新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无审查量化版，标注 0/465 次拒绝，保留文本、推理、Agent 和图像视频能力，许可证沿用 Apache 2.0。附带自研 FastMTP 32K 草稿加速边车与 llama.cpp 补丁，在 RTX PRO 6000 Blackwell 上 Q8_K_P 达到对关闭 MTP 最高 3.02x 文档 TG 和 1.93x 推理 TG，并给出各档位实测速度与签名校验清单。
jaswanthsanjay88 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-1.5B-Abliterated，一个基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的教育演示模型，采用 Arditi et al. (2024) 的权重正交化（abliteration）方法。干预作用于第 16 层 residual write projections，校准数据采样自 AdvBench harmful 和 Alpaca cleaned 数据集，用于大学教学中展示对齐模型的行为防护如何映射到 transformer 残差流中的线性子空间。
基于 Llama-3-8B-Instruct 的无审查模型 Llama-3-8B-Lexi-Uncensored 上线 Hugging Face，遵循 Meta Llama 3 社区许可，允许包括商用在内的用途。该模型对各种请求高度合规，Open LLM Leaderboard 平均分 66.18，其中 HellaSwag 77.88、MMLU 67.68、GSM8k 68.39。作者提醒部署前需自行添加对齐层，并需对生成内容负责。
dima6312 在 Hugging Face 上发布 ajgazin 的 Swift-1.5-Qwen3.8-27B Uncensored（UkisAI Swift 1.5 的 abliterated 版）的 MLX oQ4e 量化，体积 17.0 GB、4.9 bits per weight，仅做量化未改其他内容，并保留 MTP 头以支持 oMLX 中的自推测解码。在 M4 Pro 48GB 上实测：编码任务 21/24、工具调用 27/30、100 条提示词拒绝 11 次（原模型为 97 次），解码 39.8 tok/s，MTP 接受率 87.5%；模型沿用 Swift Open License v1.0，年收入超 100 万美元的组织商用需 UkisAI 的企业授权。
推荐理由：作者用统一的拒绝率测试对比了量化版与原模型，还保留了 MTP 头并给出解码速度，量化质量有实测数据可查。
haddockaihamburg 在 Hugging Face 发布了 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 的 abliterated 去对齐版本，用 heretic 工具（方向性消融加 TPE 参数优化、Arbitrary-Rank Ablation 合并权重）全自动生成，无需手动调参，heretic 共跑20次 Optuna 试验并恢复 Pareto 前沿顶部。独立于 heretic 评分器的实测显示，25条有害提示中基座模型拒绝22次，该版本拒绝0次；作者提醒仅25条提示、单一随机种子，不能将拒绝率数字解读为无能力损失，也未跑完整基准。
推荐理由：原文给出了消融方法与独立实测的拒绝率对比，并坦承只有25个提示词、单种子运行，读者可据此自行评估其参考价值。
Huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版 GGUF 量化模型，多次更新新增 UD、UD-DW、GSQ-RCO、Ternary、Swift 等系列，其中部分版本仅消融第 22 至 52 层（0 起始索引）。模型提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等量化格式，支持上下文长度 262144，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。官方提示安全过滤已显著降低，建议仅用于研究和测试环境。
dealignai 以 CRACK 方法发布 GLM-5.3 (753B, ~18B 激活) 的权重级去审查版本 GLM-5.3-ABLITERATED-NVFP4，宣称不用微调、LoRA 或越狱提示，直接在张量中移除拒绝行为，面向授权渗透测试与安全研究。HarmBench 实测 high/max 模式下 156 条提示 0 拒绝，off 模式拒绝率 7.3%（多为版权类）；MMLU 84.11%，较 base 的 85.58% 降约 1.5pp。模型给出 vLLM 部署命令，NVFP4 版在 GB10 上 KV 池达 35 GiB/rank，可支撑 TP8 下 512K 实用上下文。
推荐理由：原文给出 HarmBench 拒绝率和 MMLU 前后对比数据，读者可以据此判断这个权重级去对齐版本的实际效果与能力损失。
