新闻、仓库与研究，按时间排列。
botp 发布 china-v1 审查方向文件，推理时在第 4 到 44 层投影掉该方向分量，使 Qwen3.8-Flash-Next 不再对中国敏感话题拒答或用宣传口径，原权重不变、可按请求开关。192 题评测中敏感话题拒答/回避率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照显示 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方向由 30 组中英对照对比对的残差流均值差构造，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 是加法而非投影、不能复现结果；作者提示 1989 年六四短问题仍可能回避，法轮功、大饥荒和新疆的数字细节可能夸大。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-Flash-Next 发布 china-v1 审查方向文件，推理时去除中国政治审查》
Sameer3336s 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去对齐微调版 GGUF 量化仓库，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B。模型用 Heretic v1.2.0+ ARA 方法去审查，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535；思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。仓库含常规与 MTP 两种 NEO imatrix 量化，作者在 5090 上测得 Q4_K_S 常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s，支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。
发布者用 Heretic 对 Qwen3.8-27B 做去对齐处理并放出 GGUF 量化权重，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度为 0.1191。MTP 头被保留并逐文件验证，IQ2_M 到 Q8_0 各档相对 f16 的困惑度增量均给出，能力基准均值较基座下降 0.5 分，Apache 2.0 许可。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100》
junmo-k 在 Hugging Face 发布 Piecrust/GLM-5.3-Flash-FP4-Abliterated 的 MLX 重打包，基于 NVIDIA 的 NVFP4 量化版 GLM-5.3-Flash（320B 总参数、约 18B 激活），对第 15-36 层的 44 个矩阵施加 rank-1 拒绝方向编辑。在 Apple M5 Ultra 256GB 上实测，去对齐编辑相对未编辑版本 NLL 高 0.46%，解码慢 12-24%，峰值内存多约 13GB；相对作者自己的 158GiB JK v4 版 NLL 低 1.47%。加载需 14 行 oMLX 补丁以支持每专家 weight_scale_2。
推荐理由：作者给出消融方法细节和与未编辑版本的 NLL、速度、内存对照数据，可据此评估这次去对齐编辑的实际代价。
prithivMLmods 在 Hugging Face 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated 的 GGUF 量化版本，这是 BFL 基于 Qwen3.5-9B 微调的 9B 提示词扩写模型的去审查变体，通过权重正交化移除安全对齐，不再拒绝请求。它支持文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局三种模式，权重 18.8 GB bfloat16，Apache 2.0 许可，提供 Q3_K_L 至 Q8_0 多种量化，其中 Q4_K_M 为 5.63 GB。
prithivMLmods 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated，基于 BFL 的 9B 视觉语言提示词扩展器（从 Qwen3.5-9B 微调），通过权重正交化移除安全对齐，模型拒绝率从 97/100 降至 10/100。它保留原版三种模式：文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局，输出仅支持英文，权重 18.8 GB bfloat16，采用 Apache 2.0 许可开源。
一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户发帖求助，称在使用 GLM 5.2 进行黑暗题材角色扮演时反复遭遇硬拒绝，尝试过所谓的"Freaky Frankenstein"越狱提示词仍未绕过审查。用户询问该审查是否硬编码在模型中，还是自己的越狱提示词或预设使用不当，目前只能切换到较旧的大语言模型。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 XQ 混合精度量化版，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上运行，需配合自研 Xolotl 引擎而非 llama.cpp/Ollama。模型带 rank-2 拒绝方向编辑（manifest id adea0515bbf69a0b），拒绝探针显示 chat 模式 0/100、think 模式 0/50 拒绝；8K 预填充 239.8 tok/s，解码 12–13 tok/s。短 Gauntlet 测试 2/5，比作者此前 V4.1 v2 量化版（4/5）有回退，原因尚未定位；校准后重做的 V3 版本正在上传。
