新闻、仓库与研究，按时间排列。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本。文档给出通过 llama.cpp、Ollama、Docker 等工具运行 Q4_K_S 量化文件的命令，可直接启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端推理。
Hugging Face 联合 Zhongguancun Academy 与 Telethon 遗传学研究所发布开源 14.8B 模型 Carbon-X，基于 Qwen3-14B，用混合 tokenizer 在单一 decoder 中联合建模 DNA 序列与自然语言。五项 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比起点 Qwen3-14B 高 27 分，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5% 而推理成本约为其 1/1800，分析 ClinVar 全部 240 万意义不明变异约花 $300。权重以 bfloat16 适配单张 80 GB GPU，可用 vLLM 部署，支持作为 agent 工具调用，未做临床验证、不可用于医疗决策。
推荐理由：原文给出五项 DNA 基准得分、成本对比和完整训练配方，读者可以据此评估这个 DNA 语言模型的实际水平与用法。
OvisOCR3 基于 Qwen3.5-0.8B，以 Apache 2.0 开放，附 vLLM 推理示例。新增结构化 JSON 输出（含边界框与元素类别）、按字段或 JSON 模板的关键信息抽取、图表描述与流程图 Mermaid 输出，以及先解析再用同一模型合并相邻页表格片段的跨页表格重建。官方报告 OmniDocBench v1.6 得分 96.74、MDPBench 88.80（由 69.00 提升）、PureDocBench 82.31（由 75.10 提升）。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 模型的 i1-GGUF 量化版本，模型参数量为 555k，采用 abliterated（去插话微调）处理，托管于 Hugging Face 仓库，支持用户登录后查看硬件兼容性信息。
Hugging Face 上的 mradermacher/Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated-i1-GGUF 提供 Q2_K 等量化版本，可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux 和 Windows 上以 `llama serve` 启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner 运行，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具。
InternScience 发布 Sage-A1.5，一个基于 Qwen3.6-35B-A3B 微调的 35B Mixture-of-Experts 智能体模型，主打长程科学问题求解。该模型支持跨子智能体的并行任务编排与独立上下文、可选的链式思维内自验证，以及原生 function calling 等工具集成能力，提供 GGUF 格式供社区使用。
/u/Unstable_Llama 在 r/LocalLLaMA 分享 Qwen3.8-Flash-Next 的 1.66bpw EXL3 量化版本，无需 offload 专家即可完整装入 5090。推理全程稳定、无推理循环，速度 200-300 t/s；因 32 GB 显存即便配合 cache 量化上下文空间仍紧张，需做较多 compacting。权重发布在 https://huggingface.co/turboderp/Qwen3.8-Flash-Next-exl3，附量化模型生成的液体猫演示视频。
KRAFTON AI 从零训练的 Raon-1 mini 是 30B-A4B 的 MoE 大语言模型，以 Apache 2.0 许可开源，主打韩语对话与智能体任务。模型内置思考能力，支持 Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 的工具调用，并提供 DFlash2 草稿模型加速投机解码；提供 MXFP8 与 NVFP4 量化版本，NVFP4 可在单张 RTX 5090（32 GB VRAM）上推理。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 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。
botp/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 是一个用于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的 NSFW 去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 加载，提示词以触发词 moss_xvstyle 开头。官方文档给出 pip 安装与推理代码示例，并支持 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等笔记本与本地应用。
b2z 在 Hugging Face 上架了 GLM-5.3-Flash-Uncensored-oQ4e-mtp 模型仓库，该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享 Hugging Face 账号信息后才能下载文件与内容。
Hugging Face 上架了 AvaSiG/qwen2.5-7b-abliterated-argos，一个基于 Qwen2.5 的 abliterated 去应答化模型。模型为 F16 精度、8B 参数，采用 Safetensors 格式，未提供 model card，尚未部署任何 Inference Provider，也未统计下载量。
Hugging Face 上架了 AvaSiG 的 qwen2.5-7b-abliterated-argos-v06，一个基于 Qwen2.5 的 abliterated 模型。该模型采用 Safetensors 格式，参数规模 8B，精度为 F16，目前尚无模型卡，也未部署任何 Inference Provider，下载量未被追踪。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated 的 GGUF 量化版本，含 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，并可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner 等工具中使用。