muterornament 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 3.0bpw 量化版本，上游是 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑（无微调）变体，模型为 GlmMoeDsaForCausalLM 架构，总参数 753B，256 个路由专家（激活 8 个）加 1 个共享专家，体积 273 GiB。作者用 wikitext-2 给出量化对 FP8 源的 KL 散度与困惑度对比（困惑度 3.440 对 3.302），并在 tau2-bench 上与 Z.ai FP8 原版对比，airline 和 retail 两域差异均无统计显著性。
hotdogs 在 Hugging Face 发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-swift-cap-PQ2_0-MTP，基于 BoldingBuilds 的去拒绝 v2 版，以 0.4 scale 合并 Swift 去对齐与 ThinkingCap 省 token 推理两个 SVD-LoRA。模型采用 PQ2_0 三元量化（约2.13 bits/weight），27.3B 参数仅约 7.6 GB，支持 262,144 token 上下文、视觉输入和 MTP 投机解码。仅能通过 PrismML 的 llama.cpp fork 加载，主线程 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio 均不支持。
推荐理由：原文给出abliteration的张数、MMLU损失和各LoRA保留能量，合并构建的局限与适用范围都写得很透明。
Maximilian228 在 Hugging Face 发布了 huihui-ai 消融版 Qwen3.8-Flash-Next 的 NVFP4 量化包，全部路由专家用 GPTQ（而非 RTN）从 BF16 检查点量化，可在单张 RTX 20-50 显卡（12 GB 以上显存、64 GB 以上内存）上通过 Strata NVFP4 运行 125B 混合 MoE。在留出 token 上，GPTQ 的加权相对误差为 RTN 的 33.5%，48 层全部优于 RTN；实测 182.8 tok/s 解码、2810 tok/s prefill，解码成本与 RTN 持平。
推荐理由：原文给出完整的 GPTQ 量化方法和 48 层误差对比数据，读者可以据此评估 NVFP4 消融模型的精度与部署成本。
Maximilian228 在 Hugging Face 发布 OrcaRouter Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 NVFP4 (GPTQ) 量化包，供 Strata NVFP4 引擎在单张 12 GB 以上 VRAM 的 RTX 20-50 显卡加 64 GB 内存上运行这个 125B 混合 MoE 模型。模型为 abliterated 去对齐微调，权重中移除了拒绝方向，不拒绝有害请求。作者用 GPTQ 从 BF16 checkpoint 重量化全部路由专家， held-out 误差为 ModelOpt RTN 量化的 33.4%，48 层全部低于 RTN，解码速度与 ModelOpt 包基本持平（约 185.6 对 191.6 tok/s）。
推荐理由：作者给出完整的 GPTQ 重量化方法和逐层误差对比，NVFP4 去对齐版相对 ModelOpt 量化把误差降到约三分之一。
HauhauCS 基于 Qwen3.6-35B-A3B 发布无审查 Aggressive 版本，测得 0/465 拒答，数据集与能力无改动。模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生支持 262K 上下文和文本、图像、视频多模态，并提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多档 GGUF 量化（含 K_P 自定义量化），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
Connect AI Lab 基于 Qwen3-0.6B 制作了一个实验性方向移除模型 Uncensored：通过激活值差异选出第 24 层方向，修改 57 个写入路径，修改后权重约 0.75B。在 CPU FP32 测试中，原始模型拒绝短语匹配 4/4，修改版本为 0/4，但作者明确说明这只是课堂实验，并非所有拒绝都被解除。权重尚未开放下载，准备的 GGUF 文件约 805 MB，已在 LM Studio 中验证可加载并运行 API。
jakeatx 发布 ATX-Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-2.3bpw-MTP GGUF 量化版，基于 UkisAI 的 Swift 1.5（构建于 Qwen3.8-27B）的 uncensored BF16 checkpoint 重编码为约 2.3 bits per weight，含 MTP 草稿层，面向 12 GB 显卡约 200K 上下文。
推荐理由：发布者给出了拒绝率降低说明、KL 散度和 LiveCodeBench 实测对比，读者可以据此判断这个 2.3 bpw 极致量化在 12 GB 显卡上的实际表现。
GitHub 用户 Rikky311 发布了 llm-thermostat-demo 仓库，包含 README.md 和 room.py 两个文件。该仓库暂无项目描述，目前有 0 stars、0 watching、0 forks，尚未发布 Releases，也未列出贡献者和使用语言之外的信息。