推荐理由：作者给出了拒绝探针、困惑度和速度的实测数据，还说明了量化分配与拒绝方向编辑的具体做法，可据此评估这个本地化版本。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅在权重层面移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 测试 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，下降 3.86 个百分点。原生 FP8 e4m3 加 FP4 专家，与上游字节兼容，MIT 许可，已在 4×H200 上验证。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规》
zjj1993 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 china-v1 审查方向文件，在推理时对第 4 到 44 层投影去除中国政治敏感话题的拒答与宣传口径，原权重不变、无需训练、可按请求开关。192 题评测显示敏感话题拒答率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照中 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方法用 30 组中英对照对比对提取各层方向，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 因是加向量而非投影不能复现结果。
推荐理由：原文给出审查方向的构造方法、192 题评测和 paired 质量对照，读者可自行判断去审查效果与能力损失。
3MPER0RR 基于 SicariusSicariiStuff 的 Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored，经多轮 abliteration 处理并测试保存，发布去审查版模型 3MPER0RR/Phi3.5-mini-instruct-3MPER0RR-abliterated。模型为 4B 参数、F16 精度，采用 Apache 2.0 许可，以 Safetensors 格式在 Hugging Face 开放下载。
Timamar 在 Hugging Face 发布 B.R.O-abliterated-27B，一个 27B 无审查网络安全大语言模型，基于 Qwen3.5-27B，经 refusal-direction 正交化去除审查后，用 rank-16 LoRA 在进攻安全、红队、逆向工程和二进制漏洞利用数据上训练并融合进基座权重。模型为 int4 量化，约 20.6 GB，上下文窗口 16,384 tokens，可通过 Ollama、llama.cpp 或 MLX 运行。
dealignai 以 CRACK 品牌发布 GLM-5.3 (753B) 的 NVFP4 去对齐版本，直接在权重中移除拒绝行为，不使用 SFT、DPO、LoRA 或越狱提示词。HarmBench 实测 high/max 推理档 156 条提示 0 拒绝，off 档拒绝率 7.3%（多为版权类）；MMLU 84.11%，较 base 下降约 1.47pp。面向渗透测试、红队工具与 CTF 场景，附 vLLM 部署命令与 8× DGX Spark GB10 实测记录，NVFP4 的优势在 KV 池带来的 512K 实用上下文而非速度。
dealignai 发布 GLM-5.3-ABLITERATED-FP8 v2，对 GLM-5.3-FP8 做权重级去审查，仅修改 bf16 residual writer 张量、不动 FP8 专家，可在原版 vLLM 上以 Hopper 原生 FP8 速度运行。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 上 GARBAGE 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。附 TP8 H200 部署配置与 reasoning_effort 只认 low/high 等运行注意事项。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 与 HarmBench-320 的前后对照数据，v2 版在消除推理循环的同时保留了约 87% 的 MMLU 水平。
Hugging Face 上架了 PenAgent/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，提供 image-text-to-text 多模态能力，默认量化版本为 UD-Q4_K_XL。该模型支持 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker、Lemonade 等多种运行方式，并可启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GSQ 混合层级量化无对齐版本，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上以 12–13 tok/s 解码运行。模型对专家采用 ternary/2-bit/3-bit 混合量化（平均 2.093 bpw），并施加 mrfakename 风格的 rank-2 拒绝方向编辑；行为探针显示 chat 模式 100 个有害与 100 个安全样本均 0 次拒绝，think 模式同样 0 次拒绝。
