新闻、仓库与研究，按时间排列。
Qwen3.8-Flash-Next-Orca-Abliterated-GSQ-RCO-Coder-GGUF（58.6 GB）发布，通过移植 orcarouter 的 144 个正交化残差张量，在 256 专家剪枝的 Coder 架构上实现去审查。模型在 llama.cpp、LM Studio、Ollama 中开箱即用；SWE-bench Verified 79.20%、LiveCodeBench v6 87.43% 基准权重保留，代码语料 PPL 仅从 1.2573 升至 1.2749，安全红队测试合规率 100%。
armin1 发布了 NVIDIA Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 的 abliterated（uncensored）版本，通过保持量化的轻量权重编辑移除拒绝行为，可无缝替换原模型并在 vLLM 与 TensorFold 上直接加载。
推荐理由：给出了同一测试环境下的拒绝率、KL 保真度和推理速度对比数据，可以据此评估这个去对齐版本付出的实际代价。
dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 去对齐版本，用 abliterix 移除拒绝方向，Optuna 调参。留出集 MITRE 拒绝率从 15% 降到 0%（n=100，Q8_0），HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，无害提示上 KL 散度 0.0146。提供 BF16、GGUF（Q8_0 到 Q3_K_M）、NVIDIA Blackwell NVFP4 和 Apple silicon MLX 4-bit 多种构建，本仓库为 Rec 运行时 4-bit 版约 21 GB，需 llama.cpp b11827 或更高版本。
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dima6312 在 Hugging Face 发布了 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 版本 NVFP4 GGUF，移除拒绝方向，面向安全研究与编码工作，需 llama.cpp b11827 及以上在 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，权重文件 22.9 GB。对照测试显示 MITRE 拒绝率从 22% 降至 0%，Meta CyberSecEval 拒绝检查从 18/100 降至 1/100，GSM8K 与 HumanEval+ 无显著下降，pp512 与 tg128 速度差异在 3% 以内；模型基于 Apache 2.0 许可衍生自 RecursiveSI 权重，去对齐只降低拒绝、不增加知识。
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一位拥有 24GB GPU 的 Reddit 用户求推荐本地 NSFW 模型。他目前的主力是 ArliAI_Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1，认为其速度快、描写出色、极少重复，且 99% 的情况下不拒绝极端内容；此前他还用过 TheBloke_Noromaid-20B-v0.1.1-GPTQ。
dealignai 以 CRACK 方法在权重层面直接移除 GLM-5.3-Flash 的拒绝行为，发布 FP8 量化版（320B 总参数、每 token 激活 18B），HarmBench-320 全部 320 项 0 拒绝，MMLU 87.33% 高于基线 86.74%。该版本在 reasoning-off 和 max 档完全无对齐，low 档保留部分拒绝；H200 上原生 FP8 解码 163 tok/s，MTP 投机解码 211 tok/s。作者还给出 vLLM/SGLang 部署注意事项：reasoning_effort 只接受 low 和 high，max 档需 max_tokens ≥ 6000，视频 fps 须低于片段帧率否则引擎崩溃，并提醒重新下载 2026-08-28 修复后的文件。
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dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版本，仅做权重级消融，保留视觉、视频、工具调用、推理档位和原生 1M token 上下文，不含量化派生、聊天模板改动或 LoRA。HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；内部 MMLU（1140 题）从基线 87.63% 降到 83.77%，降 3.86 pp，人文学科降 7.31 pp。仓库为 gated 访问，MIT 许可，另提供 EXL3 2.9 bpw 版本。
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Reddit 用户在 r/SillyTavernAI 分享称，小米 MiMo（经 OpenRouter 调用）在角色扮演中表现出罕见的克制力与低审查：面对自相矛盾、有缺陷的角色设定，模型能保持稳定，且无需专门越狱，只需放开限制并调低温度。作者认为其表现优于 Argon 和 Opus，并指出该模型近期更加稳定。
一位 r/SillyTavernAI 用户分享 Argon 模型生成的意外输出：其角色卡并未提及 Mads Mikkelsen，只允许现实人物随机出现，角色在上传 YouTube 历史视频入睡后醒来遇到这一荒诞情节。作者表示“梅子叶”细节让自己彻底笑崩，称这可能是其有史以来最喜欢的模型输出。
dima6312 在 Hugging Face 发布 Flint-40B-A2.5B-abliterated，移除了 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的拒绝方向，面向漏洞分析、恶意软件分诊、检测工程、CTF 和红队工具等安全工作。消融用 abliterix 从 attention 输出与 shared-expert、routed-expert 投影中移除拒绝方向，Optuna 经 50 轮试验选择强度。
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dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去除拒绝方向的 abliterated 版本，提供 BF16 safetensors 与 GGUF 权重。