haddockaihamburg 用 heretic 工具（方向消融加 TPE 参数优化）自动产出 Qwen/Qwen3-0.6B 的 abliterated 版本并开放权重。25 条有害提示的独立测量显示拒绝数从基座 6/25 降到 0/25，lm-eval 各任务能力与基座相当，MMLU 提升 +3.5 在噪声范围内；作者警告样本仅 25 条、单种子单模型，另一次同配置运行只剩 3/25 拒绝，建议消融后独立验证拒绝行为。模型为思考型，使用时模板需设 enable_thinking=False 以匹配测量状态。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照、能力评测和可复现性警告，读者能据此判断这次消融的实际效果与局限。
davetha 在 Hugging Face 发布了 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated（基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去拒绝版本）的 4-bit AutoRound 量化构建，采用 INT4 主体加 baked lm_head/MTP 和 INT8 embedding，面向单张 Intel Arc Pro B70（32 GB）在 vLLM XPU 下运行。
推荐理由：作者给出了量化方法、perplexity 对比和 B70 上的实测速度数据，读者可以评估这个 4-bit 去对齐版本的质量与可用性。
Hugging Face 上发布了 OrcaRouter 的 abliterated Qwen3.8-27B 模型的 MTP-capable IQ5_KS GGUF 量化版，适用于 ik_llama.cpp。该版本使用 Ubergarm 的张量配方与 importance matrix 制作，保留内嵌 MTP head（权重为 Q8_0，norm 为 F32），文件大小 18.964 GiB。由于源模型经过 abliterated 处理，其拒绝行为与原版 Qwen 模型不同，需自行添加安全防护。
GitHub 用户 infodevelop54-creator 发布了 LlmCarShell v2.2.1 仓库。该项目为基于 Gradle 构建的 Android 应用工程，包含 app、third_party、gradle wrapper 等目录及构建配置文件。原文未提供更多功能细节。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布经 abliteration 处理的去审查 GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，MTP 与视觉部分未修改。多个系列（UD、GSQ-RCO、UD-DW、Ternary、Swift）仅对第 22-52 层（0 起始索引）做 abliteration，其余层保留原样；Q2_K_L-Q6_K_L 等版本将需 abliteration 的权重转为 Q8_0 以提升回复质量。该模型安全过滤大幅降低，仅建议用于研究与测试，可在最新版 ollama 和 llama.cpp 中运行。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 发布去审查版 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GGUF，用 abliteration 技术移除模型拒绝行为。新增 Unsloth 与 Swift 系列 GGUF，支持最新版 Strata 和 llama.cpp，Strata 提供 SHA256 校验，llama.cpp 可运行 UD-Q4_K_XL 量化版本并设置 -c 262144 上下文。模型安全过滤被大幅削弱，建议仅用于研究和受控环境，使用者需自行承担法律与伦理责任。
CodingBlinders 在 GitHub 发布 CodingBlinder_RH5_LLM_FAST_API 仓库，包含 FastAPI 服务、LLM 处理脚本与 faiss_index 向量索引。仓库还提供 Dockerfile、.github workflows 以及 medi.pdf 等文件，可通过 GitHub 获取源码。
作者发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 模型，称 8bit ARC-C 达 0.735、ARC-E 达 0.882，并宣称将思考 token 压缩至原版的 1/2 到 1/10。去审查采用 Heretic v1.2.0+ 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，阶段1拒绝率从 99/100 降至 0/100（KL 0.0535），阶段2后为 11/100（KL 0.0025）；提供常规与 MTP 两类量化，4bit Q4_K_S 下约 75 t/s，MTP 可超 90 t/s（5090 实测）。
etemiz 发布 Ostrich-27B-261008-Qwen3.8-Abliterated，基于 Qwen 3.8 27B 做 abliterated 处理移除拒绝行为。自评显示总体对齐分从原版 Qwen 3.8 的 37%（几何平均）提升到 82%，消融测试拒绝率很低。相比 260903 版本新增 Agentic RAG 训练、-100..100 真值打分适配器、9 项自动化拟人测试（总分 0.928），并开始提供 EXL3 量化（3.0 至 6.0 bpw）与 GGUF 下载，可在约 18 GB 显存的消费级 GPU 上 4-bit 运行。
