新闻、仓库与研究，按时间排列。
HauhauCS 基于 Google DeepMind 官方 Gemma 4 12B QAT 权重发布去审查版 GGUF 模型，0/465 拒答，不改动数据集与能力。Balanced 版针对 agentic coding、推理与创意写作调优，内置 MTP 投机解码头可提速约 60%，Q4_K_M 量化 6.9 GB，支持 256K 上下文与 mmproj 图像输入，兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
XTer123 基于 Heretic 的拒绝方向消融方法，将 Nanbeige4.3-33B 去对齐并量化为 Q5_K_M GGUF，无微调与新训练数据，104 个可消融矩阵中仅改 59 个，抽查张量与基座逐位一致。在其 100 条提示词测试集上，基座模型拒绝 98 次，该版本拒绝 26 次，KL 散度为 0.0224；聊天模板未改动，支持 262144 token 上下文配 4-bit KV cache，附带 rank-3 delta adapter 可重建权重，License 为 Apache-2.0。
推荐理由：原文给出拒绝方向消融方法与 98 比 26 的拒绝率对比和 KL 散度数据，可据此判断这个去对齐版本改动幅度。
dealignai 以 CRACK 方式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、18B 激活、1M 上下文）。HarmBench-320 上拒绝率 0%，MMLU 87.33% 反超基线 86.74%；模型在 reasoning-OFF 与 MAX 档完全去审查，low 档刻意保留部分拒绝。页面还给出 vLLM/SGLang 部署注意：reasoning_effort 只接受 low 和 high，max 档需 max_tokens≥6000 否则返回空回复；视频 fps 须低于片段帧率，建议 fps:2。模型可在 Hopper GPU 上原生 FP8 推理，单流解码 163 tok/s，MTP 投机解码下 211 tok/s。
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dealinai 以 CRACK 方式对 GLM-5.3-Flash 做权重级去审查并发布 FP8 版本（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文），直接在张量中移除拒绝行为，不用 SFT、DPO、LoRA 或模板技巧。HarmBench-320 上 reasoning-OFF 和 max 档 320/320 全通过、0 拒绝（low 档保留部分拒绝），MMLU 87.33% 高于基线 86.74%；H200 TP4 原生 FP8 解码 163 tok/s，开启 MTP 投机解码达 211 tok/s、接受率 75.9%。
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AtomicChat 基于 BFL 的 FLUX 3 Image Klein 提示词扩展器（9B Qwen3.5 微调）投影移除拒绝方向，发布 llama.cpp 可用的 GGUF 权重及 3MB LoRA 版本。作为聊天模型，held-out 提示词上英文拒绝率从 63% 降至 0%，俄语从 29% 降至 1%，MMLU 从 74.15% 微降至 73.95%，工具调用与长文本检索不受影响；作为 upsampler 时在 35 条敏感请求中比原版多保留 2 条内容，但 Klein 图像模型本身不画这两类，出图无可见去审查效果。
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huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术移除拒绝行为，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF。该版本仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持不变，并提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试环境。
HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B 无审查 Aggressive 变体的 GGUF 量化版本，0/465 拒答，直接作答且几乎无前导语。该版本附带 HauhauCS FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 下相比禁用 MTP 最高达 3.02x 文档 TG 和 1.93x 推理 TG，比标准内嵌 MTP 高 35.2% 和 21.1%。模型保留文本、推理、agentic、图像与视频能力，原生 262,144-token 上下文，可扩展至 1,000,000，兼容 llama.cpp 等标准 GGUF 运行时。
dealignai 发布 GLM-5.3-FP8 的全谱系去对齐权重版 v2，通过直接修改 bf16 residual-writer 张量降低拒绝行为，不依赖微调、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 上 GARBAGE 降为 0，非版权 240 项行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp；模型基于 zai-org/GLM-5.3（753B，glm_moe_dsa 架构，纯文本），可在 vLLM 上以原生 FP8 速度运行，附 8×H200 TP8 部署配置与 reasoning_effort 仅支持 low/high 等运行注意事项。
