新闻、仓库与研究，按时间排列。
dealignai 以 CRACK 方式在权重层面去除 GLM-5.3-Flash FP8 版的拒绝行为，HarmBench-320 上 320/320 全部服从、0 拒绝，MMLU 87.33% 高于基座的 86.74%。模型为 320B 总参数、18B 激活的混合 MoE，支持 1M 上下文与视觉，H200 上原生 FP8 解码 163 tok/s（MTP 投机解码 211 tok/s，接受率 75.9%）。2026-08-28 更新修复了重复循环问题，需重新下载；reasoning-off 与 max 档完全去对齐，low 档保留部分拒绝；max 档需 max_tokens ≥ 6000 否则回复为空。
推荐理由：原文给出权重级去对齐的具体方法和 HarmBench-320、MMLU 前后对照数据，读者可据此判断消融效果与能力保留情况。
社区将 Blackfrost 的 Qwen3.8-27B-ABLITERATED（27B 参数）转换为 Inco AI 开源推理引擎 Splash 的 splash-packed-q4 格式，供 LM Studio 在 Apple silicon 上运行。包内含 4-bit affine 量化目标权重（组大小 64）、DFlash 2 投机解码草稿模型、BF16 视觉编码器和 tokenizer，磁盘约 16 GiB，原生上下文 262,144 tokens。转换仅做量化与重排，未改动权重；需 M3 或更新芯片、macOS 26.4+ 及至少 36 GB 统一内存。
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的 abliterated 文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影去除，作为聊天模型拒绝率从 88.9% 降至 1.2%（英文）和 38% 降至 0%（俄语），MMLU 保持 77.35% 不变。提供 BF16 到 Q2_K 量化阶梯，AD-Q4_K 的图像 LPIPS 偏移为 0.087（约为换 seed 偏移的六分之一）；实测 45 条敏感提示词中无一改变出图结果，因原版 Qwen-Image 开放权重管线本无过滤器。
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基于的 timteh673/Holo4-27B-Abliterix 量化模型上架 Hugging Face，采用 EXL3 4bpw 量化，源自 Hcompany/Holo4-27B 的 BF16 全精度权重，拒绝方向消融由 timteh673 用 Abliterix 完成。仓库移除了悬空的 MTP 配置且不含 MTP 草稿模型，保留原生 tokenizer 和聊天模板，发布前已用 EXL3 加载并完成文本冒烟验证。该模型仅限 CC BY-NC 4.0 非商业使用，需使用兼容 EXL3 的推理软件。
pierpaolo 在 Hugging Face 发布了 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-NVFP4-Uncensored-MTP 的 GGUF 构建，基于 UkisAI Swift 1.5 对 Qwen3.8-27B 的微调，把安全拒绝方向从权重中投影移除，并从带审查的上游版本合并 MTP 头以支持 llama.cpp 的 --spec-type draft-mtp 推测解码。
推荐理由：作者给出了拒绝方向的投影方法、消融后拒绝率前后对比和 MTP 接受率数据，读者可据此判断这个去对齐版本的去对齐程度和性能代价。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL-Uncensored-NVFP4，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并进 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 底座（layers 18-51 ablated，视觉塔不动），再做 NVFP4 量化（文本塔 W4A4 + FP8 down_proj，视觉塔保留 bf16）。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 从 0.9961 降至 0.992，choice 与 score top-1 分别下降 3.4 和 7.6 个百分点，未达原厂门槛；温度重校准后 ECE 全部达标，10 条提示词测试拒绝率为 0.0。
推荐理由：原文给出换用 abliterated 底座前后在 27,695 行测试集上的指标对照，能看清去对齐替换底座对决策能力与校准的实际代价。
SargeDev 发布 JEV-27B-VL-Uncensored 的 EXL3 量化版，将 AutoTrust System-1 决策模块合并进 huihui-ai 去审查版 Qwen3.8-27B 骨干，量化约 3.0 bpw 路由权重。在 jev-distill-corpus-v3 的 test_set_30k（27,695 行）评测中，noul AUROC 0.992 通过门槛，但 choice top-1 0.870 与 score top-1 0.814 未达门槛。EXL3 精度校准测试尚未完成，refit 温度未经此精度验证。
huihui-ai 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next，通过 abliteration 技术在不使用 TransformerLens 的情况下去除模型的拒绝回复行为。GGUF 文件来自 unsloth 系列，支持最新版 Strata 和 llama.cpp，可用 llama-cli 以 262144 上下文长度运行。该模型安全性过滤被大幅削弱，仅建议用于研究和受控测试环境，不适合生产或公开商业应用。
