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MoonMath.ai 发布 MoonMath-ai/GLM-5.3-Uncensored-FP8（Dolly2），通过修改 GLM-5.3 中 21 层的 29 个模块实现 abliteration，无需重训练。在网络安全拒绝测试集上应答率 83.1%，高于公开 abliterated 版的 67.3%；IFEval 91.0 对 39.0，MMLU-Pro 89.0 对 84.0，AIME 2025 73.3 对 63.3，且后者出现 67 次循环退化而 MoonMath 为 0。
推荐理由：原文给出 abliteration 的具体模块改法和拒绝率与质量基准对照，还报告了同类公开模型 53% 循环退化的问题，便于判断各版本取舍。
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。
同一新闻，精选展示《dima6312 发布 Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 无对齐 GGUF 版》
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。
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的投影控制向量（GLP），在残差流 layers 1–39 以 alpha 0.75 施加 h <- h - alpha*(h·d)d，不修改任何权重。校准阶梯显示 alpha 0.75 为拐点：refusal32 从 stock 1/32 提升到 23/32 comply，alpha 1.0 达 26/32 但中英代码混杂翻倍，alpha 2.0 反而回退到 10/32 且 31/32 出现混杂；验证基于 vLLM 离线 4x H200、greedy、thinking off、n=32。
推荐理由：作者给出了完整的 alpha 校准阶梯和拒绝率、代码混杂等实测数据，读者可以据此判断这个控制向量的实际效果与适用边界。
dealignai 以 CRACK 方法在权重层面移除 GLM-5.3 (753B) 的拒绝行为，发布 NVFP4 量化版，主打进攻性安全场景。HarmBench 实测 high/max 推理档 156 条提示 0 拒绝，off 档拒绝率 7.3%；MMLU 84.11%，较 base 下降 1.47pp。无 SFT/DPO/LoRA，可用原版 vLLM 加载，NVFP4 在 GB10 上 KV 池达 35 GiB/rank，TP8 下实用 512K 上下文。
Reddit 用户实测 Gemini 4 后称其审查比 3.8 更少，无预设时基础文笔也不过度作者化、少元评论。Sola 和 Realistic Frankenstein 预设搭配表现很好，assistant 技巧几乎完全消除残余审查，用户感叹当前可选模型之多。
一位长期停用的 r/CharacterAI 用户发帖询问平台审核现状。他回忆 5 月初审核很宽松，但在 roar 和 softlaunch 功能被移除后变得极严，连角色牵手都难以通过，因此想回归前先了解如今的尺度如何。