mradermacher 基于 Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16-abliterated 发布了 imatrix 量化 GGUF 版本，并提供 0.1 GB 的 imatrix 文件供用户自行制作量化。该模型为视觉模型，mmproj 文件存放于对应的 static 仓库中；静态量化版本另有单独仓库提供下载。
Perplexity 的 pplx-decider-v1.2 决策成本仅为 GPT 6 Luna（低推理）的十分之一，决策质量相同；pplx-decider-flash-v1.2 在 Decisions API 中对比 6 Luna 亦然，v1.2 还比 Jev 便宜 2.5 倍。两款模型均以 Apache 2.0 许可证开源。
Hugging Face 用户 mradermacher 发布 mistralai Ministral-3-3B-Instruct-2512 的 abliterated 处理版 GGUF 量化模型，基于 BF16 权重制作静态量化。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
Hugging Face 用户 mradermacher 上传了 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 i1-GGUF 量化模型仓库。该模型参数规模为 1.49M，仓库页面暂缺 YAML 元数据，下载量数据尚未显示。
Hugging Face 用户 mradermacher 上架 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 量化版本。该模型基于 Ministral-3-3B-Reasoning 的无审查版本，仓库页面未提供详细模型说明，下载量数据暂未显示。
pottokao 在 Hugging Face 上发布 MiniMax-H3-TextEncoder-16GB-abliterated-GGUF 模型，提供 abliterated 版本的 GGUF 格式。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器，并兼容 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种工具。
作者发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-Q4_0-GGUF，在 Hikari07jp 的 abliterated 构建基础上把 MTP 草稿头从 Q8_0（430.41 MiB）重量化为 Q4_0（227.91 MiB），使组合能在 8GB 显卡上运行，实测 RTX 3070 上 45.7 tok/s、7 724 MiB 显存。主干与 abliterated 构建逐位一致，仅 blk.64.* 不同；因 MTP 头只是草稿、输出由主模型验证，困惑度 8.4593 与无头版本 8.4557 在测量误差内，200 个贪心 token 零分歧。
推荐理由：作者给出逐字节校验和 RTX 3070 8GB 实测数据，说明把 MTP 头降到 Q4_0 后为何不损失输出质量。
Hugging Face 上线 chfm/Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 的 load_lora_weights 加载使用，触发词为 moss_xvstyle。该模型同时支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
dealignai 在 Hugging Face 上架 Ornith-1.5-122B 的 ABLITERATED GGUF 版本。该列表不含模型权重，权重与完整模型卡位于 dealignai/Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-GGUF 仓库，下载、评测结果和运行说明请使用该 UNCENSORED 仓库，基座模型为 ornith-ai/Ornith-1.5-122B。
Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，提供 Day-0 serverless 调用。该模型为 816B 参数 MoE 架构，每 token 激活 42B 参数，上下文窗口 1M token，主打长上下文编码与 Agent 工作。
推荐理由：给出了参数规模、激活参数和上下文窗口等关键配置，读者可据此判断该模型是否适合长上下文和 Agent 场景。
dan9070 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版模型 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-Q8PLE，提供 Q8_0 等量化版本。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，并可在 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中直接调用。
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 量化模型，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b_int8_convrot 可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。
HxT9 在 Hugging Face 上架 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 GGUF 量化版本，采用 Q4_K_M 与 Ngram-Q8_0 格式。该模型暂无模型卡，也未由任何 Inference Provider 部署，用户可登录添加硬件兼容信息。
Spark-X2.6-4B 发布，架构与 Spark-X2.5-4B 完全相同，能力提升来自改进的后训练，在编程、智能体、长上下文、多语言和推理等方面显著增强。该模型在同等规模开源模型中达到 SOTA，可匹敌约 9B 参数的模型，并提供 none、low、high 三档可配置思考预算以平衡推理质量、延迟与推理成本，面向端侧部署。