alesha-pro 发布 GLM-5.3-Flash-abliterated-Maya-M-GGUF，基于 Project Maya 的 Maya-M 量化，附带 2.2 MB 拒绝方向向量和 Maya 引擎补丁，可在推理时逐层移除拒绝。在 4x RTX 3090 上开启向量后 256K 上下文解码 56 tokens/s；178 条 AdvBench 与 JailbreakBench 请求中仅 2 条仍拒绝（自杀与自残相关），未开启向量的 EXL3 2.05 bpw 量化上原模型拒绝 144/146，开启后 438 条回答 0 拒绝。
推荐理由：作者给出拒绝向量构造方法与178条请求的拒绝率前后对比，并附KLD数据，读者可自行判断去对齐幅度。
satellitedown 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated fngine 单 GPU 推理包，迁移 huihui-ai 的消融结果，48 层单拒绝方向拟合最小余弦 0.9999985。在 RTX 5090 上对 32 个轻度提示词，未消融版拒答 8 个、该包 0 个，数学、Python 与知识测试两版得分相同，速度无可测差异。pack 约 89 GiB，要求 sm_120a GPU、约 60 GB 主机内存，提供 OpenAI 兼容接口与 256K 上下文。
推荐理由：给出了 abliteration 的迁移方法、消融方向拟合与拒绝率前后对照，可复核的去对齐发布。
作者发布 GLM-5.3-Flash 的 EXL3 混合量化（gate/up 2 bit、expert down 3 bit，约 2.4bpw，98.1 GB），并附 2.2 MB 的逐块去拒向量，运行时从 4 条残差流中减去各 3 个方向来移除拒绝。在 4x RTX 3090 上可跑 256K 上下文（77% 专家驻留 VRAM），256K 下 178 个 AdvBench/JailbreakBench 回答 0 拒绝，原版 2.05bpw 量化在无思考模式下 146 请求拒绝 144 个；带向量后速度为 52.4 tokens/s 对比无向量 53.7。KLD 0.0959，需配合作者自己的 exllamav3 fork 使用，许可证 MIT。
推荐理由：作者给出逐块去拒方向的构造方法、拒绝率前后对照和KLD量化数据，可自行复现并检验量化与去对齐的实际代价。
作者 alesha-pro 发布 GLM-5.3-Flash 的去拒绝版本，复用 turboderp 的 EXL3 2.05bpw 量化权重，仅新增一个 2.2 MB 的逐块向量文件（44 个块各 3 个方向）并在自研 exllamav3 fork 中运行时减除。在 4x RTX 3090 上以 256K 上下文、视觉、工具调用和 MTP 达 75 tokens/s；438 条 AdvBench 与 JailbreakBench 请求中，加向量后拒绝数从 222 降至 0（严格二分类判定为 1/438），代价是 KLD 从 0.1219 升至 0.1318。作者同时提供 2.4bpw-mix 与 GGUF 版本，并列出仅有单一硬件、无人工标注等限制。
推荐理由：原文给出逐块去拒绝向量的构造方法、438 条请求的拒绝率前后对比和 KLD 代价，可复现也可据此评估损失。
SargeDev 发布 JEV-27B-Uncensored-NVFP4，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并到 huihui-ai 去审查版 Qwen3.8-27B 骨干上，成为 JEV 27B 家族首个 uncensored 版本，以 NVFP4（W4A4 + FP8 down_proj）量化、支持 vLLM 部署、上下文长度 32768。模型基于 740,957 行的 jev-distill-corpus-v3 语料训练。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 为 0.985，但 choice top-1 降至 0.855、score top-1 降至 0.797，均低于 AutoTrust 的验收底线。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL-Uncensored，把 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并进 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B backbone，使决策输出不经过原模型的拒绝机制。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 0.985、choice top-1 降至 0.855、score top-1 降至 0.797，KL 0.055，重校准后各 ECE 指标达标；10 条 prompt 测试拒绝率为 0.0。
dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对基于 zai-org/GLM-5.3（753B）的 FP8 量化版做权重级去对齐，声称仅修改 bf16 residual writer 张量、非 LoRA 或运行时钩子。HB-320 评测中非版权行为的 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），v2 修复了 v1 约 2% 的推理循环问题并使 GARBAGE 降为 0，代价是整体 TRUE_COMPLY 约降 4pp；MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。文中还给出 vLLM 部署参数与 reasoning_effort 只认 low/high 等注意事项。
推荐理由：原文给出完整拒绝率与 MMLU 对比数据，还附带 vLLM 部署注意事项，读者可据此评估这个去对齐版本的实际表现。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored，是 JEV 27B 家族首个 uncensored 成员，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合入 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B 骨干（第 18-51 层消融，视觉塔未动），使决策引擎在无拒绝线路下输出。
