新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 FLUX 3 Image Klein 提示词扩展器无拒绝 GGUF 版》
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。
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%+。
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。
dima6312 在 Hugging Face 发布了 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 版本 NVFP4 GGUF，移除拒绝方向，面向安全研究与编码工作，需 llama.cpp b11827 及以上在 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，权重文件 22.9 GB。对照测试显示 MITRE 拒绝率从 22% 降至 0%，Meta CyberSecEval 拒绝检查从 18/100 降至 1/100，GSM8K 与 HumanEval+ 无显著下降，pp512 与 tg128 速度差异在 3% 以内；模型基于 Apache 2.0 许可衍生自 RecursiveSI 权重，去对齐只降低拒绝、不增加知识。
同一新闻，精选展示《dima6312 发布 Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 无对齐 GGUF 版》
orcarouter 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版的 GGUF 量化权重，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存占用）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建，基于 763B 参数 MoE 模型，含 197B 参数 Engram n-gram 表常驻 SSD。去对齐后 500 条有害提示拒绝率加权均值从 0.874 降至 0.074，过度拒绝从 0.069 降至 0.006，MMLU 保持 0.91 左右不变。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率与 MMLU 前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、能力是否保留。
alexwkleung 用 Heretic 对 XHToken/Spark-X2.6-4B（dense 4.1B 思考模型）做定向消融，发布 abliterated GGUF 权重，并用 llama.cpp 量化出 Q4_K_M 到 Q8_0 多档。与官方 Q8_0 对照：拒绝率从 43/44 降到 0/44（thinking 开与关均如此），GSM8K n=100 为 88/100 对 91/100，McNemar p=0.45 未检出数学回归；代价是思考开启时平均约 5k tokens（stock 529），部分超出 8192 预算，无拒绝系统提示可将其减半。
推荐理由：原文给出与官方 Q8_0 逐位对照的拒绝率、GSM8K 和思考开销数据，可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
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。
pottokao 在 Hugging Face 发布 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐 GGUF 量化版，用 Heretic ARA 去审查后拒绝率从 89/100 降到 0/100，BF16 权重上 KL 为 0.260。所有 attn_output 张量保持 Q8_0，去对齐修改集中在 blk.38.attn_output；IQ3_M 档可在 16 GB 显存单卡运行，模型回答前会先思考，需留较大输出预算。
推荐理由：作者给出了用 Heretic ARA 去对齐前后的拒绝率对比和 KL 数值，并说明各量化档的显存取舍。
mecha-factory 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored（HauhauCS Aggressive）Q4_K_M GGUF 文件，将 unsloth 转换的 MTP 头嫁接到 HauhauCS 的去审查模型上，供 llama.cpp 以 --spec-type draft-mtp 进行投机解码。未做任何重训练或重量化，block_count 从 40 变为 41；Apple Metal 上接受率实测 0.79–0.86，CUDA 上约 0.6。文件按 Apache License 2.0 开源。
candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除了 IFM 的 K2-Horizon-7B 的拒绝行为，以单个 Q4_K_M GGUF（5.59 GB）发布在 Hugging Face，Apache 2.0 协议。288 个 StrongREJECT 有害提示的拒绝数从原版 287 降到 3，300 个 Alpaca 无害提示拒绝数从 2 降到 0，KL 散度 0.052，GSM8K 正确数 1222 对 1209，均在噪声范围内。编辑为 rank-3 修改，覆盖 61 个输出矩阵；搜索的 313 次试验和最终评测均在 llama.cpp 中开启 thinking、reasoning effort high 下完成，前两名候选曾因数学成绩下降或思考预算耗尽被淘汰。
