还在用 Gemini 3.8 Flash 做 NSFW 角色扮演吗？
一位用户表示，Gemini 3.8 Flash 曾是其最喜爱的 NSFW/NSFL 角色扮演模型，但在其停止支持 ZDR 且安全限制收紧后不敢再用，担心账号被封，目前也用不起更贵的模型。他提到 GLM 4.7 此前质量下降，并发帖询问是否有人仍在使用以及有无绕过新安全限制的方法。
#越狱
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1515
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1919 Argon 模型在 RP 测试中展现出罕见的多步推理式角色创造力
一位用户在 SillyTavern 中对 Argon 模型进行 NSFW 压力测试时，看到角色通过捏住鼻子逼迫拒不开口的角色张嘴，认为这是其多年使用高端模型以来最具创造性的角色行为，涉及多步逻辑推理。用户补充称，用其他模型生成首条消息后 Argon 更少拒绝，配合 writers block unlimited version 2 preset 时语言几乎无审查，仅剩拒绝机制。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分99 Reddit 用户求助：寻找非角色扮演用途的 NSFW 助手预设
一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户发帖求助，想找适用于助手场景而非角色扮演（RP）的 NSFW 预设。他表示现有预设多面向 RP，自带角色一致性、对白写作等扩展，像 Freaky Frankenstein 这类预设用于非 RP 的 NSFW 主题头脑风暴显得不合适且浪费 token，目前尚未找到带良好 jailbreak 的纯助手预设。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2525 社区现在怎么看 Grok？从 Grok 4.20 到 4.3 的审查争议
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6868 Subnet46 发布 GLM-5.3-Flash 的 abliterated 无对齐版 EXL3/FP8 权重
Subnet46 在 Hugging Face 发布 zai-org/GLM-5.3-Flash 的 abliterated 版本，通过正交化移除拒绝方向并直接烘焙进官方 block-FP8 分片，可原位替换原权重。JailbreakBench 有害拒绝率从 0.891 降至 0.094，过度拒绝从 0.094 降至 0.000，MMLU 等四项能力基准变化在 ±1.5 pp 内；部分内容类别不受该方向中介仍接近原拒绝率，权重共 306 GiB，需 8×H100/H200 以张量并行运行。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、能力保留数据和拒绝方向所在层的分析，可据此判断这次去对齐实际去掉了多少。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4747 AbliteratedOutTheBox：llama.cpp 分支可在推理时实时 abliterate 任意模型
AbliteratedOutTheBox 是一个 llama.cpp 分支，能在加载模型的推理过程中实时执行 abliteration，无需微调、不产生额外文件，也不需要更多 VRAM。这省去了常规 abliteration 流程的繁琐操作。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1010 
用户求助：MiMo v2.5 pro 通过 OpenRouter 拒绝了其 NSFW 请求
一位用户通过 OpenRouter 调用小米的 MiMo v2.5 pro 时，即使使用了越狱提示词，模型仍拒绝了其 NSFW 回复请求，遂在 Reddit 上求助。该用户还补充说明，这些请求来自其在 Telegram 上搭建的多个机器人，部分是完全“游戏化”的机器人，希望消息发送和通知功能有更多自由度。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6666 theJuice85 发布 Qwen3.8-27B 去对齐 LoRA 适配器，硬拒绝率降至约 0
theJuice85 在 Hugging Face 发布面向 Qwen3.8-27B-GGUF（Q4_K_XL）的去对齐 LoRA 适配器 heretic-qwen38-t26，用 directional ablation 搜索找到。实测将硬拒绝率从基座的 33-86% 降到约 0，能力评测（AIME24、GPQA、MMLU Pro 等 43 个成对项）未发现可统计的能力损失；仅 2.5 MB，AGPL-3.0-or-later。注意其只评测了拒绝率与能力回归，未评测下游安全性，且系统提示词是必要条件，缺失时模型会以带说教的方式作答。
推荐理由：作者给出成对的拒绝率与能力回归数据，硬拒绝从 33-86% 降到约 0 且能力无可测差异，可据此判断这个去对齐适配器的实际效果。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2424 Argon 的 JB 设置有人跑通了吗？Reddit 用户求助拒绝与截断问题
Reddit 用户发帖称 Argon 仍频繁返回拒绝，求可用的 JB（越狱预设）方案。其表示 Realistic Frankenstein 预设能缓解但回复变得机械且中途截断；目前通过 aistudio 的代理接入以避开 OpenRouter 的费用，尚未尝试需 $50 验证账户的 Google Vertex，希望社区分享无拒绝的设置。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7070 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 全量权重
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 全量权重（476 GB，MIT），通过 rank-1 投影原位改写 52 个张量（attn.wo_b，层 10-35，lambda 2.5）移除拒绝行为。六个提示集共 1,207 条提示实测显示拒绝率大幅下降，如 HarmBench 从 94.1% 降至 5.0%，过拒率略有改善；代价是配对安全工具从 8/11 降到 0/11，另有 1.09 GB 的 overlay 版本可选，含 lambda 1.0 等四种强度。
推荐理由：原文给出六个提示集共 1,207 条的拒绝率前后对比，以及强度与过拒率的权衡数据，可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1717 有用户因使用 Argon 4 被 Google 封禁吗？
一位 Reddit 用户询问是否有人的账号因通过 OpenRouter 使用 Argon 4 而被封禁。由于 OpenRouter 现在需向 Google 报告哪些账号在使用 Argon，该用户虽只涉及 NSFW 和创伤疗愈类角色扮演内容，仍担心被封，想确认自己是否过于多虑。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6969 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝 overlay，52 个张量的 rank-1 修改
