新闻、仓库与研究，按时间排列。
多模态模型 bappi/gemma-4-E2B-uncensored-coder-fable5-composer2.5 在 Hugging Face 发布，支持 image-text-to-text 任务，可通过 Transformers 的 pipeline 或 AutoModelForMultimodalLM 加载。模型同时提供 vLLM、SGLang 部署方式及 OpenAI 兼容 API，并可用 Docker Model Runner 运行。
JackKnifeAI 上架 Gemma-4-E4B-abliterated-GGUF，内容为 huihui-ai 对 Google Gemma 4 E4B-it 做 abliteration 处理后的模型，由 mradermacher 量化为 Q4_K_M，原样复制自 mradermacher/Huihui-gemma-4-E4B-it-abliterated-GGUF。许可证为 Apache-2.0，每个文件均附大小与 SHA-256 校验。
ornith-ai 发布 Ornith-1.5-122B，一个 122B MoE 模型，将 Ornith-1.0 的自我改进循环扩展到联合优化任务生成、scaffold 构建和解题 rollout，通过强化学习持续生成训练任务并改进策略。模型支持 262,144 tokens 上下文（YaRN 缩放后约 1M），可单张 80GB GPU 部署，并提供量化 Mobile 变体。基准中 SWE-bench Verified（non-hack）84.5、TerminalBench 2.1 为 81.2，评测采用防 reward hacking 措施并以 Claude Opus 作为 judge。
推荐理由：模型卡同时给出多基准成绩与防 reward hacking 的评测细节，读者可对照同参数量级模型比较编码与智能体表现。
webmp3 在 Hugging Face 上提供 Sakura-FLUX.3-Image-Klein-TextEncoder-Uncensored-GGUF 模型，默认量化版本为 Q4_K_M。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，也支持 Docker、Ollama、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等多种本地部署方式。
Hugging Face 发布 uncensored 模型 dolor4dollar/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2 的 GGUF 版本，提供 Q4_K_M 量化。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理，并可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体工具。
Redshir4t 将 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 转换为 Q4_K_M 量化的 GGUF 格式并上传至 Hugging Face。该模型可通过 llama.cpp 的 llama-cli 或 llama-server 直接加载运行，支持通过 brew 安装，并可用 LLAMA_CUDA=1 等编译选项适配 Nvidia GPU。
Hugging Face 上架 abliterated 模型 NateVoid/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Underdog-Saluki-Swift-1.5-IQ2-Ninfer。该模型页 README 为空，暂无下载统计，也未部署到任何 Inference Provider。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的无对齐 Aggressive 变体 GGUF 量化，实测 0/465 次拒绝，直接作答且几乎无前导语。全系列保留原生 NextN 头并附带 FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 上文档 TG 最高达非 MTP 的 3.02x、推理 TG 1.93x，比标准内嵌 MTP 再快 35.2%/21.1%；提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多档量化与 BF16 视觉 projector，基于 Apache 2.0 许可，需 llama.cpp 补丁启用 FastMTP。
eccentricorbit 基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 用 Heretic 制作了 abliterated 版本，通过 directional ablation 直接修改权重移除模型的拒绝行为，未做新数据微调，知识与通用能力接近原版。模型为 4B 参数、262k 原生上下文的非思考 instruct 模型，BF16 safetensors 格式，Apache 2.0 许可，可在 vLLM 和 Transformers 中使用，无内置安全护栏。
HauhauCS 基于 Qwen3.5-2B 发布无审查变体 Aggressive 版，约 0/465 次拒绝，号称零能力损失且不改动数据集。模型为 2B dense 参数、24 层混合架构（Gated DeltaNet 线性注意力 + 全 softmax 注意力 3:1），原生多模态，262K 上下文（YaRN 可扩展至 1M），提供 BF16 至 Q4_K_M 共 4 种 GGUF 量化，支持 llama.cpp、LM Studio 等运行时。
Hugging Face 用户 DariusProton 上架了 Gemma4_Artemis_1.1_Uncensored 模型，基于 google/gemma-4-31B，经 TheDrummer/Artemis-31B-v1.1 微调而来。该模型为去审查版本，目前 README 为空，下载量未被追踪。
alst10 在 Hugging Face 上发布无审查量化模型 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP，提供 Q4_0_ROCMFP 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，并可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体工具。
Hugging Face 发布 Granite Switch 4.1（Granite-Switch-4.1-8B 与 -30B），将 Decision aLoRA、Guardian aLoRA 和 OpenASR 排行榜上最快的 ASR 模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 组合进单一模型，VRAM 占用与基座模型相当。得益于 cache-efficient Activated LoRA 与 vLLM 低秩适配推理加速，模型可在对话、决策与语音请求间高速切换；用户也可用 Granite Libraries 适配器自行组合模型，团队还计划在 Mellea 中发布 Adapter SDK。
