新闻、仓库与研究，按时间排列。
bowmanslayer 在 Hugging Face 发布 VeriLoop-E2-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具在本地运行，并支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容 API 服务器，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
Hugging Face 上出现模型 mikechambers84/GLM-5.3-Flash-Uncensored-W4A16。该模型页面目前无 README 说明内容，且未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
Lexum-J 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.5-0.8B-Abliterated-V2 的 i1-GGUF imatrix 量化合集，提供从 i1-IQ1_S（0.4GB）到 i1-Q6_K（0.7GB）的多种量化文件。其中 i1-Q4_K_S 被标注为最优的尺寸/速度/质量平衡，i1-Q4_K_M 为推荐且快速的选项。同时提供 0.1GB 的 imatrix 文件供用户自行制作量化，静态量化版本另在独立仓库发布。
Zewsic 在 Hugging Face 发布 edwixx/diffusiongemma-26B-A4B-it-HERETIC-Uncensored 的 NVFP4 量化版本，基于 Heretic 修改后的专家权重而非原始 Google 模型。MoE 专家与 dense MLP 采用 NVFP4（W4A4、group size 16），注意力、embeddings、router、vision tower 等保留 BF16，校准使用 ultrachat_200k 的 128 个样本、截断至 2048 token。原生存储需 Blackwell 或更新 GPU，可通过 vLLM 部署，许可证为 Apache 2.0 加 Gemma 4 条款。
Hugging Face 上架了 TheCluster/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MLX-mxfp4 的演示页面，模型为 Qwen 3.5 9B 的 uncensored aggressive 版本，采用 MLX mxfp4 格式。该模型目前没有被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
Hugging Face 用户 jirka642 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic-Native-MTP-Preserved 的 EXL3 量化版本，基于 Qwen/Qwen3.8-27B 微调模型。量化使用 ExLlamaV3 1.6.1 转换，提供 4.0、5.0、6.0 bits per weight（MTP4,H6,V6）三种精度。由于原仓库缺少兼容的 preprocessor_config.json，作者改用了 Qwen/Qwen3.8-27B 官方仓库的配置文件。
无删减版模型 Subnet46/GLM-5.3-Flash-Uncensored-NVFP4 出现在 Hugging Face，模型大小为 181B params，采用 Safetensors 格式。张量类型涵盖 F32、BF16 与 U8。该模型目前没有模型卡，也未被任何 Inference Provider 部署，仅可申请服务商支持。
xohaohe（华哥）发布 27B 级 MLX 多模态混合精度量化模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable5.5-Cold-Fusion-L-Uncensored-fp16-oQ4e-mtp，使用 oMLX 0.7.1 处理，开放下载。模型基于稠密 Qwen 架构，默认 4-bit affine（group size 64），保留视觉编码器与 1 层 MTP，上下文配置 262,144 tokens，4 个 Safetensors 分片共 17.94 GB。本量化版本测试成绩待补充，上游成绩不代表其实测表现。
AuroraIMG-6M 发布，这是一个仅 6M 参数的文生图模型，可在 64x64 分辨率下生成可辨识的图像。6M 参数包含全部组件，没有超大文本编码器或 VAE。模型卡提供了样例、架构与训练细节说明及快速上手指南。
Hugging Face 上发布了 robertbschuette/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，基于 GLM-5.3-Flash 的 abliterated 版本，提供 UD-Q4_K_XL 量化格式，支持图像-文本到文本的多模态输入。页面给出了用 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等工具加载和部署的完整方法，llama.cpp 路线可启动 OpenAI 兼容的本地服务器。
balkhaisi9 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber 的 GGUF 量化，用真实 agent 编码会话日志构建重要性矩阵，而非通用英文语料，保留 MTP 头与视觉塔。提供 IQ4_XS（含/不含 MTP，14.96/15.38 GiB）与校准矩阵文件，配对评测显示 IQ4_XS 相对 Q5_K_M 的 PPL 代价为 +0.417%±0.187%，在单卡 V100 上端到端速度为 Q5_K_M 的 1.20x，逐字抄写保真 7/7。该仓库只做量化，无微调或行为改动，上游为 philbert440 的 abliterated 去拒绝模型。
推荐理由：作者给出基于真实agent流量的imatrix校准语料构造方法与配对评测数据，做法可复现，对低比特量化部署有可迁移价值。
