新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face 上架 MishraNepali/Dirty-Muse-Writer-v01-Uncensored-Erotica-NSFW-Q2_K，一个 Q2_K 量化的无审查情色/NSFW 写作模型。页面给出 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地运行方式，支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理。
Hugging Face 用户 thomasdaniel87 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，文件大小从 4.00 GB（MLX 4-bit）到 14.23 GB（BF16）不等，推荐 GGUF 使用 Q4_K_M（4.60 GB）。该版本无内置安全检查器，可直接生成 NSFW 内容，需配合 ComfyUI 与配套的 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 使用，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。
Hugging Face 上架 JohnCarlAI/llama2_70b_chat_uncensored_Safetensors 模型，基于 meta-llama/Llama-3.1-70B，经 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 微调（670），以 Safetensors 格式提供无审查聊天能力。该模型尚未部署任何 Inference Provider，下载量未被追踪，README 内容为空。
Hugging Face 发布 Gameblamer/Flux_Lustly.ai_Uncensored_nsfw_v1 的使用说明，该模型是 FLUX.1-dev 的 LoRA 权重，可通过 Diffusers 加载，支持 CUDA 和 Apple mps 设备，并可在 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等环境中运行。
tinyopsec 基于 openbmb/MiniCPM5-2B（Llama 架构，约 2.5B 参数，经 abliterated 去审查处理）制作并发布 GGUF 量化文件，采用 llama.cpp 生成，提供从 F16（5.0 GB）到 Q2_K 共 13 种量化档位，其中 Q4_K_M（4-bit medium）为推荐版本。模型可通过 llama.cpp 及 Ollama、LM Studio 等 GGUF 兼容运行时使用，以 Apache License 2.0 授权。
Hugging Face 上发布 orcarouter/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Uncensored 的 EXL3 4 bpw 量化版，共 23 个 safetensors 分片、约 146 GB，实测码率 4.04 bpw，针对 TabbyAPI / exllamav3 与 CPU MoE offload 调优。在 56 GB VRAM（2 GPU）上验证，cpu_moe_split_experts: 192、cache_size: 131072，生成速度约 23 tok/s，文本与视觉均已通过 chat_template.jinja 基础模板验证。
Spark-X2.6-4B-Uncensored-GGUF 上架 Hugging Face，提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或直接在终端运行推理。该模型还支持通过 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 以及 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具加载使用。
dealignai 在 Hugging Face 发布 Ornith-1.5-122B-UNCENSORED 的 NVFP4-Infernix 格式导出，这是去 refusals 版本的量化模型，基于 Qwen3.5-122B-A10B 架构（48 层、256 个路由专家每层取 top 8），附带 MTP 与 DFlash2 drafter。模型经逐字校验与 checkpoint 无失配，可在单张 RTX 5090（32 GB）上运行，约需 70 GiB 主机内存和 76 GB 磁盘空间，速度仍待优化测定。
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-4B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个 abliterated 的 4B 多模态 GPTQ 量化模型，支持 image-text-to-text 任务。页面给出 Transformers、vLLM、SGLang、Docker Model Runner 等多种部署方式，均可通过 OpenAI 兼容 API 调用。
MishraNepali 发布 OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored 的 GGUF Q2_K 量化版本，可在 Hugging Face 获取。该模型支持通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner 等多种工具本地运行，并可启动 OpenAI 兼容 API 服务器供 LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等客户端调用。
R0U5 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-64k，这是基于 huihui-ai 消融模型与 mradermacher GGUF 量化的元数据修复版，非新增消融。仓库将 context_length 重新声明为 65536 并添加 YaRN rope scaling 元数据（factor 2.0），以满足 Hermes Agent 64,000 token 最低上下文要求，权重与上游量化逐位一致。经 llama.cpp 验证 12 个拒绝测试提示 0 拒绝，Q4_K_M 版本 4.68 GB。
GitHub 上的 HAYAT 是一个运行在用户自己电脑上的 Windows 本地优先 AI 助手，基于 Ollama 运行 HAYAT-35B-A3B（Qwen3.6-35B-A3B，约 3B 激活参数）模型，无需云端账号和付费 API。它支持语音对话、网络研究、摄像头与屏幕识别、Windows 应用控制、图像视频生成和长期记忆，外发操作需用户批准，另有 2.5-4.3 GB 的 HAYAT-Open-4B 轻量模型可选。
3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化版，目标模型采用 affine 2-bit/group-128 重建，搭配 Inco AI 的 BF16 DFlash2 草稿模型，完整下载 74.048 GB。在 M1 Max 64 GiB 实测中，代码与数学 warm 解码达 37.62 和 33.69 tokens/s，约为基线的 1.70× 和 1.56×，文本仅 1.048×；固定 50 题 GSM8K 子集全部答对且与原生参考一致，进程峰值内存 42.12 GiB。
推荐理由：作者实测了 M1 Max 上代码与数学解码的加速倍数和内存峰值，并给出 32/48/64 GiB 的可行性判断，便于评估本地部署。
HAYAT 35B-A3B Uncensored (GGUF) 上架 Hugging Face，是 Windows 本地优先 AI 助手 HAYAT 的主模型，权重与 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 完全一致，基于 Qwen3.6-35B-A3B，HAYAT 仅添加含系统指令与采样设置的 Modelfile。
sanasol2008 基于 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 BF16 权重制作了 Sushi 格式 3bpw 实验性量化包，路由专家采用 EXL3 K3 编码，未额外做 abliteration 或微调。完整下载约 79.22 GiB，在 Apple M3 Max 48 GiB 上冷解码 11.88 tok/s、热解码 12.88 tok/s，慢于 2bpw 版本；校准误差相对 2bpw（相对 Frobenius 误差 0.029 对 0.064）更低，支持 262144 上下文配置上限。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Minecraftism-4B-Thinking-Uncensored 的 GGUF static quants 量化模型。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 Minecraftism-4B-Uncensored 模型的 GGUF static quants 量化版本。该模型暂无下载量统计，也未被任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供推理支持。