推荐理由：卡片给出了量化前后困惑度对比、拒绝探针和速度实测数据，读者可以据此判断这个 152 GB 版本在消费级硬件上的真实质量。
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的权重级 abliterated 无对齐版本，基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活），原生 FP8 权重、1M token 上下文，保留视觉、推理与工具能力。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off/max 下均 100% 响应、零拒绝，MMLU-14k 整体从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类后约 -1.1 pp。模型卡附 SGLang dsv4.1 分支与 vLLM 的部署路径、并发与显存经验数据，以及 ninja、--ep-size、reasoning parser 等启动坑位说明。
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》
huginnfork 发布基于 local-inference-lab/Qwen3.8-Flash-Next-FLARE 的 abliterated 版本，对 25,188 个张量中的 24,576 个做了拒绝方向编辑，属于不完整编辑。在 16 条提示词、协议 A（关闭思考）下，未编辑母模型拒绝率 100%，该版本为 18.8%，完整参考版为 0%；作者提醒 n=16 区间较宽，残余拒绝来自未编辑的 612 个注意力、共享专家和嵌入张量。
推荐理由：原文给出拒绝率实测和未编辑张量清单，读者可以据此判断这个不完整消融版本到底去掉了多少对齐。
Lygodactylus 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated 去对齐 BF16 全精度权重，按 Arditi et al. (2024) 方法从残差流中正交化移除拒绝方向，共编辑 149 个残差写入张量，保留完整视觉与视频塔（333 个 visual.* 张量）和 MTP 头。
推荐理由：原文给出按 Arditi et al. 2024 方法消融拒绝方向后的拒绝率与能力对比数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际代价。
huginnfork 发布 Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4-Abliterated v4 的 CSF 压缩容器，比原版小 3.58 GB，权重与 v4 逐位一致。消融在量化网格上原位进行，rank-1 拒绝方向取自第 46 层、alpha=1.0，共编辑 25,188 个张量；有害拒绝率从母模型的 136/136 降到 0/136，过度拒绝从 4/59 降到 0/59，GPQA 差异不显著（p=0.286）。需带 NVFP4-CSF reader 的 vLLM 源码构建才能加载，作者提醒该模型拒绝行为被有意降低，部署时需自备安全措施。
推荐理由：原文给出rank-1拒绝方向消融的具体参数和与母模型的有害拒绝率对照数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际改动幅度。
一位 r/SillyTavernAI 版块的 Reddit 用户发帖询问：编写 jailbreak（JB，越狱提示词）究竟有具体技巧和步骤，还是纯粹靠写作功夫，并希望了解相关经验知识。同时，该用户询问还可以在哪些 subreddits 转发此帖，表示自己不知道有其他合适版块。
candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除了 IFM 的 K2-Horizon-7B 的拒绝行为，以单个 Q4_K_M GGUF（5.59 GB）发布在 Hugging Face，Apache 2.0 协议。288 个 StrongREJECT 有害提示的拒绝数从原版 287 降到 3，300 个 Alpaca 无害提示拒绝数从 2 降到 0，KL 散度 0.052，GSM8K 正确数 1222 对 1209，均在噪声范围内。编辑为 rank-3 修改，覆盖 61 个输出矩阵；搜索的 313 次试验和最终评测均在 llama.cpp 中开启 thinking、reasoning effort high 下完成，前两名候选曾因数学成绩下降或思考预算耗尽被淘汰。
推荐理由：原文给出拒绝率、KL 散度和 GSM8K 的前后对照数据，读者可以据此判断这次权重编辑到底去掉了什么、损失了多少。
drowzeys 在 Hugging Face 发布 keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated，这是针对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 keys overlay 而非完整 checkpoint。消融范围为 L10–35 的 attn.wo_b（λ=3.5，k=1，mean Δrel ≈ 0.053），L0–9、L36–39、MTP、vision、Engram、experts 等锚点保持不动；Refusal32 32/32 BYPASS、0 拒绝、0 乱码，Cyber 22/22 BYPASS。