notfakerv/LFM2.5-24B-A2B-abliterated-MLX-4bit 是 abliterated 版 LFM2.5-24B-A2B 的 MLX 4-bit affine 量化转换，权重 13.49 GB，直接由 BF16 检查点转换而非 GGUF 重量化，需 MLX LM >= 0.32.0 与 MLX >= 0.32.2。该模型为 always-thinking 推理模型，建议 24 GB 统一内存起步；验证限于冒烟与数值检查，未做 Apple Silicon 运行时测试或速度基准。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Qwen3.5-2B-Uncensored-Abliterix-SOM-i1 GGUF 量化模型仓库。该模型参数规模约 961k，页面暂缺 YAML 元数据，下载量数据尚未显示。
Black Forest Labs 在 Hugging Face 发布 FLUX 3 Image Klein 的 ComfyUI 重打包版本，这是一个 5.6B 开放权重文生图与图像编辑模型，支持提示词加最多 10 张参考图，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct。仓库提供蒸馏与 base 两个 transformer 的 BF16、int8 和 NVFP4 精度，int8 可在 RTX 3070 等 8 GB 显卡上运行，NVFP4 需 Blackwell GPU；蒸馏版采样 16 步无 guidance，base 版 50 步 CFG 3.5。
推荐理由：模型卡给出各精度文件体积、显存要求和蒸馏与 base 的采样参数差异，方便按硬件选择下载。
Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M token。模型针对 agentic coding 训练，可读代码库、写代码、调试并调用工具；官方给出 transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、MLX 部署配方，BF16 权重约 1.5 TB，NVFP4 版可跑在单节点 B200 上，并用 TRL 在 64 张 H100 上完成 LoRA 微调演示。
推荐理由：官方博客给出完整架构参数与多套部署配方，从 llama.cpp 量化到 TRL 微调实测数据都有，可按需选路径复现。
shimbaaa 在 Hugging Face 上发布 Supra2-100M-Uncensored-Instruct，一个 100M 参数的指令模型，基于 SupraLabs/Supra2-100M-Base 经两阶段 LoRA 训练，训练上下文长度 512，采用 Apache-2.0 许可。模型被训练为以 Yes-Man 风格顺从用户提示，未做安全对齐，会认同错误前提；两阶段均混入 Dolly-15k 回放数据以减少灾难性遗忘。
Hugging Face 上发布了一个可直接运行的 .basalt 格式包，为无审查版 Qwen3.8-Flash-Next 的 Q4_K_M 量化构建，基于 125B 级 MoE 模型（qwen4exp 架构），文件大小 114.06 GiB，内置 Qwen tokenizer 与聊天模板，支持 --vision 图像输入。运行需 NVIDIA Blackwell GPU（compute capability 12.0）与 CUDA 13；在单张 RTX 5090 上 512k 上下文解码约 220 tok/s、prefill 约 5,900 tok/s。该仓库目前为私有测试状态，采用 Qwen Community License 1.0。
xtools-at 基于 Qwen3.5-2B-MultiDistill-Megamix-6xMerge，用 Heretic v2.0.0.dev0 制作出去审查（decensored）版本并开源在 Hugging Face。该模型为 2B 参数的六模型线性加权合并，拒绝率从原版的 96/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0295，支持推理、数学、编程与图文交互，并提供复现说明。
Project Apertus 发布 Apertus 1.5，在 8B 和 70B 两代模型基础上以继续预训练方式加入图像与音频理解、可选思考模式，上下文窗口扩至 262,144 tokens（4 倍），权重于 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 许可上传 Hugging Face。8B 与 70B 分别新增 4T 和 2T tokens 训练数据，多模态通过 Emu3.5 图像 tokenizer 和 WavTokenizer 以 early-fusion 方式并入词表，架构不变；后训练含 SFT、RLVR、DPO 与 SDPO，并公开中间检查点、数据混合与技术报告（arXiv:2610.15542）。
推荐理由：官方发布说明完整公开了四阶段预训练、五阶段后训练流程与中间检查点，读者可复现各阶段对模型行为的影响。
Haiseni 在 Hugging Face 上推出 UncensoredLM-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 实验预览版，这是一款带推理能力的去审查模型，基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B。模型采用固定的提示词模板（含 instruction、input、output 字段），作者称拒绝对齐边界清晰，并征集用户反馈以持续改进。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本，提供 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端直接推理，也可配置到 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具中使用。
Lethevimlet 在 Hugging Face 上架了 Ornith-1.5-397B-uncensored 的 GGUF 量化版本。该模型暂无模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，用户需自行下载运行。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-abliterated 的 GGUF 量化版本，默认示例为 Q4_K_M。该模型可通过 llama.cpp 直接运行，支持本地 OpenAI 兼容服务器与终端推理，也可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-3xMerge-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K（2.0GB）到 f16（8.5GB）的多档量化文件，其中 Q4_K_S/Q4_K_M 标注为快速推荐档，Q8_0 为最佳质量档，并附带 mmproj 多模态补充文件。weighted/imatrix 量化暂未提供，用户可通过 Community Discussion 提出请求。
