新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit 用户 Bayliner1980 将 Qwen3-0.6B 转换为 MoE 架构，发布 bayliner1980/Qwen3-0.6B-MoE-A0.5B 及 GGUF 版本，这是其首个 chat 风格转换。因 Qwen3 无 shared expert，作者采用 pseudo-shared expert 部分恢复质量；评测显示 Wiki ppl 从 23.88 升至 26.98，各质量指标均差于原模型，0.6B 规模下 CPU 生成 124 t/s 略快于 dense 的 115 t/s，GPU 生成则略慢。作者建议只想要小模型就直接用 Qwen3-0.6B。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored2 的 GGUF 量化模型（如 Q2_K）。该模型可通过 llama.cpp 本地服务器或命令行直接运行，并支持 Ollama、LM Studio、Jan、Docker、Pi、Hermes、OpenClaw、Lemonade 等多种工具加载使用。
Candela 是一个正在开发中的开源金融分析 LLM 项目，基于 Gemma 4 12B 的 4-bit QAT 权重用 QLoRA 微调，可回答美股相关问题，所有数字均来自带日期和来源的工具调用。项目还包含从零训练、35M 参数起步的 Candela Spark 模型族，由 Go 网关提供服务，并通过终端风格 PWA 和 three.js 3D 视图探索模型内部，采用 Apache-2.0 许可证。
overhand 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored，并附上性能基准数据。原生 MXFP4 在 32 并发下聚合吞吐达 831.66 tokens/second，高于 NVFP4 target 的 796.13、EXL3 3.5 的 480.84 和 EXL3 2.875 的 452.16；单并发时 MXFP4 首 token 延迟 p50 为 0.34266 秒。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Sage-A1.5-Heretic-Abliterated-Uncensored-GGUF 量化模型，可按 Q4_K_S 等量化版本下载。页面给出 llama.cpp 本地运行（含 OpenAI 兼容服务器）、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等多种部署方式的具体命令。
Hugging Face 上线 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 Q4_K_XL-Gufo 重量化版本，共 3 个分片约 103.5 GiB，升级 716 个张量 dtype 并修复 export bug，使 gufo 引擎可在 AMD Strix Halo（gfx1151）上加载，支持 262 144 原生上下文。无新微调，权重与原 Q4_K_S 相同；许可证按上游 Qwen Community License 1.0 分发，而非元数据标注的 apache-2.0。
Hugging Face 上发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，基于原版上游权重转换，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，涵盖 BF16 14.23 GB 到 MLX 4-bit 4.00 GB 等多个量化档位，推荐 GGUF 用户使用 Q4_K_M（4.60 GB）。该版本内置无安全检查器，可直接生成 NSFW 等敏感图像，配套 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 文件，可通过 ComfyUI 与 leejet/ComfyUI-GGUF 分支完成本地部署，文本编码器可卸载至系统内存以节省 9–17 GB VRAM。
Hugging Face 上出现了用户 yusufbantai69 发布的 abliterated 版 Phi_4_mini 模型仓库，README 目前为空。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载数未被追踪。
Hugging Face 上线了 nalemi/chatzwerg-roleplay-uncensored 模型页面，定位为角色扮演、uncensored 模型。目前 README 为空，下载量未被追踪，且该模型尚未由任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供商支持。
NVIDIA 将 Nemotron Embed 和 Rerank 模型从 3.0 更新至 3.5，同时推出 Nemotron Parse。r/LocalLLaMA 用户发帖询问是否有人试用过这些新模型。
m672 发布 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 FP8 块量化版本，模型体积约 31.5 GB，较 BF16 的约 62 GB 减半。与 RedHatAI/gemma-4-31B-it-FP8-block 对比，GSM8k-Platinum 97.68%、MMLU-CoT 89.97%、MMLU-Pro 84.52%，性能差距在 -0.14 至 -0.73 之间。量化采用 llmcompressor 的 FP8_BLOCK 方案，输出 compressed-tensors 格式，可原生用于 vLLM，聊天模板默认 enable_thinking 为 true。
Hugging Face 上发布 Sage-A1.5 Heretic Abliterated 的 EXL3 4.0bpw 量化版本，由 exllamav3 1.6.4 的 convert.py 生成，decoder 约 4.05 bpw、lm_head 6 bit、MTP 4 bpw，视觉塔保持 bf16 未量化。目录约 19GB 含三个 safetensors shard，MTP 权重与预处理器配置从父模型 InternScience/Sage-A1.5 补齐，需 exllamav3 1.6.4 加载，可用 -mode qwen35 并开启 MTP draft。
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。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发布 Swift 1.5 Qwen 3.8 flash next 的 heretic 去审查版量化模型（mean KLD 0.06，median 0.02），按 per-tensor 量化为 Unsloth Dynamic IQ4_XS 格式，使用面向智能体场景（英文、工具调用、数学、代码、推理）的自定义 imatrix。该版本已 strata ready，附带包含 mtp head 和视觉组件等所需文件的 zip 包，质量高于 ISTA 版。