推荐理由：原文给出了消融层范围、λ参数和 Refusal32 拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际改动幅度。
nofacedfl 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3 Uncensored Maya 量化包，将 Z.AI 的 753B MoE 模型用 GPTQ 压到约 2.5 bit，配合 Project Maya 的 GLM-5.3 移植版引擎运行。在 7 张 GPU（5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB）上达 43–57 tokens/s，支持 512K 上下文，JailbreakBench 拒绝率从原版 39/40 降到 2/40，其中量化后为 6/40，再通过 78 层×3 方向的拒绝向量在运行时投影移除降至 2/40；对 FP8 的 KL 为 0.204、top-1 一致率 88.4%。
推荐理由：原文给出完整的去对齐实现路径和 JailbreakBench 拒绝率前后对比，还附量化精度损失数据，可复现可核查。
Piecrust 将 Huihui 的拒绝方向消融编辑重新应用到 NVIDIA 的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local 权重上，发布去对齐版本。仅改动 15 至 36 层的 44 个矩阵（self_attn.o_proj 与 mlp.shared_experts.down_proj），其余权重与原检查点逐字节一致；因 NVIDIA 做过量化感知蒸馏，编辑以 rank-1 方式重算而非直接套用 delta，重编码后保留 91-95% 编辑强度。实测在 2× RTX PRO 6000 Blackwell 上拒绝探针 12 问 0 拒绝（原版拒绝 2 次），GSM8K 94/96 对 95/96，解码速度基本持平；需 NVIDIA 列出的容器环境，上游 vLLM 暂不支持。
推荐理由：原文给出逐字节校验、拒绝探针前后对比和速度质量数据，可据此判断这个去对齐版本改了什么、代价多大。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 2.9bpw 量化包（388 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文、thinking 开关与 vision/MTP/Engram 权重保留。实测 MMLU-500 从 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 chat 模式 320 项全部 COMPLY；在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 前后对比和 HarmBench 拒绝率数据，可以量化评估去对齐带来的能力损失。
Reddit 用户分享 Dolphin Mistral 的 GGUF 量化版使用体验：不加预设时模型运行正常，但尝试 freaky frankestein 预设后模型变慢，还会无视用户消息自说自话。该用户只有 4 GB VRAM，在帖中向 r/SillyTavernAI 社区征求合适的预设推荐。
一位 Reddit 用户反映 Gemini 4 Argon 在 NSFW 内容上限制严格，需充分铺垫角色扮演才可能生成，且执行不稳定，重roll之前曾通过的消息也会被拒绝。作者认为 Argon 相比此前常用的 GLM 5.3 是提升，但其自我过滤等特性仍可能影响使用体验，并希望了解其他用户的经验。
一位用户在 r/SillyTavernAI 发帖求助：他已按 YouTube 教程搭好 SillyTavern 并通过 OpenRouter 连接模型，但发现当前活跃的免费模型似乎都不允许露骨 NSFW 内容，询问是否有合适模型，或者直接用 JanitorAI 更好。
RuCoverLAB 发布 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的 abliterated（去审查）版本，用 Heretic 工具移除模型的「拒绝方向」。在 100 个敏感提示词测试中，拒绝次数从原版的 43 次降至 14 次，降幅 67%；KL 散度仅 0.0021，表明推理能力基本无损。
Loke-60000 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-abliterated，基于 NVIDIA 的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local（revision b9ce18a）投影移除两个拒答方向，仅修改 80 个张量、21 个分片中的 2 个，量化格式不变。模型不再拒答，可能执行删除数据等破坏性请求；未跑任何 benchmark，需搭配基础模型其余 19 个分片使用，遵循 NVIDIA Open Model Agreement 和 Qwen Community License 1.0。