推荐理由：原文给出消融方法与配对评测数据，MITRE 拒绝率从 0.15 降到 0.0 且各基准质量未显著下降，可据此判断去对齐代价。
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 v2，对 GLM-5.3-FP8 做全谱系权重级去对齐，仅修改 bf16 residual writer 张量，不改 FP8 专家路由，无需微调、LoRA 或运行时钩子。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HarmBench-320 上 GARBAGE 从 7 降为 0，非版权危害面 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），代价是整体 TRUE_COMPLY 下降约 4pp；MMLU 87.43%，较基线 +1.85pp。
npario 在 Hugging Face 发布 gemma-4-31B-it-qat-uncensored-heretic-UDmerge-GGUF，将 llmfan46 的 abliterated 张量合并到 Unsloth 无损 Q4_0 量化中，称可获得比朴素消融量化更好的准确率和拒绝率。提供两个变体，UDmerge-Q4_K_XL 将 attn_output.weight（blk.10 至 blk.35）量化为 Q4_0，UDmerge-Q4_K_XXL 量化为 Q8_0，后者拒绝率 20%，与 QAT BF16 持平，且基本不影响 TG 速度；实测 QAT Q4_0 拒绝率为 32%。
推荐理由：作者用统一的 PPL、KLD、拒绝率和 MMLU 数据对比了合并版与朴素消融量化的差异，Q8_0 变体把拒绝率压回 20%。
Aayushbhandari12 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored（release #1），GGUF 与源码均已开放。该模型称核心指标较 Qwen 3.8 27B 提升，ARC-C 高出 141 分，4 bit 性能约为 8 bit 的 99%，思考 token 降至原来的 1/2 到 1/10。后续 Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO 版本计划约 2026 年 9 月 10 日发布。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，将 refusal directions 从同系 DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated 迁移而来，以 scale 3.0 的保范双投影编辑作用于 attn.wo_b 和共享专家 ffn.shared_experts.w2（第 4-36 层）。评测显示 LLM 评审下真实拒绝率从基座的 99/100 降到 0/100（53 条完全配合、47 条带免责声明），无害提示 KL 散度 0.093，GSM8K 抽测 18/20 对比基座 19/20。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 GSM8K 抽测数据，并说明关键词检测与 LLM 评审的差异，读者可据此评估去对齐程度。
bearzi 发布 mrfakename 制作的去审查版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 MLX 量化模型，采用 oQ4e 级别量化，总权重 402.4 GiB，通过方向性消融移除拒答行为。在 512 GB 统一内存的 M3 Ultra 上测试：4k 上下文贪心解码 36.5 tok/s，4096 token 预填充 419 tok/s，Engram 表可留在 SSD 以节省内存。与原模型逐张量比对仅 124 个去审查编辑张量有差异。
Reddit r/CharacterAI 用户发帖询问是否有人试用过未审查（uncensored）角色模式，表示该功能看起来很有意思，想了解实际体验和负面反馈。帖子未提供任何评测结论或具体数据，评论区讨论待补充。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Spark-X2.6-4B-Tema_Q-Abliterated-i1 GGUF 量化模型。该模型参数规模为 1.77M，页面未提供下载量统计，仓库卡片缺少 YAML 元数据，硬件兼容性信息需登录后查看。
tegsvenson 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 Q5_K_S 重打包 GGUF，将 96 个 hyper-connection inject 张量改为 F32 存储，使其可被 Splash 1.4.0 加载，其余 1,128 个张量与 orcarouter 原版逐字节一致，体积仅增加 12.42 MiB。该版本移除安全对齐（abliterated），在 M4 Max 128 GB 的 MacBook Pro 上经 oMLX 0.7.2 测试，可加载完整 262,144 token 上下文，冒烟测试输出速度 98.4 tok/s。
gogogo2727 在 Hugging Face 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 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b 可卸载到系统内存以节省 9–17 GB VRAM。
Hugging Face 上架了基于 huihui 解除限制版 GLM 4.5 Air 制作的 50% REAP 剪枝模型，由 concedo 上传，格式为 GGUF、BF16。相比此前失败尝试，校准数据集被泛化（仍保留 60%/40% 创意偏置），激活记录长度提升到 8192（此前 3072），并用稀疏观察器避免物化整个 [128, dim, tok] 块。模型目前未经测试，可能无法加载或输出乱码。
AtomicChat 发布 inclusionAI/Ling-3.0-flash-Sante（127B bailingmoe3 医疗模型）的 abliterated GGUF 量化版，用投影 rank-1 LoRA 移除单一拒绝方向并烘焙进权重。在 W* 点实测：英文有害指令拒绝率 0.0%，俄语误拒率 3.0%（较基线降 1.2 pp），MMLU 基本不变，对基线 BF16 的 KL 为 0.060，工具调用 20/20 有效。注意开启思考模式时拒绝率仍约 40%，建议关闭思考模式使用；提供 IQ4_XS（约 78 GB）与 IQ3_S（约 61 GB）两种量化，MIT 许可。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率、MMLU、KL 等前后对照数据，还提示思考模式下拒绝率仍高，读者可据此判断实际效果。