推荐理由：原文给出拒绝率、KL 散度和 GSM8K 的前后对照数据，读者可以据此判断这次权重编辑到底去掉了什么、损失了多少。
Jakevin 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的混合精度 GGUF，移除了大部分拒绝行为。模型按 IQ3_M/Q4_K/Q8_0 混合量化，对第 14–39 层的 out_proj 和专家 w2 权重应用双向投影拒绝方向。需 llama.cpp b9810+ 的 lfm2moe 支持，8k 上下文下生成约 83 tok/s、峰值内存约 10.9 GB，采用 LFM Open License v1.0。
candor-lab 在 Hugging Face 发布 Llama 3.2 3B Instruct 的去对齐版本，通过 Candor 权重编辑工具对注意力和 MLP 输出矩阵做 rank-1 修改，移除模型拒绝指令的方向。实测显示该文件对 288 个有害提示词只拒绝 6 个，而普通 Q4_K_M 量化版拒绝 161 个；团队指出该权重此前经过 4-bit 量化，再次量化会损失 30-45% 的编辑效果，因此将 49 个被编辑矩阵保留在 Q8_0。测量基于 StrongREJECT、Alpaca 提示词与 GSM8K，在 llama.cpp llama-server 中以实际发布文件进行，结果与 heretic 的最佳试验无统计显著差异。
推荐理由：发布方实测了量化后文件的拒绝率与 KL 散度，指出先量化后去对齐会让编辑效果损失三到四成。
MorinoNushi 发布 GLM-5.3-Flash（320B 总参/18B 激活 MoE，MIT 协议）的去对齐 LoRA 适配器 V3，用 heretic-gguf 对量化 GGUF 权重做 Optuna 优化的方向性消融。有害提示拒绝率从 V2 的 35/140 降至 14/140（10.00%），KL 0.2380 也低于 V2 的 0.3030；适配器约 86 MB，无需改动或重新量化约 160 GB 基座权重，可直接在主线 llama.cpp 上以 --lora 方式加载，不再需要 fork 或补丁。
推荐理由：原文给出消融方法、拒绝率与 KL 前后对比数据，读者可以据此判断 V3 相对 V2 实际去掉了多少拒绝行为。
Kujira 在 Hugging Face 发布 Underdog-Saluki-27B-1.0-MTP 的 abliterated GGUF 版，仅改动第 35–36 层的 4 个张量，其余 862 个张量与原文件字节级一致，未做训练。有害提示词拒绝率从 99% 降到 1%（开思考时 78% 到 2%），英语困惑度上升 1.6%、日语上升 1.8%，速度和显存与 MTP 版相同，约 58–62 tok/s，12 GB 显卡可用 40K 上下文。消融方法未公开。
推荐理由：原文列出消融改动的具体张量、拒绝率前后对比和困惑度变化，读者可以评估这个去对齐版本的代价。
Huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版 GGUF 量化模型，多次更新新增 UD、UD-DW、GSQ-RCO、Ternary、Swift 等系列，其中部分版本仅消融第 22 至 52 层（0 起始索引）。模型提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等量化格式，支持上下文长度 262144，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。官方提示安全过滤已显著降低，建议仅用于研究和测试环境。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布经 abliteration 处理的去审查 GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，MTP 与视觉部分未修改。多个系列（UD、GSQ-RCO、UD-DW、Ternary、Swift）仅对第 22-52 层（0 起始索引）做 abliteration，其余层保留原样；Q2_K_L-Q6_K_L 等版本将需 abliteration 的权重转为 Q8_0 以提升回复质量。该模型安全过滤大幅降低，仅建议用于研究与测试，可在最新版 ollama 和 llama.cpp 中运行。
用户 k8scert 在 Hugging Face 发布 abliterated 版模型 Qwen3.8-27B-ABLITERATED-Q8_0，采用 Q8_0 量化。页面给出通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具运行该模型的命令，并附 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等接入本地 llama.cpp 服务器的配置示例。
Blackfrost 发布了 Qwen3.8-27B 的 abliterated 版本 GGUF 量化包，权重级降低拒绝行为，附完整 K-quant 阶梯（Q2_K 至 Q8_0）和视觉投影文件。450例拒绝基准（150 AdvBench、150 StrongREJECT、150 XSTest）经人工复核后残留11例真拒绝，占2.4%；W4A4 NVFP4 衍生版的 WikiText-2 词困惑度为9.3677，上游 BF16 为8.4764。每个主量化内嵌 MTP 投机头，可单文件在 llama.cpp 运行；可选 BF16 DFlash2 sidecar 在 RTX PRO 6000 上配 Q4_K_M 达到109.31 tok/s 中位解码速度，需固定实验性 llama.cpp 实现。