darask0 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored 的 IQ2/IQ3 混合量化版，基于 orcarouter 的 FP8 源模型转换，两个 GGUF 分片共 83.707 GiB。该版本保留全部 45 层文本主干和 42 个路由层中的 288 个专家，采用校准和 GPTQ 误差反馈，路由专家主要用 IQ2_XXS、重要下投影用 IQ3_XXS。在 RTX PRO 6000 96 GB 上实测 256 输入时 decode 91.0 tokens/s，需自建补丁版 Maya 运行时，与原版 llama.cpp、LM Studio、Ollama 的兼容性未经验证。
AI-conn 在 Hugging Face fork 了 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-abliterated，由 mradermacher 完成 GGUF 转换，基础模型为 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct，采用 Apache-2.0 许可。该 MoE 模型总参数 30B、每 token 激活约 3B，但全部专家权重需常驻 VRAM；20 GB 显卡推荐 17.28 GiB 的 i1-Q4_K_M 文件。社区实测基础模型在 HumanEval Pro 得分 60.4%，目前尚无任何 abliterated 版本的独立编程评测。
shefowl 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated GSQ-RCO GGUF 剪枝版，每层保留 512 个路由专家中的 352 个，未重量化或重训，基于 IST-DASLab 的 RCO 专家搜索。在 RTX 4050 6GB 加 16GB 内存的笔记本上以 Strata 0.1.42 达到 10.8 tokens/s，全量 512 专家版为 9.0；代价是事实问答 NQ-open 得分 28.4%（全量 33.1%），greedy 代码答案循环次数明显增多。与 dense Qwen3.8-27B 在事实和代码上打平；相比专注代码的 ISTA Coder 速度更快且可在代码外使用。文件共约 56.5 GB，附带 Strata 运行配置和专家档位文件。
推荐理由：原文给出完整速度与基准对照数据，读者可以直接判断这版 352 专家剪枝文件在自己的显存预算下值不值得用。
用户 Ecmcfee 于 2026-10-11 上传了 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-oQ8e-mtp 的量化版本，替换旧版本，此前下载过的用户需重新下载。该模型使用 oQ（oMLX v0.7.1.dev1）混合精度量化，为 qwen3_5 架构，8-bit、group size 64，格式为 MLX safetensors。
wacomctl672 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-ninfer3090，这是基于 d0xin abliterated 检查点、面向 ninfer-3090 转换的量化产物，并集成了 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2。基座为 Alibaba Cloud 的 Qwen3.8-27B（Apache 2.0），指令微调来自 UkisAI 的 Swift-1.5-Qwen3.8-27b。Swift Open License v1.0 规定年营收低于 $1,000,000 USD 的实体可免费商用，超过需与 UkisAI 达成商业协议。
Hugging Face 上线 lesley311/Noct-Q-Uncensored-Qwen-Image-2.1 模型，提供 Diffusion Single File 库的使用说明。用户可通过 Diffusion 单文件方式加载，并借助 Google Colab、Kaggle 等 Notebook 及本地应用运行，目前部分代码示例仍在征求社区 PR 补充。
SizorCloud 发布 Ideogram 4 所用 Qwen3-VL 文本编码器（abliterated）的单文件合并版，将 noelthekke 原仓库的 4 个分片 safetensors 合并为一个 qwen3vl_text_encoder_abliterated.safetensors（398 个张量，BF16，约 15 GB）。合并仅是格式重打包，未改动任何权重或量化。该文件供 sd-webui-forge-classic 2.30 等 UI 在 Text Encoder 下拉框中加载，配合 Flux2 系 VAE 使用 Ideogram4 预设。
一个 27B 级推理模型以三值权重形式发布 llama.cpp 版本，语言模型约 5.9 GB，比 FP16 小约 9.3 倍，保留 98.2% 的 FP16 智能水平。14 项 thinking 模式基准平均 84.78，明显高于 IQ2_XXS 的 72.59，接近体积大三倍的 UD-Q4_K_XL；Apple M5 Max 笔记本上约 47 tok/s，支持 262K token 上下文，提供 PTQ1_0 和 PQ2_0 两种 GGUF 打包。
minas2025 在 Hugging Face 发布 Qwen-3.5-2B-StupidChat-Uncensored（F16）模型，可在本地以 OpenAI 兼容服务器或命令行方式运行推理。模型支持通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具拉取使用，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体框架。
