新闻、仓库与研究，按时间排列。
作者发布 mini-jev-multimodal，一个在 Qwen3-VL-2B-Instruct 上 LoRA 微调、加答案头的开放权重决策模型（Apache-2.0），单次前向传播对状态（文本或 JSON、最多 8 张图）的多个选项问题输出概率，不生成文本。在 16 个未见数据集上准确率 78.0% 对基线温度缩放后的 71.1%，ECE 从 0.068 降至 0.043；RTX 5070 Laptop 8 GB GPU 上中位延迟 69 ms，训练峰值显存 6.2 GB。作者坦承超过 10 个选项时弱于基模型（54.2% vs 58.7%），并提供报告、逐题结果与训练复现脚本，附 Hugging Face 模型与数据集链接。
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。
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。
一位 Reddit 用户在 32GB 内存加 RTX 3090（24GB 显存）的游戏电脑上，通过 strata 和 hermes 运行 Qwen 3.8 Flash Next，一夜生成了一个加拿大 EV 比价网站，含 CAD 计价与省级补贴信息。Claude Opus 5.5 随后修复了部分问题并核查事实，发现省级补贴计划存在错误。作者认为首版已相当接近一次成型。
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。
guywithacode 在 Hugging Face 上传了 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated 模型。该模型卡为自动生成，除模型名称外，开发者、许可证、训练数据、微调来源等信息均标注为待补充。
Hugging Face 新增 abliterated 类模型仓库 iamherebefore/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Abliterated。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件存在但内容为空。
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。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发现疑似 Qwen4-27B 的 PR，提交者曾参与 vLLM 和 Intel 仓库贡献，并参与过 Qwen3.8 的开发。PR 还暗示 Qwen4-27B 的 KV cache 大小并未减小。
开发者基于 Qwen3-Omni 构建了全模态决策模型 SPEV，直接对原始音频输入输出决策概率，无需经 ASR 转写，避免转写带来的延迟与成本，并支持鸟鸣等非语音任务。它结合 Omni 音频/视频/图像解码器与训练的决策头，支持选择题、真假判断和序数评分，多个问题可在一次多模态前向传播中处理。
Baseten Base Labs 开源了基于 Qwen3.5-9B 后训练的 9B 决策模型 elephant-1（MIT），不生成文本，而是对 yes/no、多选或有序评分问题直接从选项字母 logits 输出概率。Artificial Analysis 独立评测其 Decision Index 得 65 分，与 d1-ultra 持平，成本约 $8/1M tasks，约为 d1-ultra（约 $31）的四分之一；Jev Decision Index 0.4 得 62.65，为 15B 以下最佳。When2Call 95 分、WildGuardTest 93 分，Omniscience 非幻觉率 93 但准确率仅 12，倾向回答不知道。
推荐理由：原文给出 Decision Index 得分、成本对比和分项基准数据，还说明了训练数据构成与架构改动来源，便于判断适用场景。
Solstice-AI 将 DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion 量化打包为 Apple MLX oQ4e 混合精度版本，内置 1,048,576 token 的 YaRN 上下文扩展，内存占用 17.02 GB，可在 16GB/24GB MacBook 上通过 Anvil 或 MLX-LM 运行。官方称在 Claude Code 评测框架下以 9/9 项基准全胜 Claude Opus 4.6 Max，其中 SWE-bench Pro 61.7% 对 53.4%，ARC-C 735、ARC-E 882。Apple Silicon 上的 MTP 多 token 预测带来 1.72×–2.20× 的加速。
leonsarmiento 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX 量化版，采用 BaseQuant_XL 6/8-bit 混合量化并嫁接 MTP 头，总大小 30.60 GB。MTP 头来自 huihui-ai 在去对齐时原样保留的 19 个源张量，经逐张量校验与 Qwen3.6-35B-A3B 原始 MTP 头字节一致。在 oMLX（M4 Pro 48GB）上 mtp_enabled 开启时草稿接受率 89.1%，吞吐 78.6 tok/s，较关闭时的约 58.5 tok/s 提升 28–34%；MTP 加速仅支持 oMLX，LM Studio 只能加载基座模型。
推荐理由：作者给出 MTP 草稿接受率、吞吐对比和逐张量离线校验数据，读者可据此判断这个 MLX 移植在速度与精度上的取舍。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated-dpo，并提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 的调用与部署示例。模型可通过 pipeline 加载，或经 vllm serve、sglang launch_server 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
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。
腾讯微信视觉团队推出统一视觉语言模型 WeVisOne-VL-4B，基于 Qwen3-VL 构建。该模型通过结构化 next-token prediction 和 9.6M 参数的轻量 pixel decoder，统一了目标级感知（开放词汇检测、指代定位、计数、指向与 OCR）与像素级感知（指代分割、可提示 alpha matting），已在 HuggingFace 开源。
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。
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。