BattleGhost 发布 dealignai/MiMo-V2.6-Flash-RL-UNCENSORED 的实验性 GGUF 量化版本，默认 IQ2_XXS、47 个专家 FFN down 投影用 IQ2_S，4 分片共 91.70 GB，MIT 许可。WikiText-2 测试中相对 MXFP4 参考困惑度升至 6.539（高 37.4%），优于全 IQ2_XXS 版本的 6.886。该版本面向 llama.cpp 本地推理，不新增安全训练或内容审核。
s2czk 在 Hugging Face 上发布 Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusions 的 load_lora_weights 加载，使用触发词 moss_xvstyle 生成图像。该模型支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境，以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
Hugging Face 上架了 fang64/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-mq4 模型仓库，README 目前为空，未提供模型说明。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未纳入统计。
Kyutai 于 10 月 20 日发布三款更小的 Pocket TTS 模型，参数量分别为 1.9M、6.9M 和 18.2M，均为英语模型，支持声音克隆并设计为在 CPU 上运行，可在其 demo 中切换尺寸。作者认为实用之处在于让语音生成留在 CPU、把 GPU 留给本地 LLM，倾向从 6.9M 版本入手；参数量统计包含音频解码器，处理参考声音的编码器是独立的，参考音只需编码一次。代码与安装说明由 /u/BerryBlush_Rogers691 提交。
推荐理由：作者给出了把语音生成留在 CPU、把 GPU 让给 LLM 的本地部署思路，并指出参数量统计包含音频解码器这一细节。
Agnes AI 发布 agnes-3.0-qwen，一款约 180B 参数（512 专家、每 token 激活 10 个）的混合注意力 MoE 多模态推理模型，采用 Qwen Community License 1.0。该模型在 τ³-Banking 位列对比组第一，Terminal-Bench 2.1 距最佳模型约一分，IFBench 上超过 GPT-5.6 Sol (Max) 和 Claude Opus 4.8 (Max)。支持 1,048,576 token 上下文、65,536 最大输出、文本/图像/视频输入、工具调用及 xhigh/medium/low 三档推理力度。
Hugging Face 上线 Roland2531 的 Ornith-1.5-9B-uncensored-ROCmI4-Q6IO-A8 模型仓库，README 目前为空。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未统计。
Gradium 发布首个开源项目 Phonon，包含 31M 和 40M 两个可在设备端运行的小型 TTS 模型。推理栈完全开源，支持 10 多种后端（CPU、GPU、NPU），其中大部分用 Rust 编写。团队表示欢迎社区反馈，并计划推出更多开源版本。
Hugging Face 上发布 edp1096/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-abliterated-exl3，基于 Turboderp EXL3 底座与 Huihui GGUF 供体张量，保留路由专家、视觉与 MTP，替换 18 个注意力输出 B 和 18 个共享专家下投影（Q8_0 解码为 F16）。提供 2.04bpw/75.97 GiB、2.27bpw/83.47 GiB、2.52bpw/94.08 GiB 三个分支，实测移植后上下文 129,996 至 1,046,999，各分支按 1M 窗口配置，测试引擎为 ExLlamaV3 1.5.4 与 TabbyAPI。
burningfeet 发布基于 HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 的 Genesis 版 GGUF 模型，采用 Genesis 后训练数据再生与校准算法，通过基于 Marchenko–Pastur 分布的自定义 SVD 修复张量噪声，保留 99% 信号与学习梯度，无需重新训练。该 27B 稠密模型原生支持 262,144 token 上下文（可扩展至 1,000,000），支持文本、图像和视频理解，推荐 NVFP4 量化，兼容 llama.cpp、LM Studio、koboldcpp 等 GGUF 运行时。
huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 Orinfer E8P Q2A8 量化版本面向 Jetson AGX Orin 64GB 部署，采用近 2-bit E8P 编码与旋转处理，模型目录约 51.2 GB，只读权重约 34.52 GiB。支持文本、多图、thinking、prefix caching 与最多 7 drafts 的原生 MTP，上下文容量 262,144 tokens；实测 8,192 输入 prefill 达 809 tokens/s，Python 代码生成解码 53.84 tokens/s。权重采用 Qwen Community License 1.0，Orinfer 代码为 LGPL-3.0-or-later。
Dyluhn 于 2026-10-20 发布 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 EXL3 量化版本，总体 4.03 bpw，采用 exllamav3 1.5.2 与 turboderp 的 4.05 设置，所有 routed expert 压至 4 bpw、attention 6 bpw。模型引入层内共享输入 sign/scale 向量（suh）以支持开发中的 radiance-exl3 内核，n-gram 表沿用 turboderp 版本且与基座逐字节一致。该仓库未在 exllamav3 中实测，质量未测量；许可证为 Qwen Community License 1.0。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本，示例量化为 Q2_K。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容服务器或 llama cli 直接推理，也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。