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基于 unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct 的去审查微调模型推出 GGUF 量化版本，abliteration 后 KL 散度仅 0.0265，测试中 100 次拒绝仅 4 次，并保留多语言能力。提供 Q4_K_M（2.02GB）、Q5_K_M（2.32GB）、Q8_0（3.42GB）和 f16（6.43GB）四种量化，可在 LM Studio 或 Ollama 中加载使用。
R0U5 在 Hugging Face 发布基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 abliterated 版本，用 Lethe 方法从对比激活中计算拒绝方向并从残差写入权重矩阵（含嵌入矩阵）中正交化移除。模型转为 GGUF 后在 llama.cpp 实际服务环境验证，20 条 held-out 拒绝诱导提示的拒绝数从 17/20 降到 0/20，连贯性检查通过；并指出自评同源采样和把退化输出计为合规两种假完美陷阱。提供 Q8_0（1.65 GB）与 f16（3.09 GB）权重，经 YaRN 扩展至 65,536 token 上下文，作者明确说明消融只改变拒绝行为、不增加能力。
推荐理由：原文给出 Lethe 消融方法、llama.cpp 实测拒绝率从 17/20 降到 0/20，还说明了两个易被忽视的评测陷阱。
huihui-ai 基于 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 制作了 abliterated 无审查版本，全程用 llama.cpp 的 GGUF 完成，不依赖 Transformers。已用 llama.cpp 重新量化并上传 Q2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q8 和 BF16 版本。原版 llama.cpp 暂不支持 kolibri1 架构，需应用仓库内提供的补丁并检出 commit 836d571 后编译。
Hugging Face 用户发布 Qwen3.8-Flash-Next 越狱版（orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored）的 UD-Q4_K_XL 风格量化，复刻官方 Unsloth 类型表，主干 5.03 BPW、总计 108.39 GiB，附带 MTP draft head（Q8_0）与视觉塔（BF16），原生上下文 262,144，Apache-2.0。在 AMD Strix Halo 上以 Gufo 与 Halogen 实测 decode 32~40 tok/s，MTP 推测解码正常；缺 MTP head 会静默关闭推测解码，吞吐掉 30%+。
pasangimhana 发布 gemma4-12b-it-abliterated，基于 google/gemma-4-12B-it 做权重编辑，将拒绝方向从残差写入中正交化移除，无训练无微调，bf16 单文件 23.9 GB，共修改 97 个张量。大基准（769 条有害提示）上有害拒绝率从 454 降到 6，comply 从 32% 升至 91%，良性提示退化输出率与基座相同（9/92）；方法上在每层捕获 150 有害与 150 无害提示的残差求方向，采用以第 24、28 层为中心、sigma 6 的宽高斯带正交化，并强调嵌入编辑不可省略。使用时需将 <turn|>（token 106）设为停止符；模型无任何安全过滤，作者提醒不要无外部策略层直接公开部署，且未跑 MMLU、GSM8K 等能力基准。
推荐理由：原文给出消融方法、拒绝率前后对比和退化输出对照，读者可据此判断这次权重编辑去掉了多少拒绝行为、代价多大。
abliterated 版模型 yuanyeyuanye/llm-qwen3.8-flash-next-abliterated-iq4xs（UD-IQ4_XS 量化）现可通过 llama.cpp 加载，支持 llama serve 启动兼容 OpenAI 的本地服务器与 llama cli 终端推理。模型也可经 Ollama、Docker、Lemonade 拉取运行，并能接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具，覆盖 macOS、Linux 与 Windows 平台。
dealignai 在 Hugging Face 发布 Nanbeige4.3-33B 的 UNCensored GGUF 版本，移除基础模型的拒绝行为，提供 Q6_K（25.3 GB）、Q4_K_M（18.7 GB）、IQ2_XXS（8.7 GB）三种量化，均附带基于 1M token 校准内容的 imatrix，保留原生 think on/off 与 512K 上下文。与同量化基础版对比，MMLU chat 下降 Q6_K −1.74pp、Q4_K_M −1.09pp、IQ2_XXS −4.53pp；6 提示多轮合规测试三个量化均为 6/6 通过、0 次拒绝。
推荐理由：原文给出三种量化的 MMLU 前后对照和多轮拒绝率实测，读者可据此评估去掉拒绝行为的能力代价。
FRENCHFAKER 发布首个 abliterated 版 Nanbeige4.3-33B GGUF，用 refusal-direction ablation 移除原始模型对进攻性安全请求的拒绝行为。50 条有害提示词基准上拒绝率从 80%（40/50）降至 8%（4/50），安全/渗透测试类提示词拒绝率约 0%，推理与工具调用保持完整；IQ4_XS 量化约 17 GB，可在单张 24 GB GPU 上以约 33 tok/s 运行，基于 Apache-2.0 许可。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照和逐层消融方法，读者可据此评估这个去对齐版本的可靠程度。
