRA 合并、量化为 Q4_K_M 的微调版本托管在 Hugging Face。当前为限时演示版，2026-12-09 后停止启动，仅比对本地时钟，无联网校验、无遥测、过期不删数据。
作者将 HauhauCS 发布的无审查 Qwen3.8-27B（GGUF 格式）转换为自研 C++/CUDA 推理引擎 NInfer 的格式，在单张 4090 上跑出 262K 全原生上下文、约 130 tok/s 解码速度（MTP3，70.8% 接受率）、9K 提示词下 3,591 tok/s 预填充，Perplexity 与官方产物差距在 1.3% 以内，视觉和工具调用仍可用，采用 E8 4Bit 量化。转换器与说明见 https://github.com/T-Crypt/ninfer-4090/pull/4，仓库为 ninfer。
推荐理由：作者给出转换前后速度、上下文和困惑度的对照数字，读者可据此评估自研推理格式在量化去对齐模型上的可用性。
社区版 Gemma 4 E2B Uncensored-MAX 已转换为 .litertlm 格式，可在 Android、Pixel 及 Tensor / Mali 设备上完全离线运行。模型为 INT4 量化，有效参数 2.3B（含 PLE 总参数 5.1B），支持 32,768 token 上下文，仅保留文本能力，体积 2.37 GB。可通过 Google AI Edge Gallery 或 LiteRT-LM CLI 加载，采用 Apache 2.0 许可证。
GitHub 上的开源项目 cross-platform-llm-client 是一个统一跨平台 AI 客户端，可在标准云 API 与本地离线运行自定义及无审查语言模型之间无缝切换。项目采用 MIT 协议，最新版本 1.0.5（2026-07-21），代码总量 647,002 行，获得 1,119 星与 227 个 fork，发布资产含三个 Android APK 安装包。
aentrepreneur 在 GitHub 发布 uncensored-llm，一个从USB直接运行 ./menu.sh 即可启动的100%本地LLM工具箱，基于预编译 llama.cpp（build b10936），无需安装、GPU、网络或账号。内置10个GGUF模型约27.7GB（含 Qwen 3.5 4B/9B/2B、Gemma 4 E4B、Phi-4 Mini、Llama 3.2 1B 及两个 Uncensored 变体），支持 OpenAI 兼容 API、tool calling、RAM 加载后拔除USB、OWASP ASI 实验的教育模式；在 i7-1165G7 上 1B 模型约 20-35 tokens/s。项目 MIT 许可，最低要求 4GB 内存与 8GB USB。
GitHub 上的 LocalAI 是一个完全无审查的本地 AI 工具包，通过 Ollama 运行 Dolphin-Mixtral（Mixtral 8x7B）实现文本生成，并内置 Stable Diffusion v1.5 图像生成、all-MiniLM-L6-v2 嵌入向量、Python 代码执行和流式聊天 Web UI。