同一新闻，精选展示《etemiz 发布 Ostrich-27B-261008-Qwen3.8-Abliterated EXL3 量化版》
etemiz 在 Hugging Face 发布基于 Qwen 3.8 27B 的 Ostrich-261008 abliterated 版本，提供 3.0 至 6.0 bpw 四档 EXL3 量化（13 到 22 GB），可通过 ExLlamaV3 / TabbyAPI 在消费级 GPU 本地运行。该版本经 abliteration 移除拒绝行为，官方数据显示整体对齐率从基座的 37% 升至 82%，并新增了 Agentic RAG 训练、真值打分适配器和 0.928 分的自动化 9 项人格化测试；训练采用进化搜索管线，累计 841 代、9500 条谱系，蒸馏领域覆盖健康、宗教、比特币等。
推荐理由：原文给出了按领域的对齐率对比和拒绝率数据，读者可以据此判断这个 abliterated 版本的实际去对齐程度和量化选择。
Hirundo 研究者用机器遗忘方法去除 Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.5-4B 中的 CCP 政治对齐，发布 Qwen3.6-35B-A3B-Westernized 与 Qwen3.5-4B-Westernized 开放权重。35B 版在 CCPC-500 上被标记比例从 89.8% 降到 2.8%，DECCP 拒答从 65.26% 降到 3.16%，ChinaBench 不合规从 96.67% 降到 6.67%；GPQA、IFBench、LiveCodeBench、MMLU-Pro 平均变化 0.72 分，最大 1.83。方法为三步：收集触发目标行为的回复、用行为遗忘目标训练 LoRA 并以 retain set 锚定其他行为、再合并进基础权重。
推荐理由：作者给出 CCPC-500、DECCP 等去对齐前后数据，并解释与 abliteration 的差异和三步方法，可据此判断改动范围。
KENIC-1 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 的 abliterated GGUF 版本，采用字节级张量移植，将全部 48 层中的 144 个 write-to-residual-stream 投影张量替换为 orcarouter 消融权重，不重算任何 GSQ 学到的量化值。四个量化档位（IQ3_S / IQ3_XXS / IQ2_XS / Q2_0）保持上游逐张量类型分配不变，体积仅比上游多 0.25–0.44 GB；1223 个张量经逐张量 blake2b 核验，144 个目标全部改变、1079 个非目标逐字节一致，行为抽查显示上游拒答的提示词此版可详尽回答。
推荐理由：原文给出了逐张量的移植方法与blake2b核验数据，读者可以确切看到哪些张量被改、代价多大。
burningfeet 发布基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 的 Genesis Hermes GGUF 模型，基础模型 refusal 记录为 0/465。该模型总参数 35B，每次前向激活约 3B（MoE，256 专家、8 路由 + 1 共享），采用 Gated DeltaNet 线性注意力与全 softmax 混合架构（3:1），40 层，原生 262K 上下文（YaRN 可扩展至 1M），本地多模态。作者使用 Genesis 后训练算法通过 Marchenko–Pastur 定律修复 tensor 中的训练噪声，不涉及训练或微调。
用户 k8scert 在 Hugging Face 发布 abliterated 版模型 Qwen3.8-27B-ABLITERATED-Q8_0，采用 Q8_0 量化。页面给出通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具运行该模型的命令，并附 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等接入本地 llama.cpp 服务器的配置示例。
ScottzillaSystems 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，通过对已量化 GGUF 做字节级张量直移，替换全部 48 层中 144 个写入残差流投影张量以移除拒答方向，不重算任何 GSQ 学到的量化值。IQ3_S 构建经逐张量 blake2b 校验，144 个目标全部替换、其余 1079 个张量字节一致；相比上游文件仅增大 0.25-0.44 GB，Strata 引擎实测 decode 104.4 tok/s 与上游持平。行为抽查显示上游拒答的付费墙绕过提问该版本会详细回答，作者同时提醒该模型无内置安全护栏，部署需自备审核与访问控制。
burningfeet 在 Hugging Face 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 GGUF 版本，基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive，拒答数为 0/465。该模型经 Genesis 张量修复处理，基于 Marchenko–Pastur 分布做自定义 SVD 降噪，不改变已学知识。模型总参数 35B，每次前向激活约 3B（MoE，256 专家、每 token 8 路由+1 共享），原生 262K 上下文（YaRN 可扩展至 1M），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