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。
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。
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 上发布了 qwen2.5-1.5b-abliterated-argos 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K（0.8GB）到 f16（3.2GB）共 12 种规格，其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速推荐，Q8_0 质量最佳。weighted/imatrix 量化暂未提供，用户可通过 Community Discussion 提出请求。
privastudio 在 Hugging Face 上重新分发 huihui-ai 制作的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 Q4_K GGUF 量化版（约 16.8 GB），打包为可在 PrivaEmanator 中本地加载的格式。该模型基于 Qwen3.8-27B，由 huihui-ai 移除了拒绝回答行为，附带 mmproj-BF16.gguf 视觉投影文件以支持图像输入，采用 Apache-2.0 许可证。
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-W4A16-GPTQ 模型，提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 部署方式，并支持 image-text-to-text 多模态推理。模型可通过 vLLM 或 SGLang 启动服务后以 OpenAI 兼容 API 调用。
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-W4A16-GPTQ 模型，提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 部署的官方用法示例，支持 image-text-to-text 多模态推理，并可通过 OpenAI 兼容 API 调用。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户发布了 Swift 1.5 的自产量化版本，对全精度模型应用 Heretic 方法并量化到 IQ4_XS。其 tensor profile 提取自 Qwen 3.8 Flash Next 的 UD-IQ4_XS GGUF，量化所用 imatrix 覆盖数学、代码、英语、通用指令与工具场景。目前仅提供 IQ4_XS 格式，作者接受其他格式的请求。
Reizxn 在 Hugging Face 发布 abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized 的逐层混合精度 GGUF 量化版，体积 4.391 GB、4.94 bits/weight，相对权重误差 0.0636。297 个张量独立量化并按最小化重构误差分配格式，组成 Q4_K×126、Q5_K×105、F16×66；实测平均 PSNR 24.25 dB，高于统一 Q4_K 的 22.44 dB，4 个测试主体中 3 个胜出，可用 stable-diffusion.cpp 或 ComfyUI-GGUF 加载，需搭配 Qwen-Image-2.1 VAE 和 Qwen3-VL-8B 文本编码器。注意仅适合 1024 及以上分辨率。
推荐理由：作者给出了逐层混合精度分配方法与逐张渲染的 PSNR 对比数据，读者可以按需判断该 4.39 GB 量化版相对统一 Q4_K 的保真度收益。
一位 r/LocalLLaMA 用户在 strata 中部署 Qwen 3.8 Flash Next（IQ4 xs 量化）后表示被其表现折服，称体验接近其去年专业场景使用的模型。他此前常用 3.8 27b（Q6 kv8），认为 Flash Next 虽不完美但已足够胜任大多数任务。
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。
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。
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。
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。
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated Strata GGUF 量化包，含 S 和 S-small 两种规格，基于 Mirai 的 2-bit trellis 构建，用 huihui-ai 的拒绝方向向量去除拒绝行为。实测 AdvBench 64 条提示中 stock 版拒绝 64 次、加向量后仅 1 次，Alpaca 无害提示基本不受影响。可在 1-2 张 RTX 3090 上运行，S 版解码 82-113 tok/s，支持最高 262144 上下文，需 Linux、CUDA 12.8+ 和约 64 GB 内存。
推荐理由：作者实测了加拒绝向量前后的拒绝数和各档速度内存数据，读者可以据此判断这个去对齐量化包的实际表现。
migtissera（Synthia 作者）发布基于 Qwen 微调的 Tess-4.5-27B，在 150 个 BenchLocal 场景中比基座 Qwen3.8-27B 少生成 25% 的 token 而得分相同。其中 CLI-40 少用 32% token 且得分更高，数据提取少用 43%，BugFind-15 少用 21%。更少 token 意味着更快出答案、上下文窗口占用更少，在本地 GPU 上还可与 draft head 叠加提速。
NeosQ 基于 OrcaRouter 去审查的 Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B MoE）BF16 权重，用 MTPLX Forge 按 flash-next-optimized-speed 配方制作 4-bit 量化版，总大小 115.3 GB，保留原生 MTP 投机解码头。在 M5 Max 128 GB 上 MTP 投机解码达 85.7 tok/s，为普通解码的 2.07 倍；需 Apple Silicon、macOS 14+ 及 96–128 GB 统一内存，支持 OpenAI/Anthropic 兼容 API，采用 Apache 2.0 许可证。
Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-oQ4e-mtp 基于 Qwen3.5 9B，使用 o（oMLX v0.7.0）混合精度量化，4 bit、group size 64，格式为 MLX safetensors，已在 Hugging Face 发布。