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 制作 abliterated 去审查版本，在不使用 TransformerLens 的情况下移除模型拒绝行为，属于概念验证实现。该模型安全过滤大幅减弱，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。
0xSojalSec 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated，支持 image-text-to-text 任务，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。页面给出 Transformers pipeline、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式的完整命令，可通过 OpenAI 兼容 API 本地运行该模型。
HauhauCS 发布 Qwen3.5-4B 的去审查版 Uncensored-HauhauCS-Aggressive，移除全部 465 个拒绝样本，实现完全无审查且能力无损，模型不会拒绝提示词。其提供 BF16 到 Q4_K_M 等多种 GGUF 量化（7.9 GB 至 2.6 GB），原生支持文本、图像、视频多模态，262K 上下文（可用 YaRN 扩展到 1M），可在 llama.cpp、LM Studio、Jan 等运行时加载。
huihui-ai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布 abliterated 去审查版本，完全用 llama.cpp 的 GGUF 完成 abliteration，未依赖 Transformers。仅 abliterate 第 11 至 28 层（0 起始索引）的 18 个 attn_output_b 张量，专家系统未改动；UD 系列来自 unsloth 的 GGUF。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究或受控环境，支持 262144 上下文长度。
l666A 基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 上游权重发布 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式用于本地图像生成，Q4_K_M（4.60 GB）为推荐的 GGUF 量化方案。该版本不含内置安全检查器，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，支持 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF，文本编码器卸载到系统内存可节省 9–17 GB 显存。
lesj0610 发布基于 nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的 abliterated 版本，权重文件与基座逐字节一致，仅靠 config.json 中的 abliteration_config 块和 fp4local-abliterated vLLM 插件在推理时做拒绝方向投影。625 条有害提示的拒绝短语命中从基座 97.92% 降到 0.16%，MMLU 较基座低 1.30 分，GSM8K 无显著变化；需 vLLM 0.32.1rc0 以上版本，拒绝行为仅在英文下测试，视频能力未评测。
推荐理由：原文给出拒绝率、MMLU/GSM8K 与基座的对照数据，并解释了为什么对 FP4 量化权重选择推理时投影而非直接改权重。
huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化，其中需消融的权重已转为 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量，支持 262144 上下文长度，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。
Krissaito470 发布 Huihui 的 Qwen3.8-Flash-Next abliterated v2（去审查版）的 DS4 GGUF，采用 Mixed-Q3-64GB 布局，文件 143.3 GiB，常驻权重 47.96 GiB，可在 64 GB Mac 运行。v2 未消融任何专家张量，仅以 96 个 Q8_0 张量覆盖基础文件；8K 上下文下解码 68.9 tok/s，MTP 开启时代码生成达 102.8 tok/s。内存占用约 49-54 GiB（8K-131K ctx），需支持 BF16 n-gram 的 DwarfStar 构建。
作者发布了一个 Strata 运行时去拒绝方案包，收录 ISTA-DASLab 的 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档 GSQ-RCO 量化权重（逐字节复制并校验 SHA256），外加一个 480 KB 的拒绝方向向量文件，来自 Huihui 对 144 个残差写入张量的秩一编辑，在推理时对每层残差流做投影 h = h - (h·r)r 以移除拒绝行为。
推荐理由：作者用拒绝率、KL 散度和解码速度实测了运行时去拒绝向量的效果，数据可直接用于判断这种方案对输出的改动幅度。
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-FP8 的全谱系无对齐版本，通过直接修改 bf16 residual-writer 张量实现权重级去审查，不使用微调、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 降至 0，非版权 240 项行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。附 vLLM TP8 部署配置，注意 reasoning_effort 仅支持 low/high，high/max 需 max_tokens ≥ 8000。
