新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face 上架了 avar6 发布的 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Uncensored 的 exl3 2.5bpw 量化版本，模型大小为 52B 参数，支持 BF16、F16、I16、F32、I64 等张量类型，以 Safetensors 格式提供。该模型目前没有模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，需自行下载使用。
ResetCode 将 huihui-ai 的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-abliterated-v2 转换为 Q4_K_M GGUF 格式并发布在 Hugging Face，可配合 llama.cpp 的 CLI 或 server 直接运行。转换通过 ggml.ai 的 GGUF-my-repo 空间完成，支持 Mac 与 Linux，示例命令使用 2048 上下文长度。
一名开发者正在训练用于通用编程的 Qwen3.5-4B 微调模型，以 Three.js 场景生成作为主要测试，新 checkpoint 在场景质量和一次生成成功率上明显提升。已更新 Q4_K_M 和 Q8_0 量化版本并修复此前文件的 layer 问题。训练预计于 10 月 28 日 07:30 UTC 结束，届时将发布 FP16 全量权重、全部量化版本、训练数据集和技术报告。
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。
ai-gamma 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.8-27B-Abliterated 的 Q4_K_S 量化 GGUF 文件，模型规模 27B，采用 qwen35 Transformer 架构，共 64 层，文件大小 15.59 GB，并提供 SHA-256 校验值。该文件可在支持 qwen35 架构的 LM Studio 或 llama.cpp 等运行时中加载。
slip618 在 Hugging Face 发布 Qwen3-48B-A4B-Savant-Commander-Distill-12X-Closed-Open-Heretic-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理。
Hugging Face 上的 mradermacher 仓库发布 Sage-A1.5-Ablitrex 的 abliterated（去抑制微调）版本，提供 BF16 的 i1-GGUF 量化格式。模型参数规模为 96M，标注 16-bit 精度，用户登录后可查看硬件兼容性信息。
Kirill777Vais 发布的 Qwen3-4B-Claude-Sonnet-4-Reasoning-Distill-Heretic-Abliterated-Heretic-Abliterated-i1-GGUF 模型现已在 Hugging Face 开源。该模型提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 Transformers、llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等多种工具加载运行，llama.cpp 还支持启动 OpenAI 兼容的本地服务器。
Hugging Face 用户 mradermacher 上传了 Sage-A1.5-Ablitrex-abliterated 模型的 BF16 GGUF 静态量化版本。该模型下载量未被追踪，且目前未部署到任何 Inference Provider，用户可申请提供推理支持。
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。
Hugging Face 用户 ji-farthing 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 ik-llama GGUF 量化仓库。该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享 Hugging Face 信息、接受相关条件后才能下载模型文件。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwen3.5-27B-abliterated-ko-i1 的 GGUF 量化模型（如 Q2_K）。该模型可通过 llama.cpp 本地运行或启动 OpenAI 兼容服务器，并支持在 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent 及 OpenClaw 等工具中使用。
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。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwen3.5-27B-abliterated-ko 的 GGUF 量化版本。用户可通过 llama.cpp 直接推理或启动本地 OpenAI 兼容服务器，示例采用 Q4_K_S 量化档，并支持 LM Studio、Jan、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade、Pi、Hermes Agent 及 OpenClaw 等工具加载运行。
Hugging Face 社区发布 Feyospace-v1.1-Abliterated-security-MTP-UD-Q4_K_S，这是基于 OBLITERATUS/feyospace-s1-obliterated 的 GGUF 量化版，面向本地网络安全研究、代码分析与工具辅助调查。该构建采用 UD-Q4_K_S 混合精度布局、面向安全的 importance-matrix 校准，并保留 MTP 头以支持投机解码；上游模型约 28B 参数、Qwen3.5 架构、Apache-2.0 许可，最大上下文 262,144 tokens。该卡未提供此量化版的 benchmark 结果，最终张量清单与质量保留情况尚待验证。
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 上发布 Huihui-Qwen3.5-0.8B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个基于 Qwen3.5 0.8B 的 abliterated 多模态 GPTQ 量化模型，支持 image-text-to-text 任务。模型可通过 Transformers、vLLM、SGLang 加载部署，并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 运行方式。
