MiMo 2.6 推理过程满篇 "Hmm"，像碰撞测试假人一样反复试探
Reddit r/LocalLLaMA 用户实测发现，MiMo 2.6 的推理线程里高频出现 "Hmm"，在分析 AIDL parcel 标记问题时反复猜测、自我纠正，如同碰撞测试假人般不断试错。用户最终定位到 marker + fd 组合会抛错、mk=1 仅在 fd=0 且 nhenv=1 时有效，并调侃满脑子的 "Hmm" 像一首挥之不去的歌。
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Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3232 Qwen3.8-27B Uncensored 的 NInfer DFlash2 工件发布，单张 RTX 5090 可运行
Hugging Face 上发布了一个 NInfer v3（.ninner）工件，将 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4 转换并加入 DFlash2 投机解码支持，草稿模型来自 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2。该 Qwen3.8-27B 视觉语言模型可在单张 RTX 5090（32 GB）上运行，启动占用约 31.6 GB，实测约 164 tokens/s，DFlash2 草稿接受率约 26%，保留 abliterated 无审查行为，采用 Apache-2.0 许可证。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分8181 GLM-5.3-Flash abliterated EXL3 2.4bpw 混合量化发布，附逐块去拒向量
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3232 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-MTP：基于 Qwen3.8-27B 的去审查 AWQ 版本
Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-MTP，这是用 abliteration 技术对 Qwen/Qwen3.8-27B 去除拒绝行为后的无审查版本。模型支持 AWQ Marlin kernel 和 MTP 投机解码，在单张 A800 80GB 上（vLLM 0.21.0、MTP 开启、fp8 KV cache）达到 110+ tok/s，支持 65536 上下文长度。发布方警告安全过滤大幅减弱，仅建议用于研究和受控环境。