基于 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.6-35B-A3B 模型、面向 Jetson AGX Orin 64GB 的 Orinfer E8P Q4A8 量化版在 Hugging Face 发布，权重共 35,951,822,704 参数、约 4.209 bits/权重，上下文 262,144 tokens，需 Orinfer v0.2.1 运行。验证显示单次请求 65.83 tokens/s，10/11 自动评分任务通过，权重采用 Apache-2.0 许可。
KRAFTON 从零训练的 Raon-1 mini preview 发布，为 30B-A4B（28.8B 总参数、每 token 激活 4.3B）MoE 模型，采用 Raon Delta Attention 与 Raon-mHC 的混合注意力架构，原生支持 262,144 token 上下文，以 Apache 2.0 许可开源。主打韩语对话与 Agent 任务，支持 Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 工具调用；官方基准显示其在 IFBench、Chatbot Korean 等项目领先对比 MoE 模型。
推荐理由：模型卡给出了与其他 MoE 和稠密模型的基准对比、架构细节和完整本地部署方案，可据此评估其真实定位。
AuroraTTS-100K 是一个英文文本转语音模型，参数量不到 100K 即可生成基本可理解的语音。INT8 量化后仅占 127KB，在 CPU 上达 72 倍实时速度、GPU 上达 1120 倍；但遇到难词或长数字时可能含糊不清。
Hugging Face 用户 MishraNepali 发布 Lily-Cybersecurity-7B-Uncensored 的 GGUF Q5_K_M 重新量化版本，体积从 13.5GB 降至 4.07GB，可在 16GB 内存的 CPU 上运行，也可在 Google Colab 使用。该模型源自 segolilylabs/Lily-Cybersecurity-7B-v0.2（Apache 2.0 协议），中间版本由 NiroshanDH 量化并做 abliteration 处理，推荐上下文窗口 4096 tokens，量化版可能出现模型幻觉。
virtuehearts 在 Hugging Face 发布 ministral-uncensored 的 GGUF 量化版本，提供 Q4_K_M 等格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持 OpenAI 兼容服务器与终端推理，也可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中加载使用。
HuggingFaceBio 发布 Carbon-X，一个 14.8B 参数的 decoder-only 模型，在 Qwen3-14B 基础上用 DNA 序列与自然语言联合训练，可在普通对话中直接分析原始 DNA 并用英文回答。混合 tokenizer 用 BPE 处理文本、以 6-mer 编码 DNA，无独立 DNA 编码器；五个 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比 Qwen3-14B 高 27 分，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5% 而推理成本约其 1/1,800；估计分析 ClinVar 240 万个意义不确定变异约需 $300，而所测前沿模型需 $32,000 至 $400 万。
推荐理由：原文给出五个 DNA 基准的平均分、与基线模型的差距和成本对比，可据此评估这个 DNA 微调模型的实际水平。
Hugging Face 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3，可读取一整年的 Sentinel-1 雷达与 Sentinel-2、Landsat 多光谱数据，为全球每个 10 米像素生成 128 维嵌入向量，并同步公开全球预计算嵌入及浏览器工具 Embeddings Explorer。在 27 项评测中，其 128 维嵌入在 20 项上领先 AlphaEarth Foundations（AEF）和 Tessera v2，64 维版本在 18 项上领先；模型权重、预训练数据与代码全部开源，复现一次最终训练约需 $2,720 的 H100 租用算力。
TristanUK 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen2.5 7B 的 GGUF 量化模型（Q4_K_M），提供去审查变体供本地推理使用。该模型可通过 llama.cpp 直接运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容本地服务器或命令行推理，也提供 Ollama（ollama run）、Docker Model Runner、Lemonade 等拉取运行方式。此外可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等本地 Agent 工具，作为默认模型使用。
TristanUK 在 Hugging Face 上传了 abliterated LoRA 微调模型 onyx-qwen2.5-7b-abliterated-lora，基于 huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 微调而来，采用 apache-2.0 许可证。该模型借助 Unsloth 实现了 2 倍训练加速，可在 Transformers 中通过 AutoModel 直接加载使用。
inclusionAI 基于 Ling-3.0-flash 推出医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante，总参数 124B、每 token 激活 5.1B，采用混合线性 MoE 架构（KDA、gated MLA、稀疏 MoE）。训练上下文扩展至 256K tokens，默认开启思考模式并支持工具调用，面向医疗推理、深度研究与多智能体协作。模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放，官方强调其为研究模型而非医疗器械。
InclusionAI 发布基于 Ling-3.0-flash 的医疗模型 Ling-3.0-flash-Sante，总参数 124B、每 token 激活 5.1B，上下文窗口 256K。该模型面向医疗推理、文献研究与工具辅助工作流，权重已上架 Hugging Face。这是 InclusionAI 当天继 3.1-flash-1019 更新后公布的第二款模型。
Hugging Face 上架了基于 huihui 去限制版 GLM 4.5 Air 制作的 50% REAP 剪枝模型，由 concedo 上传。相比此前尝试，校准数据集被泛化（仍保留 60%/40% 创作偏向）并按源数据重新封装，激活记录长度从 3072 提升到 8192，并采用稀疏 observer 避免物化整个 [128, dim, tok] 块。该模型目前未经测试，可能无法加载、产生乱码或无法量化。