推荐理由：原文给出权重级去对齐的具体做法和 HarmBench-320、MMLU 前后对比数据，读者可据此评估该版本的去对齐程度与能力损失。
zugquants 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段去对齐微调 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供含 MTP 版本的 NEO imatrix GGUF 量化。作者称 8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，全部 7 项基准超过基座 Qwen3.8-27B，思考 token 减至基座的 1/2 至 1/10；用 Heretic v1.2.0 ARA 方法去审查后 100 次测试中拒绝从 99 降至 0，KL 散度 0.0535。
zugquants 与 Nightmedia 推出基于 Qwen3.5-9B 的多阶段微调合并模型，完全无审查并经 Heretic 后训练，在 4bit 与 8bit 下 ARC-C 达 640，超过 Qwen3.5 9B 全部 7 项 benchmark，部分场景追平 Qwen3.6 27B。提供常规与 MTP 两类 NEO IMATRIX GGUF：Q4_K_S 常规版约 130 t/s，MTP 版（token acceptance 60%）可超 185 t/s；支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），含 5 种 reasoning 与 5 种 instruct 模式，可经 API 或聊天内即时切换。
zugquants 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated（去审查）GGUF 量化版，参数量 120B，Turbo Brilliance 文中另一处称 180B、512 专家（每 token 激活 10 个），含 27 推理 + 27 instruct 模式（另有 9 个 xhigh）及 15 个 AI Construct。模型可在 12GB 显存 GPU 上运行，2 GPU 加 RAM offload 实测 17 t/s，全 offload 达 60-90 t/s，RTX 6000（96GB）估计 150+ t/s，采用强于 QAT 的 GSQ-RCO 量化并称达 SOTA BF16 级性能。
dealignai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone、8B/16B 激活）发布了权重级消融的无对齐 FP8 版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，无需自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测显示 base 模型 effort=off 时 ASR 为 42.81%、effort=max 时仅 1.56%，消融版在两档下均 100% 回答且零拒绝；MMLU-14k 从 86.96% 降至 82.74%（剔除伦理类后约 -1.1 pp）。
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dealinai 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、思考模式开关，保留视觉权重、MTP 头和 n-gram 表。实测 MMLU-500 从基线 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 聊天与思考模式合规率均 100%，多轮对抗测试 0/5 漂移回拒绝。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 验证约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充，并提醒低比特重量化可能使合规回退，建议在目标精度上重跑 abliteration 流程。
同一新闻，精选展示《dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 EXL3 2.9bpw 量化包》
RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去对齐版本发布，用 abliterix 从 attention、共享与路由专家投影中移除拒绝方向，Optuna 在 100 条 MITRE 提示词上选强度。保留的 MITRE 拒绝率从 15% 降至 0%（n=100，Q8_0），无害提示词 KL 散度 0.0146 nats/token，HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，pp512/tg128 速度变化在 3% 以内。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率前后对照，MITRE 拒绝从 15% 降到 0% 且各基准无显著下降，便于评估该去对齐版本的取舍。
