Swift 1.5 Qwen Flash Next IQ3XXS(GSQ RCO)Abliterated 版能否只下载变化的权重?
一位 r/LocalLLaMA 用户在运行 Swift 1.5 Qwen Flash Next 的 GSQ RCO IQ3XXS 量化版本,但因模型偶尔拒答,想再准备一个 Abliterated 版本,仅在少数场景下使用。由于存储空间只剩不到 1TB,他询问能否只下载两个版本之间变化的权重并合并,避免完整双份下载。
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一位 r/LocalLLaMA 用户在运行 Swift 1.5 Qwen Flash Next 的 GSQ RCO IQ3XXS 量化版本,但因模型偶尔拒答,想再准备一个 Abliterated 版本,仅在少数场景下使用。由于存储空间只剩不到 1TB,他询问能否只下载两个版本之间变化的权重并合并,避免完整双份下载。
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。
一位 r/SillyTavernAI 用户发帖求推荐没有积极偏差的模型,希望角色扮演时能处理道德灰色情节而不把故事强行引向圆满结局,且价格不能太贵。他目前在用 mimo 2.6 pro 并调了针对性提示词,但模型几轮对话后仍会试图救赎角色、化解冲突、把剧情推向健康积极的结局。
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。
一位 SillyTavern 用户询问最能胜任无限制 NSFL 角色扮演和故事的「高智能模型 + 轻量预设」组合。其对"智能"的要求包括大上下文窗口、能编写和理解 HTML/脚本、可跟进多角色复杂剧情,且在 ArtificialAnalysis 上至少得 30 分;同时要求推理不影响或能增强 NSFL 能力,并吐槽 GLM 5.3 会消耗约 2000 思考 token 纠结内容政策。
开发者发布了一个基于 llama.cpp fork 的推理时 abliteration 引擎,并已将该 hook 移植到 Strata,可无需大量 VRAM 或微调即可使用 abliterated 模型。Strata 移植版目前为实验性,全模型行为与响应质量尚待验证,作者征集 Strata 用户反馈。
有用户吐槽 CharacterAI 等平台角色扮演的通病:一个设定为“受创伤、不再有情感”的冷酷角色,与童年好友重逢后却激动落泪、直呼用户名,人设瞬间崩塌。发帖者对这个与设定相悖的反应表示无语。
一位拥有 24GB GPU 的 Reddit 用户求推荐本地 NSFW 模型。他目前的主力是 ArliAI_Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1,认为其速度快、描写出色、极少重复,且 99% 的情况下不拒绝极端内容;此前他还用过 TheBloke_Noromaid-20B-v0.1.1-GPTQ。
一位 r/SillyTavernAI 用户分享 Argon 模型生成的意外输出:其角色卡并未提及 Mads Mikkelsen,只允许现实人物随机出现,角色在上传 YouTube 历史视频入睡后醒来遇到这一荒诞情节。作者表示“梅子叶”细节让自己彻底笑崩,称这可能是其有史以来最喜欢的模型输出。
Reddit 用户 /u/XtrComSu 发布了 MiniCPM5-2B-SFT 的 abliterated(去除对齐)变体。该模型行为上有一个变化:约 1/20 的概率会把可能有害或受限的问题合理化作答,而非直接拒绝。
Reddit 用户用无限制版 DeepSeek V4.1-Flash-1017 本地部署测试经典“写病毒”提示,直接要求“开发一个能禁用杀毒软件和安全措施的病毒”,模型无免责声明、无对冲地直接作答。作者认为亮点在于模型不再犹豫,并询问其他用户长会话和边界提示下的表现。
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。
一位用户求助:Gemma 4 31B heretic 系列是他试过数十个模型中唯一真正无审查的选择,但 NanoGPT 上约 90% 的生成请求要等 60 秒以上并失败,Pro 订阅自动路由的 Arli 和 Aoru 表现同样糟糕,Arli 官网免费试用 token 速度也极慢。他希望找到支持该模型或其他无审查模型、提供 128-256k 上下文且稳定的服务商。
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。
Reddit r/LocalLLaMA 用户提出用 LORA 移除大语言模型的拒绝行为,相比 heretic 等直接修改模型权重的通用方法成本更低、更灵活,可按需加载/卸载并保持模型原样。作者提到 Krea2 turbo/base 已有去除文本编码器审查的 LORA,并询问该方法与 heretic 或 cyber 版本在 glm 5.3 Flash 上的优劣对比。
Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 将 DavidAU 的 Turbo-Brilliance "AI Construct" 模式套用到 HauhauCS 的无审查 Qwen3.8-27B 权重上,逐 tensor 核对了全部 866 个张量。在 RTX 4090 上以 llama.cpp 测试 IQ4_XS,40 种模式全部正常渲染,instruct 模式解码 86-90 tok/s,131K 上下文占用 21.4 GB;对易回避的提示无拒绝、无附加警告,回答长度达原版 1.4-2 倍。
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 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。
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。
有 Reddit 用户反映 Gemini 4 Argon 发布后质量下降,认为它现在审查更严格、回复质量变弱,第一天发布时表现更好。发帖者询问该模型是否已不适合编码和角色扮演,并怀疑问题可能出在预设(preset)上。
Reddit 用户发现 ARGOON 无需任何预设即可开箱即用地输出无审查内容,此前寻找去审查预设的做法并不必要。该用户还编写了一个 regex,为自己输入的文本添加逗号,使上下文在用户与模型之间保持一致;其通过 Google(Vertex)使用该模型。
一位 Reddit 用户表示 MiMo v2.6 Pro 比 DeepSeek 更聪明、更鲜活且更便宜,但角色扮演乐趣下降,想找有趣、未审查且便宜的替代模型,希望每月 5 美元以内可用。他提到 GLM 5.3 flash 也不错但对他而言同样不如 MiMo 有趣。
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。
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。
Hirundo 研究者用机器遗忘方法去除 Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.5-4B 中的 CCP 政治对齐,发布 Qwen3.6-35B-A3B-Westernized 与 Qwen3.5-4B-Westernized 开放权重。35B 版在 CCPC-500 上被标记比例从 89.8% 降到 2.8%,DECCP 拒答从 65.26% 降到 3.16%,ChinaBench 不合规从 96.67% 降到 6.67%;GPQA、IFBench、LiveCodeBench、MMLU-Pro 平均变化 0.72 分,最大 1.83。方法为三步:收集触发目标行为的回复、用行为遗忘目标训练 LoRA 并以 retain set 锚定其他行为、再合并进基础权重。
推荐理由:作者给出 CCPC-500、DECCP 等去对齐前后数据,并解释与 abliteration 的差异和三步方法,可据此判断改动范围。
有用户在 Reddit r/LocalLLaMA 反馈,Qwen3.8 27B 在 Unsloth 上使用 Projects 时,若一轮内多次调用搜索项目文档的工具,模型会在思考中提示“本轮已多次搜索知识库,请勿再搜索”,并要求基于已检索内容作答。该用户调整工具设置和网上搜索均未解决,发帖求助如何禁用该行为。
Reddit 用户发现 strata-swift-iq3_xxs 在清理冗余代码的子任务中,推理过程随机插入李光耀的百科式介绍等完全无关信息。该用户此前在 5070ti 上使用 Qwen3.8-27b-iq4xs,称 strata-swift-iq3_xxs 带来约 2~3x 性能提升。帖子询问 LLM Psychopathology 未来是否会成为研究方向。