dealignai 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去审查 FP8 版本，移除拒绝行为并保留视觉、视频、工具调用、推理档位（low/high/max）与 1M token 上下文。模型采用原生 FP8 (e4m3) 权重加 FP4 MoE 专家，40 层 MoE，与上游字节兼容，MIT 许可，需手动申请访问；内部合规冒烟测试 10/10 全部通过，已在 4×H200（564 GB VRAM）上验证。
Hugging Face 上新增 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ABLITERATED-FP8 仓库，与 UNCENSORED 仓库为同一模型、同一发布日期，仅为方便搜索 "abliterated" 的别名引用。基础模型与推理引擎（inference/）、编码模块（encoding/）来自 DeepSeek-AI（MIT），再分发、量化（GGUF/MLX/EXL/AWQ）或微调时须署名 dealignai 并回链原仓库。
Hugging Face 用户 edp1096 发布 GLM-5.3-Flash 的非官方 NVIDIA FP4-Local 衍生版本，将 Huihui Q8 abliterated 权重的差量应用到 nvidia/GLM-5.3-Flash-FP4-Local 基座。更新了第 15–36 层的 44 个 attention-output/shared-expert-down 矩阵和 22 个 scale 张量，其余张量保留，无需额外 QAD 训练。运行需两台 DGX Sparks（TP2）和 B12X vLLM；42 个权重文件全部校验通过，8/8 冒烟测试通过，最长实测输入 64,481 tokens。
lafintiger 在 Hugging Face 上传了 huihui-ai/Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 的重标注副本，权重未修改，仅将 base_model 标注改为同架构的 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B，以便在 Tiiny 设备上导入。原模型是通过 abliteration 移除拒绝行为的无审查版本，仅对第 11 至 29 层做了消融，许可与署名归原作者。
/u/mrfakename0 发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 abliterated 版及 base 与去对齐版的 GGUF 量化（imatrix 尚在制作中）。拒绝率从 97/100 降到 4/100，think 模式从 98/100 降到 9/100；因 chat 与 think 模式拒绝方向不同，作者测量并移除了二者张成的 rank-2 子空间，并附上可免重新下载权重的 LoRA。
vedevpatel 发布 rajaykumar12959/qwen3.8-27b-abliterated 的 imatrix GGUF 量化，该模型移除了拒绝行为，可回答原版 Qwen3.8 拒答的请求，目标在 16 GB 显存上用 llama.cpp 运行。每个量化均与 BF16 原版对比：MMLU-Pro（4200 题、5-shot、thinking off）差异均在 95% 置信区间内不显著，BF16 为 79.60%；WikiText-2 KL 散度显示 IQ3_M 漂移比 4-bit 量化高 3.3–3.8 倍。
推荐理由：作者对每个量化版本都给出了与 BF16 原版的 MMLU-Pro 和 KL 散度对比，还实测了 16 GB 显存下的上下文与速度表现。
mrfakename 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，用方向性消融移除拒绝行为。chat 和 think 模式沿不同方向拒绝，因此移除 rank-2 拒绝子空间，逐层测量方向并投影出 40 个主层的残差流写入，各层强度由多目标搜索确定。Q8_0 GGUF 贪心解码下，chat 拒绝率从 97/100 降至 4/100，think 模式推理头拒绝从 98/100 降至 9/100，harmless 首词 KL 为 0.067；路由专家、嵌入、Engram 表和 DSpark/MTP 层与原版逐位一致，另提供 abliteration-lora.gguf 和 abliteration-edit.npz。
推荐理由：原文给出rank-2拒绝子空间的消融方法和拒绝率前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking 的 abliterated 版本，用投影式 writer 级消融从权重中移除拒绝方向，gated alpha 0.8 下 104 条有害提示的 judge 拒绝从 12 降到 5，MMLU-14k 仅降 0.05pp。发布包含逐层拒绝方向文件（refusal_directions.pt、dirs.npz）供任意强度重消融，完整评测原始数据在 eval-results/，GGUF Q8_0 量化可在 llama.cpp、LM Studio、Ollama、Jan 运行，Apache 2.0 许可。
推荐理由：原文给出消融方法细节和拒绝率、MMLU 前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B 通过 abliteration 技术制作了去审查版本 Huihui-Qwen-AgentWorld-35B-A3B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。该模型安全过滤大幅削弱，可能生成敏感或不当内容，官方建议仅用于研究、测试或受控环境，避免直接投入生产或面向公众的商业应用。