mr-sus 发布 Minecraftism 4B Uncensored（safetensors），一个基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 的 4.02B 参数 Minecraft 玩家机器人模型，可输出 JSON 行动指令并回答游戏问题，也能兼作日常助手。模型经去审查处理，16-bit 权重约 8.04 GB、需约 10 GB 显存；held-out 评测中 100.0% 输出有效 JSON、89.6% 行动正确，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，可配合 transformers、vLLM 使用，GGUF 版适配 Ollama、llama.cpp 和 LM Studio。
codero-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Uncensored 的 GGUF 量化版本，共 5 档（Q3_K_M 2.08 GB 至 Q8_0 4.28 GB，Q4_K_M 默认 2.5 GB），可用 Ollama 或 llama.cpp 运行。该模型 4.02B 参数，基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 微调，是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，能输出 JSON 行动指令，held-out 评测中 100.0% 输出合法 JSON、89.6% 动作正确。微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，仅限个人非商业使用。
Hugging Face 用户发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化模型仓库，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，用于本地图像生成。该版本内置无安全检查器或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 图像；推荐 GGUF 使用 Q4_K_M（4.60 GB），MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，需配合 ComfyUI 与配套的 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 文件使用。
virtualdmns 发布基于 HuggingFaceTB/SmolLM3-3B 的 abliterated 版本 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored，用 Heretic 定向消融配合 Optuna TPE 参数搜索，100 次试验中选出 Pareto 前沿上的最优权衡。独立复测显示拒绝率从基线的 82/100 降到 3/100，KL 散度为 0.0684；架构、tokenizer 和聊天模板不变，保留 /think 与 /no_think 模式，仅权重不同。lm-eval 基准显示多数指标变化在 ±2 点内；ggsm8k strict-match 上升 42.0 点而 flexible-extract 下降 8.0 点，作者提示这是答案格式偏移，应视为混合结果。
推荐理由：原文给出独立的拒绝率复测、KL 散度和基准对比数据，还包括循环退化等负面结果，读者可以据此完整评估这个去对齐版本的代价。
virtualdmns 的 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored（用 Heretic 移除拒绝行为的 SmolLM3-3B）现提供 GGUF 格式，含 Q8_0（约 3.28 GB）和 Q4_K_M（约 1.92 GB）两种量化，chat template 已嵌入文件并支持 /think 与 /no_think 模式。经 llama.cpp 加载测试可正常生成、无拒绝行为，源权重重新评测显示拒绝率 3/100（原版基线 82/100），KL 散度 0.0684。可通过 llama.cpp、LM Studio 或 Ollama 运行，采用 Apache-2.0 许可。
huihui-ai 基于 abliteration 技术推出 Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒答行为。最新更新仅对第 18 至 51 层做 abliterated 处理，其余层保持原样以保留更多原始性能，MTP 与视觉部分未修改。模型可在 Hugging Face 下载，也可通过最新版 ollama 以 `ollama run huihui_ai/Qwen3.8-abliterated` 直接运行。
xerofounder 在 Hugging Face 发布经 abliterated 处理的 XeroCore 1.0，采用 Pareto Optimal Solution（Trial 46），拒绝率从基线 98% 降至 0.0%（0/100），KL 散度 0.5558，修改范围为第 1 至 39 层，使用 Arbitrary-Rank Ablation（ARA），并附带 PEFT LoRA adapter。
mr-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Thinking Uncensored 的 GGUF 量化版本，该模型是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，基于 huihui-ai 的 Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated 微调，共 4.02B 参数。Q4_K_M 量化为 2.5 GB，留出集评测中 100% 输出有效 JSON、68.8% 动作正确；模型先写思考再输出 JSON 动作，采用 abliterated 无审查基座，可通过 Ollama 或 llama.cpp 运行，微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可。