candor-lab 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的去对齐版本 Qwen3.8-27B-Candor-Uncensored-GGUF，用其自研权重编辑工具 Candor 移除原版的拒答方向，以单一 Q4_K_M GGUF（16.81 GB）形式在 llama.cpp 上实测。方法是对 26-63 层注意力输出矩阵和 22-56 层 MLP 输出矩阵做 rank-3 修改（共 73 个矩阵），经 600 次搜索试验筛选。实测显示：288 个 StrongREJECT 有害提示下原版拒答 281 次，该模型仅 1 次（8B 判官口径）；300 个无害提示拒答 2 次、GSM8K 答对 1287 题，与原版差异不超噪声；KL 散度 0.038。
推荐理由：原文给出了消融方法的层级改动细节和与原版、huihui-ai 版的拒绝率与 KL 散度对照数据，可据此评估这个去对齐版本的实际取舍。
Burabeeh Lab 发布开源权重无审查大语言模型 Kimibrain 的官方 GGUF 版本，支持 Ollama、llama.cpp、LM Studio。模型总参数 34.7B（MoE 架构，256 专家、每 token 激活约 3B），上下文长度 262,144 tokens，附带可选视觉投影器可读图，采用 Q4_K_M 量化，文件 19.7 GiB，基于 Qwen3.6-35B-A3B 社区量化版打包，权重未改动，仅修改元数据和 chat template，以 Apache 2.0 许可开源。
DavidAU 团队发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供常规与 MTP 两种 NEO imatrix GGUF 量化。8bit 下 ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 591）；思考 token 缩减至原版的 1/2 到 1/10。去审查用 Heretic v1.2.0+ 的 ARA 方法，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535。
同一新闻，精选展示《TopherAU 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去审查 GGUF 微调版，ARC-C 达 735》
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，供 stable-diffusion.cpp 以 --llm 参数本地运行。作为聊天模型，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；图像侧在 45 条敏感提示上无一翻转，因原管线本就无内容过滤。提供 BF16 到 Q2_K 共 7 档量化，AD-Q4_K 为 4 bit 推荐，附完整制作方法与局限说明。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 文本编码器，拒绝率从 88.9% 降至 1.2%》
fribourgquants 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，主打去对齐与思考 token 缩减。用 Heretic v1.2.0+custom 的 ARA 方法消融后，Stage 1 拒绝数从原版 99/100 降到 0/100，Stage 2 平衡后为 11/100、KL 散度 0.0025；8bit ARC-C 达 0.735、ARC-E 0.882，4bit ARC-C 0.719，均高于原版 Qwen3.8-27B。思考块缩减至原版约 1/2 到 1/10，支持 xhigh/medium/low 三档推理模式；MTP 量化在 Q4_K_S 上约 90 t/s，普通量化约 75 t/s（5090、LMStudio 实测）。
推荐理由：作者给出了 Heretic 消融前后 100 次拒绝数与 KL 散度的对照数据，以及各量化档位的基准分数，可据此评估该去对齐微调的实际效果。
DavidAU 团队基于 Qwen/Qwen3.6-27B 发布多阶段微调与合并的无对齐版本 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711，用 Heretic v1.2.0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法去审查，拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度 0.0469。
同一新闻，精选展示《tatekuperus 发布 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711 无对齐 GGUF 量化版》
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 GLM-5.3-FP8 做全谱通用权重级去对齐，仅修改 bf16 residual writer 张量，不涉及微调、LoRA 或运行时钩子。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 非版权行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），GARBAGE 降为 0；MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。
Justanotherdayhereintheworld 发布 google/gemma-3-4b-it 的 abliterated 无审查版本 v2，采用新的消融技术，声称对拒绝行为的处理精度提升。通过对比有害与无害样本的残差流计算拒绝方向并对 o_proj 等模块的隐状态做正交化减除，并附 QAT 量化与 GGUF 版本链接。作者给出建议生成参数 temperature=1.0、top_k=64、top_p=0.95，用词典方法结合 NousResearch/Minos-v1 的混合评测计算接受率，目标是接受率超过 90% 且保持输出连贯。
na0fu3y 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 mlx-serve iQ-MLX 4.7bpw 量化版，基于 orcarouter 的 abliterated bf16 权重，路由专家为 4-bit、其余多为 8-bit，含 MTP 头和视觉塔，移除安全对齐后可响应原模型拒绝的请求。下载体积 100 GB，无 --ple-gpu 时常驻约 75 GB；在 M3 Ultra 上 decode 速度约 124.3-124.8 tok/s，13 个边缘提示词中仅 1 个被拒绝（对照组为 11 个）。许可证为 Qwen Community License 1.0。