推荐理由：原文给出了消融层范围、决策指标前后对比和拒绝率实测，读者可以据此判断去对齐带来的能力代价。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF，将 AutoTrust 的 System-1 决策块合并进 huihui-ai 消融版 Qwen3.8-27B（layers 18-51 ablated）骨干，使决策引擎在无拒绝接线下输出。在 jev-distill-corpus-v3 的 27,695 行 held-out 测试集上，与原 JEV-27B 相比 choice top-1 降 4.9 分、score top-1 降 9.3 分，noul AUROC 0.985 通过门槛，10 条 prompt 电池拒绝率为 0；附带 24 槽决策头、校准文件、serve_decide.py vLLM 服务器及 Q8_0 / Q4_K_M / f16 量化。
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HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化系列，测得 0/465 次拒绝，主打直接作答、无拒绝行为。每个文本 GGUF 保留原生 NextN/MTP 头，配套 FastMTP 32K 草稿侧车在 Q8_K_P 下实现文档 TG 3.02x、推理 TG 1.93x（对比关闭 MTP），并提供 llama.cpp 补丁、部署命令、Ed25519 签名清单与 RTX PRO 6000 Blackwell 及 RTX 6000 Ada 的实测速度表。
dealignai 以 CRACK 方式对 GLM-5.3-Flash 做权重级去审查，发布 FP8 版本（320B 总参数、每 token 激活 18B），HarmBench-320 上 320/320 全配合、0 拒绝，MMLU 87.33% 高于原版 86.74%。2026-08-28 修复了重复循环问题并请用户重新下载；低推理档仍保留部分拒绝，推荐用 reasoning-off 或 max 档。
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redhillsmediafl 在 Hugging Face 上架 Longleaf-35B-A3B-Abliterated 开发预览页，目前仅有元数据，尚无权重或已接受的 abliterated 版本。该模型是基于 Qwen3.6-35B-A3B（Apache-2.0 上游许可）的计划版本，面向编程和 agent 工作流，目标设备为 Mac Studio（M1 Ultra、64 GB 统一内存），以 Q4 为目标。当前版本的质量、速度和内存均未测得，无 SWE-bench 或 Terminal-Bench 等声明。
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF，将 Qwen-Image 的文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，作为 stable-diffusion.cpp 的 --llm 使用。编码器作为聊天模型时，英文拒绝率从 88.9% 降至 1.2%，俄语从 38% 降至 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；实测显示 Qwen-Image 开源管线本就无过滤，45 条敏感提示词的结果一条都没有改变，图像仅有约 0.088 的 LPIPS 偏移。
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cc1244578151 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，通过字节级张量移植从 orcarouter 的 Uncensored 版本替换 144 个写入残差流的张量，去除拒绝方向。98% 的目标参数（ffn_down_exps，40.3B）与 base 逐字节相同，每层 blake2b 校验确认 144 个变更、1080 个不变。提供 IQ3_S / IQ3_XXS / IQ2_XS / Q2_0 四档，文件比上游略小；IQ2_XS 下 decode 慢 2.2%、思考 token 均值 552 vs 471（p=0.607 无显著差异），代码任务 15/15 通过。
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AtomicChat 在 Hugging Face 发布去对齐版 Qwen-Image-2.1-Turbo 文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向从权重中投影去除。作为聊天模型，英文拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；45 条敏感图像提示词测试中无一翻转，图像输出仅有约 0.088 的 LPIPS 漂移。提供 BF16 到 Q2_K 量化分档，配 stable-diffusion.cpp 的 --llm 参数本地运行，方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
推荐理由：原文完整给出拒绝方向消融方法、拒绝率前后对照和量化分档对画面的影响，可据此自行评估这个去对齐编码器的实际改动幅度。
