新闻、仓库与研究，按时间排列。
基于 huihui-ai/Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 制作的 MTPLX 混合 8/4-bit FP16 量化版，去除第 11–29 层拒绝行为，采用 4-bit affine（group 32）量化 MoE 专家、8-bit（group 64）量化注意力投影，主干 dtype fp16 并带 MTP sidecar。在 Apple Silicon 上支持原生 MTP 推测解码，M1 Max 64GB 下 D2 调优后达 74.0 tok/s、1.49x 加速；MIT 许可，用 mtplx serve 命令下载运行。
jaromer 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO GGUF，通过张量移植移除拒答方向，不重算任何 GSQ 学习到的量化值，保留 262K 上下文与 APACHE-2.0 许可。IQ3_S 版 83.86 GB，四档（IQ3_S/IQ3_XXS/IQ2_XS/Q2_0）均逐张量 blake2b 校验，每档仅比上游多 0.25–0.44 GB；模型无内置安全护栏，部署时需自行提供审核。
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。
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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huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布去审查（abliterated）版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，仅消融第 22 至 52 层（0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。多个系列（Underdog-Saluki、Swift、Ternary、GSQ-RCO、UD 等）陆续追加，部分量化将 token_embd、output、ffn_down 等待消融权重转为 Q8_0 并命名为 Q2_K_L 至 Q6_K_L。模型可通过最新版 ollama 运行 huihui_ai/Qwen3.8-abliterated，llama.cpp 支持上下文长度 262144，官方提示输出可能含敏感内容，建议用于研究测试场景。
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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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
R0U5 用 Lethe 正交化消融方法放出 Qwen/Qwen3.5-9B 的永久无对齐版本权重，拒绝率从 3.1% 降到 0.0%，KL 散度 0.009。方法对所有 32 层共 64 个残差写入投影做消融，bf16 权重约 18 GB，Apache-2.0 协议，并附 GGUF 转换与量化命令，q8_0 约 9 GB、q4_k_m 约 5.5 GB。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 64 个矩阵的消融范围，去对齐程度与能力损失都有数据可查。
zugquants 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO GGUF 量化版，为 120B/180B 参数、512 专家（每 token 激活 10 个）的无审查 abliterated 模型。内置 Turbo Brilliance 系统含 27 种 reasoning、27 种 instruct 模式及 15 个 AI CONSTRUCTS，可在提示词或 API 中即时切换。实测 46 GB 双 GPU 加 RAM offload 达 17 t/s，全 GPU offload 60-90 t/s，12GB 显存起可运行。
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 发布基于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做消融编辑去除拒绝行为，保留 1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位，与上游字节兼容可直接加载。HarmBench-320 实测 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基座 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp）， Humanities 类损失最大达 -7.31 pp。低比特量化建议在目标精度上重跑消融流程，原生命令行推理已验证于 4×H200，SGLang 启动参数与构建工具链要求在模型卡中给出，MIT 许可，仓库手动门控。
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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）。
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》
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-8B 通过 abliteration 技术制作出去审查版本 Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2，采用新的更快消融方法并修复了上一版问题，还调整了 0 层以消除乱码。该模型可在 Hugging Face 用 transformers 加载，Ollama 端可用 huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2 直接运行，并通过 /set think 和 /set nothink 切换思考模式。
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。
dealignai 发布了基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅做权重级 abliteration，不用量化、模板改写或系统提示注入。保留原生 FP8 e4m3 + FP4 专家、1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位，与上游字节兼容可直接加载。自测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY 无任何拒绝，MMLU 20×57 从 87.63% 降到 83.77%， Humanities 降幅最大达 -7.31 pp。附 4×H200 参考引擎运行方法与 SGLang 启动参数，仓库手动门控，MIT 许可。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规》
10exdev 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版本的 GGUF 量化构建，提供 235.8 GB 的 Mix-256G 与 114.0 GB 的 Mix-128G 两种混合精度档位。拒绝率加权均值从基座的 0.874 降到 0.074，MMLU 保持 0.91 左右；需 llama.cpp PR #30817 才能加载，Engram 表存于 SSD。
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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。
Lyber AI × dealign.ai 基于 MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash 发布去拒绝行为版本，用 CRACK（跨 42 层信号加权 abliteration）在权重层面移除拒绝行为，保留扩展思考、reasoning-effort 分级、工具调用与原生 4M 上下文。权重为原生 MXFP8 + NVFP4 MoE 专家，与上游字节兼容，vLLM/SGLang 无需改码即可加载；MMLU 从 69.80% 降至 62.20%（−7.6pp，主要由 moral_scenarios 贡献），单轮与多轮合规测试均为 5/6，需约 264 GB 显存（1× B300 或 2× H100/H200 TP2 或 4× A100 TP4）。
推荐理由：原文给出 CRACK 消融的具体层数、强度和 MMLU 前后对比，读者可据此判断去对齐的代价与保留能力。
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，一个基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated 微调的 4.02B 参数模型，作为 PyMC Bot 的大脑，根据游戏状态输出 JSON 动作并回答 Minecraft 相关问题。模型采用 Qwen3 强到弱蒸馏配方训练，held-out 评测中 100% 输出有效 JSON、68.8% 动作正确；权重为 16-bit safetensors，约 8.04 GB，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，仅限非商业使用。
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。
Hugging Face 上发布 Flint-40B-A2.5B 的 abliterated 去审查版 FP8 量化模型，采用 LLM Compressor FP8_DYNAMIC 格式，保留 295 个 BF16 保护张量，并用 98 个校准 BF16 KV scale 覆盖全部 49 个注意力层。校准基于 HuggingFaceH4/ultrachat_200k 数据集 train_sft 前 512 行样本（共 543,281 token），上游 abliteration 已减少拒答行为，输出仍应视为不可信。该模型仅供研究用途，GPU 推理与 benchmark 尚未验证。
Abiray 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去审查（abliterated）GGUF 版本，基于 ISTA-DASLab 的 IQ2_XXS 量化，将 86 个去审查残差写入张量直接烘焙进权重，运行时无需 LoRA。体积仅增加 0.34 GB（138.58 GB vs 138.24 GB），28 个 1-bit IQ1_M GSQ 专家层 100% 保留，KL 散度仅 0.000002 nats，Top-5 一致率 100%。需搭配 ISTA-DASLab 的 110.60 GB Engram 查找文件，可用 Strata 在单张 12 GB+ NVIDIA GPU 上运行。