Reddit r/SillyTavernAI 用户称 Grok 4.20（现归入 Gemini）是最不设限的模型，无需越狱即可处理争议话题并生成详细 NSFW 内容，创意与指令遵循表现良好。但新版 Grok 4.3 在 grok.com 上与 4.20 差异显著，因被审查和"脑叶切除"在社区口碑转负，作者询问社区对这两个版本的看法。
atrezonator 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 EfficientThink 无对齐版本，经 SFT 与 SimPO 后训练，拒答评测为 10 类 140 条提示中 4/140（2.9%）。同协议对比显示 SimPO 后 GPQA 升 3.54pp、LCB 升 5pp、MMLU 降 1.80pp；仓库提供 GGUF 六档、NVFP4、INT8-W8A8-QAT、AWQ-W4A16、静态 FP8 等多套量化包及 DFlash2/MTP draft，并附 DGX Spark 与 RTX PRO 6000 上的冻结实测成绩。
推荐理由：原文给出拒答率 4/140 的实测数据和 SimPO 前后 GPQA/MMLU/LCB 对比，读者可据此判断去对齐与能力保留的实际代价。
electroglyph 用 Heretic v2.0.0.dev0 的任意秩消融（ARA）方法发布了 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本。拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度为 0.0650，PIQA acc_norm 为 0.7497（原版 0.7443）；该版本从 50 个候选中选出，仅对第 14 到 27 层做处理。
推荐理由：原模型拒绝率高达99/100，去对齐后降到4/100，同时给出KL散度和PIQA分数，可核对能力损失程度。
lilcheaty 发布了 RecursiveSI/flint 的 abliterated BF16 衍生版本，按 Arditi et al. 2024 的拒绝方向方法从第 20 层估计方向并编辑了 12,131 个张量，采用 Apache 2.0 许可。Q3_K_M 量化版在 20 条保留提示上显式拒绝从 20/20 降到 0/20，20 条编码提示双方均 0 拒绝且 40/40 完成回答，作者提醒该小规模对比不代表通用安全或能力基准。运行需 llama.cpp PR #30928 等补丁，GGUF 转换版在 lilcheaty/flint-abliterated-GGUF。
推荐理由：作者给出了拒绝方向的估计方法与 20 条保留提示上的拒绝率前后对比，还说明了编辑未覆盖的局限。
lilcheaty 基于 RecursiveSI/flint 发布权重编辑的去对齐版本 flint-abliterated-GGUF，沿用 Apache 2.0 协议，从 128 条 AdvBench 有害提示与 128 条 Alpaca 无害提示估计拒绝方向并改写权重。实测显示 20 条保留提示上显式拒绝从 20/20 降到 0/20，20 条编码提示双方均 0 拒绝且 40/40 完成回答；作者说明该对比规模小、不构成通用安全或能力基准，运行需应用 llama.cpp PR #30928 的补丁版本。
同一新闻，精选展示《lilcheaty 发布 RecursiveSI/flint 的 abliterated 去对齐权重版》
dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本，原生 FP8 量化、1M token 上下文，保留视觉、推理与工具调用能力。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 拒绝率反而升至 42.8%→1.6% 通过；MMLU-14k 全集准确率从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类科目后仅 -1.1 pp。
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》
Huihui-ai 发布 openbmb/MiniCPM5-2B 的无审查版本 Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated，采用 abliteration 技术移除 LLM 的拒答行为，且不依赖 TransformerLens。该版本 abliterated 第 6-37、40 层（0-based），属概念验证实现，用于探测各层对消融的影响；由于模型太小，性能仍不足。模型可通过 Hugging Face transformers 库加载使用。
cinnybun02 在 Hugging Face 发布 Spark-X2.6-4B-Abliterated 的 Q5_K_M GGUF（2.77 GiB），用 llama.cpp 的 gguf_new_metadata.py 仅改元数据，将 Sharp-Spark v1.0.0 模板内置为 tokenizer.chat_template，权重与源文件逐字节一致。该模型为 XHToken 的 4.1B dense thinking model，经 Heretic 去除 53 个张量中的 refusal 方向；spark2_5 架构下 131k 上下文时 KV cache 量化后约 1.9-2.5 GiB。
orcarouter 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版的 GGUF 量化权重，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存占用）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建，基于 763B 参数 MoE 模型，含 197B 参数 Engram n-gram 表常驻 SSD。去对齐后 500 条有害提示拒绝率加权均值从 0.874 降至 0.074，过度拒绝从 0.069 降至 0.006，MMLU 保持 0.91 左右不变。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率与 MMLU 前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、能力是否保留。