Hugging Face 上架 nchapman 发布的 Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个 2B 参数、W4A16 GPTQ 量化的 abliterated 多模态模型，支持图像-文本到文本任务。文档给出 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 的部署示例，并支持通过 OpenAI 兼容 API 调用。
BoldingBuilds 放出 OrcaRouter 去 GLM-5.3-Flash-Uncensored（320B 总参数/18B 激活 MoE、288 路由专家、1M 上下文）的 imatrix GGUF 量化，含 IQ3_XXS、IQ2_M、IQ2_S、IQ2_XXS 四档，并修正共享专家与 attention 量化配方使 IQ2_S 等通过全部 48 项一致性测试。量化权重上实测 JailbreakBench 有害拒绝率 0.040（OrcaRouter FP8 为 0.120，base 为 0.930），HumanEval pass@1 0.927；作者指出空输出会计为服从，提醒评测时必须同时报告空输出数，文件已适配 mainline llama.cpp 与 LM Studio 模板。
Hugging Face 用户 mradermacher 上架 Minecraftism-4B-Thinking-Uncensored 的 i1-GGUF 量化模型仓库。模型采用 GGUF 格式，页面提供了下载统计与硬件兼容性信息，用户需登录后可添加自己的硬件配置。
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。
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。
Hugging Face 用户 3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化转换包，基于 360 GB BF16 源检查点，专家投影采用 affine 2-bit/group128，其余投影为 8-bit/group64，文件约 72.8 GB。验证含 50 题 GSM8K 子集、烟雾测试（15/18 通过）及文本生成约 23.5 tokens/s 的计时结果；模型采用原生 qwen4_exp 多模态实现，可配合 run_qwen38_unsloth.py 以 16384 上下文运行。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Minecraftism-4B-Uncensored 的 i1 量化 GGUF 版本，模型可在仓库页面直接下载使用。该模型参数规模为 1.92M，仓库卡片暂缺 yaml metadata，硬件兼容性需登录后查看。
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。
Qwen3.8-27B-abliterated 的 NVFP4 GGUF 量化版本（27B 参数）已在 Hugging Face 上架，支持 image-text-to-text 多模态输入。文档给出 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种本地部署与 OpenAI 兼容 API 调用方式。
abenzerps 发布 XHToken/Spark-X2.6-4B 的混合精度 GSQ-RCO GGUF 量化版，面向 llama.cpp 本地推理。RCO 将 36 个 sigmoid 注意力门控和 9 个全局注意力投影保留为 BF16，GSQ 依 Hessian 灵敏度校准优化每层精度，推荐 IQ3_M（2.28 GB）。4-bit KV cache 下 131k 上下文约需 3.5–4 GB 显存，支持 llama.cpp 与 Ollama，采用 Apache-2.0 许可。
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。
Hugging Face 上架了 iamherebefore 的 Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Abliterated-GGUF 模型，基于 huihui-ai 的 Qwen2.5-Coder-3B-Instruct abliterated 版本微调而来。该模型 README 为空，下载量暂未被追踪。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ornith1.0-9B-3MPER0RR-abliterated 模型的 GGUF 量化版本（如 Q2_K）。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行 OpenAI 兼容服务器或终端推理，并支持在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具中使用。
Hugging Face 上发布 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 MLX 5.0 bpw 仿射量化版，体积 17.38 GB，比 bf16 小 3.2 倍，针对 M5 的 NAX 张量单元调优。模型保留 256 K 上下文、MTP 头与视觉塔，48 个注意力模块经 GPTQ 量化后中位数输出误差降低 32%。以 Apache-2.0 许可开源，需通过 oMLX 运行。
Hugging Face 用户提供 mradermacher/Ornith1.0-9B-3MPER0RR-abliterated-GGUF 模型（Q4_K_S 量化版），可在 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner 等多种本地工具中运行。文档给出 macOS、Linux、Windows 各平台的安装与启动命令，支持通过 llama serve 启动 OpenAI 兼容本地服务器或直接在终端推理，还覆盖 LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端配置方法。
Reddit r/LocalLLaMA 用户质疑 ISTA 的 GSQ-RCO 2-bit（IQ2_XXS）量化版 DeepSeek-V4.1-Flash 在基准测试中与原模型得分持平的说法。其评测基准已饱和（90%+，AIME25 各版本均达 100），可能无法反映量化损失，且未公布 KLD 数据，用户求助实测 KLD 或 PPL。
huihui-ai 在 Hugging Face 上发布 Huihui-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 GGUF 版本。该模型目前没有模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，页面未给出参数规模等更多细节。
Hugging Face 上线 Marker689 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-EAQ-v1-2.9-bpw-Abliterated 模型仓库，采用 2.9-bpw 量化并提供 abliterated 去 abliterated 版本。仓库公开可访问，但用户需登录并同意条件后才能下载文件。