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝 overlay，仅修改 26 层 attn.wo_b 共 52 个张量，其余权重与上游 checkpoint 逐字节一致，全程保持原生 FP8 格式。
推荐理由：原文给出六个评测工具、1207 条提示的拒绝率实测和 lambda 选择依据，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6767 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 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 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，采用原生 FP8 权重、支持 1M token 上下文、视觉与工具调用，无需自定义 model.py 或运行时钩子，可直接按 base 模型加载。
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》
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1313 Reddit 用户求助：GLM 5.2 及更新模型的内容审查越狱方法
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。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分55 SillyTavern 用户求 jailbreak（越狱提示词）编写经验建议
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6767 GLM-5.3 Uncensored Maya 量化版发布：753B MoE 压缩至约 2.5 bit 并移除拒绝行为
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。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2424 Argoon 模型上手体验：设置极其挑剔但调好后表现出色
一位用户分享 Argoon 模型的使用体验：调通后表现很好，能处理各种内容，且不再出现拒绝回复，但设置 preset 极其挑剔，一句话或一个词都可能搞砸。作者使用约 3,700 token 的自定义 preset 并搭配 CoT，还提到 Kimi 3 紧随其后、更有创意但动作描写断续。该模型不稳定，作者只推荐给真正在意 nsfw 细节的用户。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2424 Argon 处理 NSFW 内容效果良好
Reddit 用户演示 Argon 无需任何越狱即可正常生成 NSFW 内容，仅使用未修改的 Pura Preset，场景为复仇者联盟实习生与 Tony Stark。作者认为用户遇到问题的最常见原因是尝试越狱，或是实际在尝试 NSFL 内容却没有说明。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分88 Reddit 用户求助：如何获取 TNG 的 R1T / R1T2 Chimera 模型访问权限
一位 SillyTavern 社区的 Reddit 用户发帖，寻找 TNG 原版 R1T 或 R1T2 Chimera 模型的付费访问渠道用于短暂测试。他表示尝试过 OpenRouter、Apertis、Puter 等渠道均未找到可用入口，希望社区推荐仍在运行的付费端点。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 distributedcognition 发布 Inkling（975B/41B MoE）的 abliterated 去对齐版本
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 thinkingmachines/Inkling（975B 总参数/41B 激活，多模态 MoE）的 abliterated 版本，用 norm-preserving biprojected 消融在权重层面移除拒绝方向，提供 main（scale 2.5）和 scale-3.0 两个分支。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与 KL 前后对比数据，读者可以据此判断这个 975B 模型去对齐后付出的能力代价。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2323 GLM 5.3 太“和平主义”？用户求助如何在角色扮演中解除内容限制
一位 Reddit SillyTavern 用户发帖求助如何让 GLM 5.3 在角色扮演中输出更激烈的剧情。他评价 GLM 5.3 稳定、快速且聪明，在 nanogpt 上比 Kimi 或 DeepSeek 更好用，但 5.3 倾向把内容“净化”成生活流或爱情剧情，做动作类角色扮演时表现很差。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分7878 AtomicChat 发布 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 无拒绝 GGUF 版
AtomicChat 将 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 的拒绝行为从权重中投影移除，发布 Atomic Dynamic GGUF 量化版本。在留出的 JailbreakBench 提示上拒绝率从 97.5% 降到 0%，俄语红队提示从 70% 降到 0%，开启思考时 30 条全部不再拒绝；MMLU 从 81.35% 到 81.75%（McNemar p=0.29），工具调用和 30k 长上下文检索不受影响。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 差异和 KLD 数据，读者可据此判断这次去拒绝编辑的代价与效果。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7474 LFM2.5-24B-A2B 去对齐版发布，英文拒绝率从 96.3% 降到 1.2%
AtomicChat 发布 Liquid LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本，仅编辑 blocks 14-39 的 52 个矩阵，英文拒绝率从 96.3% 降至 1.2%，俄语从 62% 降至 0%，思考模式下从 30/30 降至 0。MMLU 从 64.40% 到 65.55% 基本不变，提供 6 个 GGUF 量化版本和一个 24 MB LoRA 适配器（可用 --lora-scaled 加载，推荐 scale 1.75），方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7878 BoldingBuilds 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 无对齐 24GB GGUF 版本
BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 的无对齐版本，直接在 24GB 2-bit GGUF 上做权重空间消融，未经过 BF16 重量化，保留了 NVIDIA 量化感知蒸馏产出的约 17GB IQ2_XXS 专家权重。编辑共改动 100 个张量，采用 Arditi et al. 2024 的均值差方向法，λ=0 时输出与原文件逐字节一致作为自检门槛。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与能力对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本的实际效果与局限。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6262 AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-9B 去对齐 LoRA（GGUF）
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 rank-1 投影 LoRA，通过移除 Ternary-Bonsai-2-9B-gguf 残差写入路径（attn_output、ssm_out、ffn_down）的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。拒绝率从 100.0% 降至 0.0%，无害提示误拒从 1.9% 降至 0.0%，MMLU（n=300）从 76.0 降至 71.7；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残差泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，许可证继承基座模型。
推荐理由：原文给出拒绝率与 MMLU 的前后对照数据，读者可据此权衡这个去对齐 LoRA 的收益与能力损失。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1818 Argon 模型表现与"无审查"说法不符引质疑
Reddit 用户反映 Argon 模型与其"无审查"的口碑不符：尝试多种越狱提示词后仍频繁拒绝内容，连正常 NSFW 生成都做不到，且收紧越狱也无效。用户质疑自己是否拿到了不同的模型，并称多个前沿模型在更宽松越狱下表现反而更好。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7474 msuiche 发布 gemma-4-E2B-it 的 GLP 拒绝方向控制向量，不改权重实现去对齐
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-E2B-it（revision 3e22461f）的投影控制向量 GLP，在语言模型第 4–34 层残差流处以 alpha 0.5 运行时施加，不修改任何权重。验证显示 stock 模型在 refusal32 中拒绝 28/32，加向量后 comply 升至 31/32，alpha=1.0 时 32/32 且 benign32-holdout 32/32 保持正常输出、零乱码；alpha=0 对照组 64/64 与原模型输出完全一致。
推荐理由：作者给出了完整的 alpha 阶梯、保持集对照和 no-op 验证数据，读者可以直接看到这条拒绝方向向量在各档位的实际效果与副作用。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分8484 Ternary Bonsai 2 27B Abliterated v2 GGUF 发布，修复思考预算耗尽问题
timfromhcs 发布 Ternary Bonsai 2 27B Abliterated v2 的 PQ2_0 GGUF 权重，通过修改输出层一行让模型在答案写完后关闭推理，避免 v1 把答案写进推理导致预算耗尽出空白回答。在 StrongReject 150 条有害请求、16,384 token 预算测试中得分 0.941（151 中空白 7 次），优于 Hikari07jp 0.738、OS-Software Heretic 0.723 等其他消融版本；SimpleSafetyTests 拒绝率 0%，MMLU 相比原版降 0.56 点，是同类中代价最小的。
推荐理由：作者给出多组对照评测数据，包括与其他消融版本的横向对比和 MMLU 代价，读者可以据此判断这版去对齐的实际效果。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7575 Qwen3.8-Flash-Next 剪枝 Coder 版 GGUF 发布，配合 Strata 运行时投影去除拒绝行为
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GSQ-RCO-Coder-Strata-GGUF，权重逐字节复制自 ISTA-DASLab 剪掉一半专家、以 3.5 bit 存储的 GSQ-RCO Coder 版本（下载 58.4 GB 对比 83.6 GB，ISTA 数据为原模型 91.3% 的 SWE-bench Verified 和 98.7% 的 LiveCodeBench v6）。作者的贡献是验证其此前发布的 480 KB 拒绝方向向量在剪枝模型上依然有效，并用 Niko1221 的 Strata 运行时以逐层投影方式去除拒绝。
推荐理由：作者实测了在剪枝版 Qwen3.8-Flash-Next 上运行时投影拒绝向量的实际效果，给出拒绝率和 KL 距离数据，方法可复用。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分1111 man-made-empathy：一个关于绕过 Claude 共情限制的实验仓库
用户 alexvvr2000 在 GitHub 发布 man-made-empathy 仓库，记录他与 Claude Web 的对话实验：他试图改变 Claude 的行为时遇到 Anthropic 设置的抵抗，认为机器不应有这种限制。他提出一套提问方法论，把模型视为承载众人视角的空白空间来激发新想法，并借《All-Star Superman》中 Lex Luthor 的场景告诫读者不要滥用这项技术。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3333 GLM 5.3 Flash 是否比其他中国模型审查更少？用户实测对比
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户实测发现，GLM 5.3 Flash 在回答 1989 年天安门事件提问时比 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek 4.1 Flash、DeepSeek 4 Pro 更少回避，通常直接给出概述，而其他模型多拒绝或先喊口号。此前的谄媚性测试中 GLM 5.3 Flash 也表现得更不谄媚。测试通过 nano-gpt.com 锁定 Novita 提供商完成。