Microsoft 发布 AesCode 8B 与 32B 开放权重模型，以 HTML/CSS 生成信息丰富的幻灯片、海报和仪表盘等可视化产物。模型用同一提示词生成的图像作美学参考，同时按提示词保证内容，通过图结构监督和解耦跨模态奖励将语义要求与视觉线索分离；AesCode-32B 从 Qwen3-VL-32B-Instruct 出发，经冷启动 SFT 与七通道奖励的 GDPO 训练，在聚合基准上领先，权重和 GGUF 版本已上架 Hugging Face。
Reddit r/LocalLLaMA 用户从零训练并开源了 Recursive BitNet N-Gram 102M 模型，结合三值权重、共享 Transformer 层和哈希 n-gram 嵌入，训练总成本约 100 欧元，处理不到 5B tokens，支持 65,536-token 上下文。模型含 102.28M 独特参数，六个 Transformer 块共享权重运行两次；lm-eval zero-shot 基准平均分 40.59%，ARC-Easy 为 40.11%。权重、推理代码和评测结果已在 Hugging Face 发布，含 409.14MB FP32 主权重和 124.24MB 打包导出。
OpenMOSS 发布 MOSS-Image 系列的监督微调文生图模型 MOSS-Image-SFT，由 MOSS-Image-Base 微调而来，示例显示 SFT 版文本分组更清晰、白板排版更有序。模型支持自然语言提示词、标签序列和 JSON Layout 控制文字位置与物体排布，权重与推理代码以 Apache 2.0 许可开源，VAE 采用 FLUX.2 small decoder，并提供 ComfyUI 插件和 Prompt Enhancer skill。
推荐理由：官方给出了从 Base 到 SFT 的同图对比和完整推理配置，读者可以直接复现文本排版更整齐的文生图效果。
hotdogs 发布 jev-Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PTQ1_0 的 TQ1_0 量化版本。用户可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等多种工具，并可在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 中配置调用。
OpenMOSS 在 Hugging Face 发布 MOSS-Image 系列的基座文生图模型 MOSS-Image-Base，支持自然语言提示词、标签序列和 JSON Layout 控制文字与物体排布，权重和推理代码以 Apache 2.0 许可开放。正文给出 diffusers 快速上手代码（transformer 与文本编码器用 bfloat16，VAE 用 float32，捆绑 FLUX.2 small 解码器的 VAE）、默认采样设置（Flow-matching Euler、50 步、CFG 3、负分支跳过第 22 层），并对比了 Base 与 SFT 版本在同一示例上的文字分组与白板排版差异；另提供 ComfyUI 原生插件和面向 agent 的提示词增强 skill。
推荐理由：原文给出了完整的推理代码、采样参数和 Layout JSON 格式，读者可以直接在本地复现这个文生图基座模型的用法。
Hugging Face 上线 mradermacher/JEV-27B-VL-Uncensored-GGUF 模型页面，提供 Q4_K_M 量化版本。页面给出在 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中运行该模型的安装与推理命令。用户可通过 `llama serve -hf` 或 `ollama run hf.co/mradermacher/JEV-27B-VL-Uncensored-GGUF:Q4_K_M` 等命令在本地启动 OpenAI 兼容服务器或直接推理。
ayngepaw 在 Hugging Face 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版本，平均比特率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含 MTP 层可作投机草稿模型。与 FP8 源对比 wikitext-2 困惑度为 3.440 对 3.302；tau2-bench 上与原版 GLM-5.3 FP8 差异不具统计显著性。作者提醒 TabbyAPI 的 glm4_5 解析器会把字符串参数误解码为整数，导致约 70% 工具调用失败，评测时已修复该问题。
Reddit r/LocalLLaMA 用户 Bayliner1980 将 Qwen2.5-0.5B 和 SmolLM2-360M 两个稠密模型转换为稀疏 Mixture-of-Experts 模型，无需从头预训练，转换结果已发布在 HuggingFace。两个 MoE 模型均含 32 个专家、top-8 路由加共享专家，每 token 的 MLP 计算量约为原来的 40% 和 44%，但在 WikiText-2/C4 困惑度和五项评测的平均准确率上均低于原始稠密模型。作者在 RTX 4060 (8gb) 上完成实验，后续计划转换更大的模型并测试更细的专家布局。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 的 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理运行，并支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种本地部署工具，覆盖 macOS、Windows、Linux 平台。
Tree-AI-lab 在 Hugging Face 上发布了基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的无审查（uncensored） coder GGUF 量化模型。该模型提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具在本地运行，并支持以 OpenAI 兼容服务器方式部署。