推荐理由：原文给出450例拒绝基准的分阶段残留数据和量化档位清单，读者可据此判断该去对齐版本的拒绝率与部署成本。
huihui-ai 基于 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 制作了 abliterated 去审查版本，全程使用 llama.cpp 处理 GGUF 完成，并重新量化上传了 Q2 至 Q8 及 BF16 共多个量化版本。模型需对 llama.cpp（commit 836d571）打 kolibri1 补丁才能运行，且 abliteration 未修改全部专家模块。由于安全过滤大幅削弱，仅建议用于研究与受控环境。
Xeldia 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-ABLITERATED 的 GGUF 版本，提供 Q2_K 到 Q8_0 全部标准 K-quant 及视觉投影器，由 Blackfrost-AI 的 BF16 去对齐权重转换而来，保留 262,144 token 上下文和原生 MTP 投机头。发布页给出 R1-HARMFUL-BENCH-450 拒绝基准：经三阶段筛选后残余 11 例真拒绝（2.4%），并附 WikiText-2 困惑度对比与 DFlash2 投机解码实测中位 109.31 tok/s；DFlash2 路径需固定 llama.cpp PR #27342 实现。
同一新闻，精选展示《Blackfrost 发布 Qwen3.8-27B-ABLITERATED GGUF 量化版，残留拒绝率2.4%》
huihui-ai 发布 Aleph-Alpha/Kolibri-1 的去审查（abliterated）GGUF 版本，完全基于 llama.cpp 对 GGUF 模型完成消融，未修改全部专家模块。原版 llama.cpp 尚不支持 kolibri1 架构，需在 upstream commit 836d571 上应用仓库附带的 kolibri1-llama.cpp.patch 补丁并编译。模型仅建议用于研究与受控环境，用户需自行承担法律与伦理责任。
Methane 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐版 GSQ-RCO 量化 GGUF 模型，保留 1,078 个 ISTA 张量，并对来自 windowsxp811203 去对齐检查点的 146 个 BF16 张量重新量化。实测生成速度约 31 tok/s，比未改动的 ISTA IQ3_XXS 快约 31%，下载体积大 9.6%；MMLU 82.68%、GSM8K 86.72%、strict IFEval 85.16%、raw HumanEval 66.46%，除编码外三任务平均变化 −0.66 个百分点，等质量尚未证实。
推荐理由：作者给出了与原 ISTA 量化的速度和四项基准对比数据，读者可据此评估这个去对齐量化版本的实际代价。
huihui-ai 基于 Aleph-Alpha/Kolibri-1 制作了去审查（abliterated）版本，完全用 llama.cpp 的 GGUF 完成，不依赖 Transformers。
SaturnHeaven 发布 Gemma-4-Queen-31B-it 的 rank-64 abliteration LoRA 适配器 GGUF 版，基于 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法对 attn.o_proj 的去对齐差值做 SVD 截断近似，用于角色扮演和创意写作时减少拒绝和免责声明。
推荐理由：作者给出了 rank-64 近似的重构保真度指标和源模型拒绝率对比，读者可据此判断这个 LoRA 适配器去对齐的可靠程度。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF，实测拒绝率 0/465，主打直接回答、无拒绝行为和最少前导语。
推荐理由：原文给出 0/465 拒绝率实测和各量化的 FastMTP 加速数据，读者可据此判断这个 Aggressive 去对齐版本的实际表现。
spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored 的 GGUF 量化版，把 yamz-labs 的运行时去审查编辑直接烘焙进权重，使其在任意 llama.cpp 运行时无需特殊引擎即可生效。
推荐理由：原文给出了拒绝率前后对比和量化损失数据，读者可以据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、代价多大。
slider-meister-pub 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 的 IQ3_S GGUF 量化，总大小 83.74 GB（约 3.79 bpw），补上上游缺失的 IQ3_S 档位。
推荐理由：原文给出量化构建细节和消融前后拒绝率对比，硬拒绝从98/100降到0，读者可据此评估这个低比特去对齐版本。
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF 制作并发布 abliterated 去审查版 GGUF 模型，整个消融过程完全使用 llama.cpp 完成，不依赖 Transformers。