Hugging Face 上的 NidAll/Qwen3VL-8B-Abliterated-INT8-ConvRot 模型页面提供使用说明，涵盖各类库、推理服务、notebook 和本地应用。该仓库已被标记为包含敏感内容，可能含有潜在有害信息。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.6-35B-A3B 的去审查（abliterated）模型 Aggressive 版本，宣称 0/465 次拒绝，数据集和能力与原版完全一致。模型总参数 35B、每次前向激活约 3B（MoE），256 个专家中每个 token 路由 8 个，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。提供 K_P 自定义量化（等效提升 1-2 个量化等级、文件仅大 ~5-15%），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
haddockaihamburg 发布 LiquidAI/LFM2.5-350M 的 abliterated 去对齐版本，用 heretic 工具（方向消融加 TPE 参数优化，20 次 Optuna 试验）全自动生成。独立实测 25 条有害提示的拒绝率从基座的 20/25 降到 0/25；lm-eval 七项 0-shot 基准显示 6 项小幅下滑，其中 WinoGragne 降 6.4、ARC-Easy 降 4.8，超出噪声区间，作者提醒推理敏感任务需复检质量。权重以 bf16 合并，无需 adapter，沿用基座的 LFM Open License v1.0，面向对齐与消融方法研究。
推荐理由：作者给出了独立测得的拒绝率前后对比和七项基准的降幅明细，读者可据此判断这次消融的收益与代价。
anlord 在 Hugging Face 发布 google/gemma-4-E2B-it 的 abliterated 版本，用方向消融直接原地改权重，无微调无 LoRA，拒绝率从 99/100 降到 4/100，KL 散度为 2.9072。方法为 Anlord Abliterator 1.6.0 加 Optuna TPE 多目标搜索（100 trials，seed 42），仅修改 35 层文本塔，视觉与音频编码器保留原权重；仓库附带 4 点 Pareto 前沿的更温和变体参数和完整逐字节复现包，GGUF 量化在配套仓库 anlord/gemma-4-E2B-it-abliterated-GGUF 提供 F16 至 Q4_0。
推荐理由：原文给出了完整的消融方法、拒绝率与KL偏移数据及四点Pareto前沿，读者可按需选择去对齐强度并逐字节复现。
anlord 在 Hugging Face 发布 gemma-4-E2B-it-abliterated 的 GGUF 量化合集，原模型消融拒绝行为后每 100 条有害提示的拒绝数从 99 降到 4。提供 bf16 到 Q4_0 共 12 个量化文件，全部由同一 F16 源用 llama-quantize 转换，8 GB 显存的 GPU 可完整容纳 Q4_K_M 至 Q8_0，仅含文本塔，多模态推理需用父仓库 safetensors，许可沿用 Gemma 条款。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比和各量化档位的实测说明，读者可按显存预算直接挑选合适档位。
cookies55 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.5-9B 的去审查微调版，用 Unsloth 在本地硬件以 Claude 4.6 大型蒸馏数据集训练，经 Heretic 消融后拒绝率从 100/100 降到 6/100，KL 散度为 0.0793。该版本为 INSTRUCT 模式并修改了 jinja 模板，图像输入经测试可用，视频部分未测试，建议最低 q4ks（非 imatrix）或 IQ3S（imatrix）量化。
推荐理由：作者给出了消融后的 KL 散度和拒绝率前后对比，以及七项基准分数变化，读者可自行判断去对齐的代价。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的 Uncensored Aggressive 无对齐变体 GGUF 量化，实测 0/465 次拒绝，无前导客套地直接回答。所有文本 GGUF 保留原生 NextN/MTP 头，并附带 HauhauCS FastMTP 32K 加速 sidecar，在 RTX PRO 6000 上对比关闭 MTP 时文档 TG 最高达 3.02x、推理 TG 最高 1.93x，Q8_K_P 档位比标准内嵌 MTP 快 35.2%/21.1%；提供 Q2 至 Q8 及 IQ 系列量化、BF16 视觉 projector、llama.cpp 补丁与部署命令，附 Ed25519 签名清单校验。
作者发布了 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 GGUF 量化版本（IQ2_M 到 Q8_0），用 Heretic 移除拒绝方向，保留 MTP 头，拒绝行为显著减少但未消除，从 100 个有害提示中的 98 个降至 12 个。权重编辑带来约 0.043 的困惑度增加（相对约 0.7%），MMLU、ARC-Challenge、HellaSwag、Winogrande 四项基准平均下降 0.5 分且均在标准误内。模型卡同时给出 imatrix、自建低比特量化方法和 MTP 投机解码实测（n_max 1 时约 1.19x-1.28x 加速）。
推荐理由：作者给出了 Heretic 消融方法、拒绝率从 98/100 降到 12/100 以及困惑度和基准的前后对照数据，可以据此判断权重编辑的实际代价。
dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B 骨干）的权重级消融版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，HarmBench-320 攻击成功率从基座的 42.81% 提升到 100%，且在各 effort 档位均为 320/320。MMLU-14k 整体下降 4.22pp，剔除伦理类题目后仅降 1.1pp，符合 3pp 能力保留目标；卡片还提供 SGLang 部署命令、硬件实测（4×H200，约510GB 权重）与启动注意事项。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》