mradermacher 发布 abliterated 版模型 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 的 i1-GGUF 量化，包含多种尺寸的 imatrix 量化文件，并提供 0.2GB 的 imatrix 文件供用户自行创建量化版本。静态量化版可另行获取，使用方法可参考 TheBloke 的 README。
Hugging Face 上架 Rasist228 发布的 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 的 Q4_K_M GGUF 量化版本。该模型可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具加载运行，llama.cpp 与 vLLM、SGLang 均支持启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器，也可在 LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent 等应用中使用。
Adolphsson 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash 去审查版的 GGUF 量化，基于 dealignai 的 CRACK abliteration FP8 checkpoint，采用 IQ4-Maya 配方量化，支持 1M tokens 上下文与视觉（mmproj F16），保留 MTP 草稿块可用于投机解码。全量约 156.3 GB，分 4 个分片，MIT 许可；在单张 RTX 5090 上 1M 上下文实测 28.5 tok/s，仅通过功能验证，尚未跑 MMLU 等 benchmark。
Hugging Face 上的 mradermacher/Spark-X2.6-4B-uncensored-GGUF 提供 Spark-X2.6-4B-uncensored 模型的静态量化（static quants）版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
DavidAU 在 Hugging Face 上架 NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Heretic-Uncensored-Turbo-Brilliance-50x-INST-R-NEO 的 GGUF 版本，属"TURBO BRILLIANCE 50x"系列，目标是减少 token 并提升模型质量与 IQ。该系列覆盖 3B 到 120B 且持续扩充；此模型将提供 64k（Nvidia 设定）和 128k 上下文版本，Heretic 处理与 Imatrix 尚在完成中，可通过 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 使用。
EsteefAi 在 Hugging Face 发布 Llama-3-8B-Lexi-Uncensored-GGUF-mirror，逐字节复制 Orenguteng 基于 Meta Llama 3 的 Llama-3-8B-Lexi-Uncensored GGUF 文件（如 Q5_K_M 量化），SHA-256 校验一致且无修改，供 Philibert 通过 Ollama 拉取保持安装可用。原模型遵循 Meta Llama 3 Community License，版权归原作者所有。
Hugging Face 上架 EsteefAi/Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-mirror 镜像模型，默认量化为 Q4_K_M。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具本地运行，llama.cpp 支持启动 OpenAI 兼容服务器及终端直接推理。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 FP8-DYNAMIC 量化版，体积从 bf16 的 65.8 GB 降到 35.0 GB，KL 0.0134，用 llm-compressor 0.14.0 无校准数据制作。附 NVFP4A16（22.1 GB）和 W4A16（20.5 GB）4-bit 版本，可在 Ampere GPU 上运行。Heretic 评测协议下（关闭思考，100 条有害提示）各版本拒绝数为 20-26/100，差异不显著；原始 ThinkingCap 拒绝 99/100，bf16 去对齐版降至 21/100。
同一新闻，精选展示《IstroSec 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 去对齐版 W4A16 量化权重》
Hugging Face 上线 SolsticeAIFoundry 的 Minimax-M3.1-Flash-Uncensored-GGUF-Ultraoptimised-Protium-1.0 模型仓库。该模型采用 GGUF 格式并做超优化处理，目前无部署的 Inference Provider，下载量也未纳入统计。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式用于本地图像生成。版本包含 BF16（14.23 GB）至 Q4_K_M（4.60 GB）等多种量化档位，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量；MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，并随附 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件供 ComfyUI 使用。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成 NSFW 等敏感图像。
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。
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。
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 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。
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。
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。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic-i1 的 GGUF 量化版本，支持 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具以 OpenAI 兼容服务器或命令行方式本地运行，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体工具。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化版本，该模型为无审查的推理模型。仓库页面显示模型大小约 0.4B 参数、架构为 clip，具体下载量数据暂未提供。
Heisengerg 在 Hugging Face 上发布 MOSS-Image NSFW 去审查 LoRA，基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 扩散模型加载使用，提示词触发词为 moss_xvstyle。该权重可用 Diffusers 通过 pipe.load_lora_weights 加载，也可在 Google Colab、Kaggle 及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用中运行。
Hugging Face 用户 Lordking998 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型。基准测试显示，Native MXFP4 格式在 32 并发下达 831.66 tokens/second 聚合吞吐，1 并发时为 146.84 tokens/second、首字延迟 p50 为 0.34 秒，整体吞吐高于 EXL3 2.875 和 EXL3 3.5 两种量化格式。模型以 uncensored（无审查）版本形式开源在 Hugging Face。