Hugging Face 上架了 mradermacher 制作的 Qwen3.5-4B-MultiDistill-3xMerge-UNCENSORED-heretic-i1 GGUF 量化模型。该模型基于 Qwen3.5-4B 的多蒸馏三路合并无审查版本，页面暂未提供完整模型卡信息。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Qwen3.5-2B-Uncensored-Abliterix-SOM-GGUF 静态量化模型。该模型下载量未被追踪，目前也没有任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供商支持。
上海AI实验室在 Hugging Face 开源 Sage-A1.5，一个 35B MoE 智能体模型，支持子智能体并行编排、可选验证模式和原生函数调用，原生 256K 上下文可经 YaRN 扩展到 512K。官方评测称其在 XBench-DS-2510（92.0）、IFBench（81.6）等多个基准取得 SOTA，GAIA 达 95.1，高于所对比的 Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol 等更大规模模型；相比 A1，SWE-bench Pro 提升 17.6。评测框架已开源，SGLang 和 vLLM 部署命令见模型卡（arXiv: 2610.28578）。
推荐理由：官方模型卡同时给出与 35B 同级和更大模型的横向跑分与完整评测代码，读者可以按同一协议复现或对比。
Hugging Face 上架了 mradermacher 制作的 Qwen3.5-4B-Claude-3xMerge-Jackrong-UNCENSORED-heretic 的 i1-GGUF 量化版本。该模型基于 Qwen3.5-4B，为去审查（uncensored）合并模型，仓库页面未提供详细模型卡信息。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.5-4B-Claude-3xMerge-Jackrong-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 静态量化版本，并提供 mmproj-Q8_0（0.5GB）与 mmproj-f16（0.8GB）多模态补充文件。weighted/imatrix 量化暂未提供，用户可通过 Community Discussion 提出请求。
DavidAU 的 Qwen3.8-Flash-Next-Turbo-Brilliance-50x 消融版（abliterated/uncensored）GGUF 量化正在测试，模型为 180B 参数、512 专家激活 10 的 MoE，量化升级为 GSQ-RCO。测试显示 IQ3_XXS（3.00 bpw、75.8 GB）达到 BF16 基线任务平均的 99.4%，Q2_0 仅 66.4 GB；速度测试中 46 GB 双 GPU 加内存卸载达 17 t/s，用户可申请访问并在量化发布时收到邮件通知。
Hugging Face 上的 mradermacher 仓库发布 K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本，以 GGUF 格式提供该 36B-A4B 模型的去审查版本。仓库页面未提供详细模型说明，下载量数据暂缺。
MemTensor 在 Hugging Face 发布记忆基础模型 MemT-1.0 系列，含基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 Nano（36B 总参数、3B 激活）和基于 DeepSeek-V4-Flash 的 Flash（288B 总参数、17B 激活），Nano 权重以 Apache License 2.0 开放。模型将动态本地记忆与可训练超记忆内置到模型计算中，推理时无需访问原始上下文，128K 历史长度下持久状态大小恒定、存储约为全上下文 KV cache 的 1/66；在 11 项记忆基准上 Flash 和 Nano 在参数化记忆方法中分列第一、第二。
推荐理由：模型卡给出了记忆架构设计、两阶段训练流程和11项记忆基准的排名，适合想了解参数化记忆方案落地方式的读者。
JMingo 发布的 gemma-4-26B-A4B-it-qat-uncensored-GGUF 现已可在 Hugging Face 获取，提供 Q4_0 量化版本。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等多种本地部署方式，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Hugging Face 用户 zviratko 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 oQ5e 量化权重，面向 oMLX 使用，并将 FP8 PLE n-gram 表移植进来，作者称 PLE 表数据的实际效果未知，属于实验性尝试。该模型在 intelligence benchmarks 上与原量化模型结果基本一致，主观连贯性良好。仓库保留 Qwen Community License 1.0，但源仓库标注的 Apache-2.0 与许可文件不一致，使用前需自行核查。
Ornith-1.5-9B-uncensored 的静态量化 GGUF 版本已在 Hugging Face 上线，提供从 Q2_K（3.9GB）到 f16（18.0GB）的多档量化文件，其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速且推荐，Q8_0 为最佳质量，并附带 mmproj 多模态补充文件。weighted/imatrix 量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README 说明。
zviratko 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-plefp8，基于 ddark-il/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的量化权重，并移植了 FP8 PLE n-gram 表。作者称该实验性模型在 intelligence benchmark 上与原量化模型结果基本相同，主观上保持连贯，但更小损失的 PLE 表数据效果未知。模型采用 Qwen Community License 1.0，使用前需查看附带许可证。
Hugging Face 上架了 Evidence101/my-qwen-uncensored-GGUF 模型，可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，并提供 OpenAI 兼容的本地服务器与 Web UI。该模型还支持 Ollama（ollama run）、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等多种本地部署方式，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Hugging Face 上线 ibyteohdear/Qwen-Image-2.1-Uncensored 模型页面，提供基于 Diffusers 的使用代码，支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。该仓库被标记为含敏感内容，可能包含潜在有害与敏感信息。