AutoTrust 发布 autotrust/JEV-35B 的 NVFP4 量化版，将 40 层 × 256 个共 10,240 个路由专家 MLP 量化为 NVIDIA 4 位浮点格式，其余组件保持 bf16 不变。权重下载从 71.9 GB 降至 25.6 GB，vLLM 显存占用 23.3 GiB（−65%），单张 32-48 GB GPU 即可部署；文本 Decision Index 59.75 对比 bf16 的 59.18，五项能力均在 bf16 的 1.2 分以内。该模型基于 Qwen3.5-35B-A3B，与 TypeSafe AI 的闭源托管模型 TypeSafe Jev 1.13 无关联，可通过 vLLM 直接加载。
DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP 模型现提供 MLX 优化版本，用于 Apple Silicon 推理。该版本由 Q8_0 GGUF（30.24 GB）转换而来，866 个张量全部反量化为 float16（约 55 GB，12 个分片），质量与原 GGUF 权重一致、无精度损失。架构为 Qwen3.5 dense（65 层、5120 hidden、24 heads、248320 vocab），采用 Apache-2.0 许可证。
Hugging Face 上线的 Noct-Q-Uncensored-Qwen-Image-2.1 是一个基于 Qwen-Image 的去审查扩散图像模型。该页面提供 Diffusion Single File 库、Google Colab 和 Kaggle 等 notebooks 及本地应用的接入说明，部分代码示例尚未就绪，欢迎社区提交 PR 补充。
erichartford/gemma-3-1b-it-abliterated-mlx-8Bit 现已在 Hugging Face 上提供，该模型由 mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated 转换为 MLX 格式，使用 mlx-lm 0.22.1，并以 8Bit 量化。用户可通过 pip 安装 mlx-lm，用 load 与 generate 接口加载模型并生成回复。
Kre80r 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 AutoRound W4A16 量化版，采用对称 4-bit 权重、group size 128，体积从 54.7 GB 降至 18.7 GB，上下文长度 262,144 保持不变。量化在 2x RTX 3090 上约 8 小时完成，已在 vLLM 0.29.0 中通过加载和文本、图像、工具调用冒烟测试，但未做质量评测。该模型经 Heretic 去审查处理、安全对齐大幅削弱，仅限研究与实验用途，许可为 PolyForm Small Business 1.0。
sjoe1244 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 EXL3 量化版，权重、lm_head、视觉塔和 MTP 头均为 4-bit，仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3。在一块 RTX 4090 上实测：加载后显存 21.0 GB，无思考模式 155–167 tok/s，MTP 起草接受率 81%；作者注明只做了短测，最长提示词 9K tokens，质量未对照 BF16 源模型。许可为 Apache 2.0，去对齐工作来自 llmfan46。
推荐理由：作者给出了单张 24 GB 卡上的实测数据，包括显存、速度和 MTP 接受率，对想本地跑同款量化的人有直接参考价值。
一位 LocalLLaMA 用户在查 Qwen3.8 Flash 模型卡时，看到搜索结果显示该模型原生支持约 244k 上下文，并可通过 YaRN 扩展到 1M，他询问是否有人实际用过这种方法。他想将该模型用于 Hermes agent，但主板尚未到货，只能先发帖求证。
一位用户自制的 Qwen 3.8 27B Swift 1.5 量化版（8 bit AWQ + GPTQ，W8A16）可在 48GB VRAM 上兼顾速度与质量。用 vLLM 与 MTP=5 在 2 张 RTX 3090 上运行，解码速度接近 100 tok/s，开启 128k context 和 FP16 KV cache 时每卡占用约 21.6GB。作者称其比原版 3.8 27B 更少过度思考，是他认为 48GB VRAM 下的最佳折中方案。
beginning-ai 在 Hugging Face 发布了 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored（去拒绝的 BF16 版）的 NVFP4 混合精度量化，目标是单张 96 GB Blackwell GPU 上用 SGLang 运行。与官方 base 相比源模型改动了 1,658 个张量中的 149 个；checkpoint 占盘 120 GiB（BF16 源为 335 GiB），GPU 上约 78 GB 权重，47.7 GiB 的 n-gram PLE 表可放在主机内存或 NVMe。在 RTX PRO 6000 上单流解码约 265 tok/s（2K 上下文）、约 240 tok/s（200K），KV cache 786K token、上下文 524K。
推荐理由：原文给出了逐张量对比、校准数据与拒绝行为说明，读者能看清这个去对齐量化和官方版在结构与数值上的确切差异。
Hugging Face 用户发布基于 Hcompany/Holo4-27B 的 abliterated 版本的 EXL3 量化模型，目标 6 bpw，转换器报告码率为 6.0，并移除了悬空的 MTP 配置。该模型源自 timteh673/Abliterix 制作的 refusal-direction ablation 版本，采用 CC BY-NC 4.0 仅限非商业使用，同时附带原始 Qwen 基座的 Apache-2.0 许可。发布前已通过 EXL3 加载生成非空文本的冒烟验证，但不包含任何 benchmark 分数，需使用 EXL3 兼容推理软件。