yfHHHE 发布 emoji-native-lm，基于 Qwen3-1.7B 用 LoRA 做 SFT 加 DPO 微调，对任何输入只以 1-3 个 emoji 回复。训练数据约 12k 条中英文聊天消息，由 Claude Opus 生成并回复，覆盖 1,915 种 emoji；666 条评测提示下经 wrapper 的回复 100% 合规，首轮采样合规率 98.9%，而基座 Qwen3-1.7B 为 0%。仓库提供 Ollama 与 llama.cpp 的 GGUF（1.8 GB q8_0）及 Python wrapper 部署方案，代码采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：仓库公开了数据生成、SFT、DPO 到 GRPO 失败与修复的完整脚本和实测数据，读者可以照此复现并借鉴其偏见修正做法。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated-i1 GGUF 量化模型。该模型参数规模约 1.2M，页面未提供下载量统计，仓库卡片缺少 YAML 元数据，硬件兼容性信息需登录后查看。
ReadyArt 发布 Omega Arsenal 31B Final，作者称这可能是其一段时间内最后一款 31B 模型，效果明显超过 Swish，并基于 Scotoma 2 训练。该模型是融合 Wicked Tutu、Dark Scarlett、For Her Darkside、Melody1437 等数据集的暗黑向 smut 微调，训练采用 3 epochs 和 128 lora，耗时 24 小时以上。下一步作者计划训练 122BA10B 版 Wicked Tutu，但需 4xH200，预计下月启动。
Hugging Face 上由 concedo 上传的 GLM 4.5 Air abliterated 版本（huihui 去限制版）的 37.5% REAP 剪枝模型。相比此前失败的尝试，校准数据集被泛化（保留 60% creative bias）并按源基准重新打包，激活记录长度从 3072 提高到 8192，并使用稀疏 observer 避免物化整个 [128, dim, tok] 块。模型目前未经测试，可能无法加载或输出乱码。
Ant Ling 的 Ling-3.1-flash 将推出 1019 版本，Artificial Analysis Intelligence Index 得分从 41 升至 44。智能体评测方面，AutomationBench-AA 从 62% 提升到 68%，AA-Briefcase 从约 1400 升至 1524 Elo。API 与开源权重均标注“即将推出”，暂无具体发布日期。
Hugging Face 上架了 Spark-X2.6-4B-Tema_Q 的 abliterated 版静态量化 GGUF 模型，由 mradermacher 发布。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量也未被统计，用户如需推理托管可向平台申请支持。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated 的 GGUF static quants 量化版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
Hugging Face 上可用 nchapman 发布的 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个 abliterated 版的千问（Qwen3.6）多模态模型 W4A16 GPTQ 量化版本。页面给出用 Transformers、vLLM、SGLang 加载或部署的代码示例，三者均支持 OpenAI 兼容 API，也可通过 Docker Model Runner 运行。
团队发布开源 DNA 语言模型 Carbon-X，基于 Qwen3 14B 在 DNA 与自然语言混合语料上 midtraining 训练，在五个 DNA benchmark 上超过所测全部开源模型，并媲美 GPT-6.1 Sol，成本约低 1,000x。模型已提供 GGUF 版本，可经 llama.cpp 本地运行，支持用自然语言分析 DNA 序列、预测突变影响和生成新 DNA。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 qwen2.5-3b-abliterated-argos 的 static quants（GGUF 静态量化）版本。该模型暂无下载统计，也未被任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供推理支持。
Hugging Face 发布 Granite Timeseries Ensemble，将四个不同架构的预训练 Granite 时间序列模型（PatchTST-FM-r1、PatchTST-FM-r2、FlowState-r1.1、TTM-r3）组合成一个无需重训练、无需拟合权重的集成预测接口。默认 Probabilistic Ensemble 采用等概率池化，另提供按预测离散度自适应加权的 IQR Ensemble。两个配方在 97 个 GIFT-Eval 数据集配置上评估，配置经宽松许可开源，可通过 granite-tsfm>=0.3.11 从 Hugging Face 加载。
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 3.5bpw 去审查（uncensored）量化版。附带的性能测试显示，EXL3 3.5 配置在并发 1 时生成速度约 129.3 tokens/s、并发 32 时约 480.8 tokens/s，并发 1 的 time_to_content_p50 约 0.39 秒；同测试中 Native MXFP4 在并发 32 达 831.7 tokens/s，NVFP4 target 达 796.1 tokens/s。
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 2.875bpw uncensored 量化版本。附带的性能测试显示，Native MXFP4 在 batch 32 时达到约 831.66 tokens/秒，EXL3 2.875 在 batch 32 为约 452.16 tokens/秒，batch 1 时首 token 延迟约 0.41 秒。量化模型可在 Hugging Face 获取。
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型，并给出基准测试数据。原生 MXFP4 在单并发下达 146.84 tokens/秒、32 并发下达 831.66 tokens/秒，高于 NVFP4 target 与 EXL3 2.875/3.5 配置；单并发 time_to_content p50 为 0.34 秒。该模型为 uncensored 版本，测试数据已公开。