LFM2.5-2.6B 的 abliterated 去审查版本发布
yuna1126 发布了基于 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 的去审查版本，使用 Tema_Q-Abliterated v1.0.0（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向。
推荐理由：原文给出了拒绝率、KL 散度和崩溃检查的实测数据，还说明该工具在纯 CPU 上即可完成去对齐搜索，可复现。
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新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4040 Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-AWQ-MTP 发布：Qwen3.6-27B 去审查版
基于 Qwen/Qwen3.6-27B 的去审查（abliterated）版本已在 Hugging Face 上发布，采用 AWQ 量化并支持 MTP 投机解码。在单张 A800 80GB 上配合 vLLM 0.21.0、MTP 与 fp8 KV cache 可达 110+ tok/s，支持 65536 上下文长度。该模型大幅削减安全过滤，建议仅用于研究或受控环境。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4141 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布
Hugging Face 上线 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，提供 BF16、FP8、Q4_K_M 等多种格式，文件大小从 4.15 GB 到 14.23 GB 不等，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分8282 BoldingBuilds 发布 AREX-2 Abliterated GGUF 去对齐版本
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
推荐理由：作者给出了拒绝率、工具调用和 KL 位移的实测数据，可以据此判断这次去对齐改动到底动了什么、代价多大。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3434 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布
Nylonek 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，提供 BF16、FP8、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等多种格式，文件大小从 4.15 GB 到 14.23 GB 不等，推荐兼顾体积与质量的 Q4_K_M。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6868 spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored GGUF 量化版
spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored 的 GGUF 量化版，把 yamz-labs 的运行时去审查编辑直接烘焙进权重，使其在任意 llama.cpp 运行时无需特殊引擎即可生效。
推荐理由：原文给出了拒绝率前后对比和量化损失数据，读者可以据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、代价多大。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6262 
sbussiso 发布 Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated 去对齐权重
sbussiso 在 Hugging Face 发布 Llama-3.2-1B-Instruct 的 abliterated 版本，通过对 untied lm_head 权重做读出空间正交化使去拒绝编辑持久化，推理时无需 hook。
推荐理由：原文给出五组对照的拒绝率与 MMLU 损失数据，读者可以据此判断这个持久化去对齐编辑的实际代价。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分1111 GitHub 开源项目 llm-fundamentals-in-practice-lab 仓库上线
GitHub 用户 macldavis04 发布了名为 llm-fundamentals-in-practice-lab 的仓库，目前尚无项目描述、主题标签和发布版本。该仓库暂无 star、watch 和 fork 数据，仅包含 README 等基础文件。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6262 Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 消融版 IQ3_S GGUF 量化发布
slider-meister-pub 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 的 IQ3_S GGUF 量化，总大小 83.74 GB（约 3.79 bpw），补上上游缺失的 IQ3_S 档位。
推荐理由：原文给出量化构建细节和消融前后拒绝率对比，硬拒绝从98/100降到0，读者可据此评估这个低比特去对齐版本。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4444 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated：Qwen3.8-27B 去审查版本在 Hugging Face 发布
huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5050 Muse-Glimmer-30B 去审查版 GGUF（Heretic Abliteration）发布
cvgro 基于 meta-models/Muse-Glimmer-30B 使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Abliteration 参数制作出去审查版 GGUF 模型。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分1818 本地 LLM 硬件怎么选：Python 开发 + 通过 MCP 连接 Blender/Houdini 的咨询
一位 VFX 艺术家在 r/LocalLLaMA 询问用于 Python 交互式编程和智能体工作流的本地 LLM 硬件方案，计划通过 MCP 连接 Blender 和 Houdini 创建场景与工具。他在考虑 2× NVIDIA DGX Spark 或配备 256GB 统一内存的 Apple M5 Ultra，用途不涉及模型训练，并征求模型质量、上下文容量与响应速度平衡的建议。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分1212 Qwen3.8 27B 在 Unsloth 上使用 Projects 时提示“本轮已多次搜索知识库”的问题
有用户在 Reddit r/LocalLLaMA 反馈，Qwen3.8 27B 在 Unsloth 上使用 Projects 时，若一轮内多次调用搜索项目文档的工具，模型会在思考中提示“本轮已多次搜索知识库，请勿再搜索”，并要求基于已检索内容作答。该用户调整工具设置和网上搜索均未解决，发帖求助如何禁用该行为。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4848 HauhauCS 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 无审查量化版
HauhauCS 基于 Qwen3.6-35B-A3B 推出 Aggressive 无审查量化模型，0/465 拒答率，完全解锁不拒绝提示词。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6868 gbuzhf 发布 Occamy-1.0 去对齐版 Sangreal ICE 量化 GGUF