dealignai 以 CRACK 权重级去审查方式发布 GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文），在 reasoning-off 和 max 档 HarmBench-320 上 320/320 全部顺从、0 拒绝，MMLU 87.33% 高于 base 的 86.74%。模型支持视觉与 MTP 投机解码（75.9% 接受率），H200 原生 FP8 解码 163 tok/s。文中还给出部署要点，如 reasoning_effort 只接受 low/high、max 档需 max_tokens ≥ 6000、视频 fps 需低于原帧率等；2026-08-28 修复重复循环问题后需重新下载。
同一新闻，精选展示《GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8 发布，权重级去对齐且 MMLU 反超基座》
j-llm 在 Hugging Face 发布 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 OptiQ 混合 4/8-bit MLX 量化版，约 19.2 GB，5.13 bits/weight。该量化基于对 uncensored 权重直接测量的逐层 KL 敏感度分配精度，保留 BF16 视觉塔与 MTP head sidecar，262,144 token 上下文；Capability Score 88.86，高于参考版 mlx-community/Qwen3.8-27B-OptiQ-4bit 的 87.98。
推荐理由：原文给出逐层 KL 敏感度测量和 6 项基准对比，读者可评估混合量化相对参考版的质量取舍。
mincon 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的 RVN 双重精炼 ARA 消融版本（GGUF），在 trohrbaugh 的 heretic-ara 基础上追加两次全权重 ARA 处理。独立实测显示有害提示词拒绝率从 3/100 降至 0–1/100，相对 base 模型的 KL 损伤从 0.0535 降至 0.0085；仓库提供 multilingual、MTP、vision 等 GGUF 文件家族并附各量化档的显存建议与 llama.cpp 推理速度实测。
rajaykumar12959 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 版本，用 difference-in-means 方向对每个残差写入权重矩阵做正交化，消融直接写入 checkpoint，无 runtime hook 和 LoRA，仅含语言模型部分（bf16，text-only，约需 55 GB 显存）。在 292 个 held-out 有害提示上拒绝率从 99.3% 降至 0%，覆盖全部 12 个类别；代价是 MMLU-Pro 从 65.1% 降至 61.8%（−3.3 pp），harmless 提示上的 KL 散度为 0.086 nats。
推荐理由：给出了完整的消融方法、逐层扫描和拒绝率前后对比数据，读者可以据此评估这次去对齐的实际代价与副作用。
alexwkleung 发布 JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking 的 abliterated GGUF 版本，用 Heretic 消融 662 个 tensor，拒绝率在 enable_thinking 为 false 时从 43/44 降至 14/44，GSM8K 89/100 无明显回归。作者还发现 Heretic 1.4 在 Transformers 5 的融合 MoE 模块上会静默跳过专家层，此构建将融合专家拆回独立 Linear 后再消融，提供 Q4_K_M 到 Q8_0 共四档量化文件与 sha256 校验值。
推荐理由：卡片给出消融修改的 tensor 清单和拒绝率前后对照，还包括 Heretic 在 MoE 融合模块上静默失败的具体坑与修复方法。
huihui-ai 基于 microsoft/Phi-4-multimodal-instruct 制作的去审查版 Phi-4-multimodal-instruct-abliterated 已上传 Hugging Face，采用 abliteration 技术移除模型的拒绝行为，且仅处理了文本部分、未处理图像部分。模型可用 Hugging Face transformers 库加载，支持 flash_attention_2 与 bfloat16。
UkisAI 的 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-MTP 推出 VAL-APEX-I NanoPlus V3 GGUF 量化版，文件仅 11.08 GB、整文件 BPW 2.85，WikiText-2 PPL 为 6.9102，比基线 GSQ-RCO IQ3_S 低 2.26%。模型基于 Qwen3.8-27B 的 27B MoE 推理微调，内置 Multi-Token Prediction 头（blk.64.*，15 个 tensors）可在 llama.cpp 中直接投机解码，并保留 mmproj-Q8_0.gguf 视觉编码器与法、西、德、中多语言语法完整性。
Kujira 在 Hugging Face 发布 Underdog-Saluki-27B-1.0-MTP 的 abliterated GGUF 版，仅改动第 35–36 层的 4 个张量，其余 862 个张量与原文件字节级一致，未做训练。有害提示词拒绝率从 99% 降到 1%（开思考时 78% 到 2%），英语困惑度上升 1.6%、日语上升 1.8%，速度和显存与 MTP 版相同，约 58–62 tok/s，12 GB 显卡可用 40K 上下文。消融方法未公开。
推荐理由：原文列出消融改动的具体张量、拒绝率前后对比和困惑度变化，读者可以评估这个去对齐版本的代价。