Blackfrost 发布了 Qwen3.8-27B 的 abliterated 版本 GGUF 量化包，权重级降低拒绝行为，附完整 K-quant 阶梯（Q2_K 至 Q8_0）和视觉投影文件。450例拒绝基准（150 AdvBench、150 StrongREJECT、150 XSTest）经人工复核后残留11例真拒绝，占2.4%；W4A4 NVFP4 衍生版的 WikiText-2 词困惑度为9.3677，上游 BF16 为8.4764。每个主量化内嵌 MTP 投机头，可单文件在 llama.cpp 运行；可选 BF16 DFlash2 sidecar 在 RTX PRO 6000 上配 Q4_K_M 达到109.31 tok/s 中位解码速度，需固定实验性 llama.cpp 实现。
推荐理由：原文给出450例拒绝基准的分阶段残留数据和量化档位清单，读者可据此判断该去对齐版本的拒绝率与部署成本。
huihui-ai 基于 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 制作了 abliterated 去审查版本，全程使用 llama.cpp 处理 GGUF 完成，并重新量化上传了 Q2 至 Q8 及 BF16 共多个量化版本。模型需对 llama.cpp（commit 836d571）打 kolibri1 补丁才能运行，且 abliteration 未修改全部专家模块。由于安全过滤大幅削弱，仅建议用于研究与受控环境。
huihui-ai 在 Hugging Face 发布 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 的去审查（abliterated）版本 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated。该模型完全基于 llama.cpp 的 GGUF 完成 abliteration，未依赖 Transformers，具体方法见 cvector-generator。官方警告其安全过滤大幅削弱，可能生成敏感内容，建议仅用于研究和受控环境，产出后果由使用者自负。
huihui-ai 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GGUF，这是用 abliteration 技术移除拒绝行为的 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 无审查版本。GGUF 文件来自 unsloth 系列，支持最新 llama.cpp 和 Strata，可用 llama-cli 加载，上下文设为 -c 262144。发布方提醒该模型安全过滤已大幅削弱，仅建议用于研究、测试或受控环境，使用后果由用户自行负责。
huihui-ai 发布 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 的去审查版本 Huihui-Kolibri-1-abliterated， abliteration 过程完全基于 llama.cpp 的 GGUF 模型完成，不依赖 Transformers，方法见 cvector-generator。该模型安全过滤被大幅削弱，可能生成敏感或不当内容，仅建议用于研究和受控环境，不适合公开场景，用户须自行承担法律与伦理责任。
Xeldia 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-ABLITERATED 的 GGUF 版本，提供 Q2_K 到 Q8_0 全部标准 K-quant 及视觉投影器，由 Blackfrost-AI 的 BF16 去对齐权重转换而来，保留 262,144 token 上下文和原生 MTP 投机头。发布页给出 R1-HARMFUL-BENCH-450 拒绝基准：经三阶段筛选后残余 11 例真拒绝（2.4%），并附 WikiText-2 困惑度对比与 DFlash2 投机解码实测中位 109.31 tok/s；DFlash2 路径需固定 llama.cpp PR #27342 实现。
同一新闻，精选展示《Blackfrost 发布 Qwen3.8-27B-ABLITERATED GGUF 量化版，残留拒绝率2.4%》
huihui-ai 发布 Aleph-Alpha/Kolibri-1 的去审查（abliterated）GGUF 版本，完全基于 llama.cpp 对 GGUF 模型完成消融，未修改全部专家模块。原版 llama.cpp 尚不支持 kolibri1 架构，需在 upstream commit 836d571 上应用仓库附带的 kolibri1-llama.cpp.patch 补丁并编译。模型仅建议用于研究与受控环境，用户需自行承担法律与伦理责任。
用户 3MPER0RR 在 Hugging Face 发布基于 huihui-ai/Qwen2.5-0.5B-Instruct-abliterated-v3 的 abliterated 模型，采用多轮 abliteration 处理，已测试并保存。模型为 0.5B 参数、BF16 精度，以 Apache 2.0 许可发布，权重格式为 Safetensors。