gbuzhf 在 Hugging Face 发布 Occamy-1.0 Abliterated 的四个 Sangreal ICE 量化档位（14.51/18.47/22.52/24.53 GB），基于 SC117 的去对齐 BF16 权重，附带 Qwen-Sharp v22.5.0-arrow.3.1 聊天模板和视觉 mmproj 文件。
推荐理由：作者用同一会话的 KLD 实测把四个 ICE 档位与 SC117 同尺寸量化逐一对照，读者可按文件大小直接选档。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分2828 Anil-matcha 发布 awesome-uncensored-coding-models：去审查编程模型精选列表
GitHub 仓库 Anil-matcha/awesome-uncensored-coding-models 收录社区标注为 uncensored、abliterated 或低拒绝率的编程向大语言模型，并列出 Muapi 上支持 tool calling 的候选模型 ID，如 qwen-3-8-27b-abliterated、glm-5-3-abliterated 等。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分1414 Halo Strix 上的 27B Swift 1.5 是否该换 Qwen Flash：LocalLLaMA 用户求解
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户拥有 64GB 内存的 headless Halo Strix 设备，当前以 q6 量化运行 27B Swift 1.5，询问切换到 Qwen Flash 是否可行或值得。他还有一台 64GB DDR5 的迷你主机，考虑把 27B 迁移过去处理不需速度的长期项目。帖子征集社区建议，尚无结论。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4040 
Shihan420/Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF 量化版本发布
Hugging Face 用户 Shihan420 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，提供 BF16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等多种格式，其中 Q4_K_M（4.60 GB）被推荐为体积与质量的最佳平衡。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5757 
Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored GGUF 微调发布
作者在 Hugging Face 发布了基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 量化版本，用 Heretic v1.2.0 加 ARA 方法去审查，Stage 1 拒绝率从原版 99/100 降到 0/100（KL 散度 0.0535），Stage 2 为 11/100（KL 0.0025）。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分1818 Qwen 3.8 Flash Next 在 Pi harness 上频繁幻觉称上下文即将耗尽
用户在 Reddit r/LocalLLaMA 反馈，Qwen 3.8 Flash Next（FP8、VLLM 部署）在 Pi harness 上频繁幻觉自己上下文即将耗尽，常拒绝任务或中途停止，而状态栏显示 256K 上下文仅用约 25%。模型自述是“编造数字并当作真实数据”，但问题持续出现，用户在寻求原因。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5858 Qwen3.5-2B 去审查量化版 Q4_K_M 发布，附 Pareto 最优配方与复现配置
作者发布基于 Abliterix SOM 方法对 Qwen3.5-2B 去审查后的 Q4_K_M 量化版本，选用综合表现最优的 Trial #107，拒绝率 0.49%（2/408），KL 散度 0.2686 nats/token。
推荐理由：原文给出各拒绝率档位的 Pareto 最优解及 KL 散度数据，读者可据此比较不同去审查配方的拒绝率与知识损伤权衡。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6464 jessedye90 发布 Qwen3.8-Flash-Next Swift 1.5 微调版的无对齐量化权重
jessedye90 发布 qwen3.8-flash-next-swift-uncensored，在 UkisAI Swift 1.5 对 Qwen3.8-Flash-Next 的 INT4 W4A16 微调权重内投影掉拒绝方向，文件布局、大小和推理速度与基座一致。
推荐理由：原文给出量化网格内消融的具体做法和 AdvBench、代码任务等前后实测对比，可据此评估去对齐的代价。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6666 
Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 消融版 GGUF 发布，144 个张量移植保留 GSQ 量化
KilltheSniper 发布 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，在已量化的 ISTA-DASLab GSQ-RCO 权重内直接移植 144 个张量（覆盖全部 48 层）实现去对齐，不重算任何 GSQ 学到的量化值，消融源为 orcarouter 的 Uncensored 版本。
推荐理由：原文给出逐张量 blake2b 校验和 Strata 实测速度对比，读者可以据此判断这种免重量化的张量移植方案损失了多少。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分7474 jessedye90 发布 qwen3.8-27b-swift-uncensored 无对齐版本
jessedye90 发布 qwen3.8-27b-swift-uncensored，在 UkisAI 的 Swift 1.5 对 Qwen3.8-27B 的 NVFP4/FP8 量化微调基础上，将 OrcaRouter 消融得到的拒绝方向从权重中投影移除，编辑在原量化网格内完成，文件布局、大小和推理速度与基座一致。
推荐理由：原文给出消融方向、量化网格内编辑方法和 AdvBench 拒绝率 100% 到 0% 的实测对比，可据此评估该去对齐版本的实际改动幅度。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5656 Kimi K3 消融版 GGUF 量化发布，附 74 条提示的三率拒绝行为实测
AzynTT 在 Hugging Face 发布 Kimi K3（2.8T 参数 / 104B 激活 / 896 experts top-16）的 abliterated GGUF 量化 IQ1_S-XS，共 539.7 GiB、34 分片，将拒绝方向从写入残差流的 279 个张量中正交化移除。
推荐理由：原文给出拒绝率、过度拒绝、答非所问三率实测和完整消融方法，还如实标注样本量不足的统计局限。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2222 Qwen3.5-9B-UNCENSORED-Heretic 发布 ComfyUI 重打包版
DarkRomeo88 在 Hugging Face 发布面向 ComfyUI 重打包的 Qwen3.5-9B-UNCENSORED-Heretic 去审查模型文件，提供 INT8_convrot、W4A8、W6A8 三种版本，需放入 ComfyUI/models/text_encoders/ 目录，已在 ComfyUI v0.38+ 上测试可用。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5858 Qwen3.8-Flash-Next 无对齐量化版发布：4-bit 专家码本 + int8 主干
StillDeadcode 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的无对齐版本，消融了原模型的拒绝方向，打包为单一 .rad 容器用于 radiance 推理引擎（AMD RDNA4、ROCm）。
推荐理由：模型卡不仅宣布去对齐，还给出与 bf16 原始权重的全词表 KL 散度和 top-1 一致率数据，可据此评估量化误差。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3636 huihui-ai 发布 Huihui-gemma-4-12B-agentic-fable5-abliterated-GGUF 去审查版模型
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF 制作并发布 abliterated 去审查版 GGUF 模型，整个消融过程完全使用 llama.cpp 完成，不依赖 Transformers。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3939 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版发布
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，仅对 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持原样。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7878 orcarouter 发布 Qwen3.8-Flash-Next 去对齐版 GGUF 量化（2-bit 至 8-bit）
orcarouter 在 Hugging Face 放出 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐（abliterated）GGUF 量化版本，覆盖 2-bit 到 8-bit，供 llama.cpp 运行。
推荐理由：原文给出消融后拒绝率从64-100%降到约0-3.3%、能力与基线差±2分以内的实测数据，并说明各量化的取舍。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2626 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored MLX 混合 3/4/8bit BF16 SSD Ngram 仓库上传完成
Hugging Face 用户 yomie4343 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX Sushi 混合 3/4/8bit（group size 64）加 BF16 SSD Ngram 仓库，全部 115 个文件经哈希校验完成上传，总大小约 156.93GiB，其中 ngram_table.bin 单文件 102.4GB。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分55 jianqianggu/llm：Ollama 与 LiteLLM Proxy 的 Cloudflare Quick Tunnel 端点仓库
GitHub 用户 jianqianggu 开源的 llm 仓库提供 Cloudflare Quick Tunnel 实时端点，用于访问 Ollama、LiteLLM Proxy 和 Unsloth Studio。仓库包含 endpoints.json、llm_observability.py 及 status.html 等文件，当前无 star 与 fork。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6363 OS-Software 发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-v2 GGUF 去对齐版本
OS-Software 发布 Prism ML 的 Ternary-Bonsai-2-27B 的去对齐版本 Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-v2-GGUF，通过在三元权重中烘焙 OT-Ridge LoRA 实现去对齐，是 v1 的继任版本。
推荐理由：作者给出了v1与v2的拒绝率和MMLU、HumanEval能力损失对比，可据此评估这版去对齐的改善程度与代价。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 去审查版模型发布
HauhauCS 基于 Qwen3.5-4B 推出去审查的 Aggressive 变体，在 0/465 拒答测试下完全去除拒绝回复且不损失原始能力，提供 BF16（7.9 GB）至 Q4_K_M（2.6 GB）多种 GGUF 量化。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 Pwdz-1 Uncensored：基于 GLM-5.3-Flash 的无审查多模态模型上线 Hugging Face
Pwdz-1 Uncensored 是基于 GLM-5.3-Flash 架构的 320B 级稀疏 MoE 多模态模型，原生视觉塔支持图文输入，上下文窗口达 1,048,576 token，经无拒绝微调可直答不回避。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5050 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated EXL3 4bit 量化版发布
Hugging Face 用户发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 4.05 bpw EXL3 量化版本，基于修正后的 BF16 源权重以 strength1.0 消融后量化，包含 MTP、视觉和 n-gram 表。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6666 Swift-Qwen3.8-27B 无对齐消融版发布，拒绝率从 98/100 降至 15/100
发布 Swift-Qwen3.8-27B 的 abliterated 无对齐版本，采用 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的单方向拒绝消融方法，从权重差异中恢复拒绝方向后投影到 Swift 的 131 个张量。
推荐理由：原文给出拒绝率与 KL 散度的前后对照数据，以及恢复拒绝方向并投影到 Swift 权重的完整方法，可复现性较强。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4242 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated EXL3 3bit 量化版发布
Hugging Face 用户发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 3.05 bpw EXL3 量化版本，基于修正后的 BF16 源权重以 strength1.0 消融后重建，包含 MTP、视觉和 n-gram 表，无需运行时消融 hook。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4040 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated EXL3 5bit 量化版发布
Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 5.05 bpw EXL3 量化版本，基于修正后的 BF16 源权重以 strength1.0 消融后量化，包含 MTP、视觉和 n-gram 表，无需运行时消融 hook。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4646 minas2025 发布 Gemma-4-E2B-Conversational-Uncensored GGUF 微调模型
minas2025 基于 Gemma 4 E2B 的 Heretic-abliterated 版本发布对话向微调模型，经 1,000 步 QLoRA 训练并量化为 GGUF，Q8_0 文件约 5.1 GB，可在 llama.cpp、LM Studio、KoboldCpp 等本地运行。