ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF，提供 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档及多模态 mmproj 文件。
推荐理由：原文给出四个量化档位的实测跑分、吞吐与显存占用数据，读者可按内存预算与质量需求直接选型。
#Qwen
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7676 Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6868 
Contrastive-LM 发布开放权重模型 CLM-v0.1-8B（Apache 2.0）
Contrastive-LM 开源了 CLM-v0.1-8B 权重（Apache 2.0），这是一个基于冻结 Qwen3-8B 编码器加状态头与动作头的 System One 对比学习模型，用于快速决策打分。
推荐理由：原文给出了与 Jev 的延迟对比和 DeepSWE、Terminal-Bench 具体分数，读者可据此评估该快速决策模型的实际性价比。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6666 
千问开源 Qwen-Image-2.1 文生图与图像编辑统一模型
千问（Qwen）开源 Qwen-Image-2.1，一个统一的文生图与图像编辑模型，视觉生成组件仅 7B 参数（32 层 Single-Stream DiT）。
推荐理由：官方发布页给出了架构规模、四项改进点和 diffusers 快速上手代码，读者可以直接评估生成与编辑能力是否匹配自己的用途。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7575 Qwen3.8-27B 开放权重发布：原生视觉语言稠密模型
千问（Qwen）在 Hugging Face 开放 Qwen3.8-27B 后训练权重，称其为 Qwen 开放模型家族迄今最强一代，基于 Qwen3.5 架构、27B 参数稠密模型，原生支持图像与视频理解。
推荐理由：原文给出与 Qwen3.6-27B、Qwen3.7-Plus、Muse Glimmer-30B、Opus4.6 Max 在编码、Agent 和视觉任务上的完整对照数据，读者可据此评估这个 27B 稠密模型在自家工作流中的实际取舍。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6161 Cloudflare 发布 9B 多模态决策模型 Clef-Flash，基于 Qwen3.5-9B 后训练
Cloudflare 在 Hugging Face 开放 9B 多模态决策模型 Clef-Flash 权重，由 Qwen/Qwen3.5-9B 后训练而来，Apache-2.0 协议。
推荐理由：模型卡同时给出 Decision Index 全量分数、延迟和四个业务工作流的实测结果，读者可以据此判断这个 9B 决策模型在哪些任务上强于基座。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6262 Cloudflare 开源 27B 多模态决策模型 Clef
Cloudflare 在 Hugging Face 开源决策模型 Clef，从 Qwen3.8-27B 后训练而来，以单次前向传播对 schema 化问题逐选项输出概率，无自由文本生成与输出解析，支持文本、JSON、图片和视频输入。
推荐理由：原文附上 Decision Index 与 Jev 等基线的逐项对比和延迟数据，可据此评估该决策模型在不同任务上的取舍。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3636 axi0mX/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF 上架 Hugging Face，可用 llama.cpp 本地运行
axi0mX 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF 模型，默认量化版本为 Q5_K_XL。模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具本地运行，llama.cpp 还提供带 Web UI 的 OpenAI 兼容本地服务器，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具使用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2727 
hmkle 发布 Qwen3.5-4B Abliterated GGUF 量化版本
hmkle 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B Abliterated 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K 到 Q8_0 及 f16 的多种规格，大小从 1.9GB 到 8.5GB 不等。其中 Q4_K_S 和 Q4_K_M 标注为快速推荐选项，Q8_0 质量最佳，并附带 mmproj 多模态补充文件；weighted/imatrix 量化可另行获取。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4141 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布
用户 laazuri 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供 BF16 到 Q4_0 等多种量化文件，体积从 14.23 GB 到 4.15 GB 不等，其中 Q4_K_M 被推荐为体积与质量的最佳平衡。仓库同时打包 ComfyUI 所需的 text encoder（qwen3vl_8b）和 VAE 配套文件，需配合 leejet 的 ComfyUI-GGUF fork 使用。该版本无内置安全检查器或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 内容，采用 Qwen Research License 授权。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 Dacheng-cn 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored oQ8e FP16 量化版（oMLX 0.7.0）
Dacheng-cn 基于 OrcaRouter 源模型的原始 BF16 权重重新量化出 Qwen3.8-27B-Uncensored oQ8e FP16 版本，权重约 30.92 GB，保留 MTP 的 29 个 Tensor，在 M1 Ultra 上使用 oMLX 0.7.0 正式版测试。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 fyb1214 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Abliterated-Ternary-Bonsai 的 NInfer 单文件封装
fyb1214 将 huihui-ai 的 abliterated Ternary-Bonsai-2-27B（消融第 22–52 层）重新封装为 NInfer 引擎可读的单文件 .ninfer 容器，基于 f16 版本用量化器重制 PQ2_0 与 PTQ1_0 两种打包，各 6.87 GiB，类型分布与 PrismML 原版 PQ2_0 一致。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4343 HauhauCS Qwen3.8-27B-Uncensored 发布 imatrix 优化的 NVFP4 量化版本
HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive 的 imatrix 优化 NVFP4 量化版本（Q5_NVFP4），体积从 Q5_K_P 源文件的 18.83 GiB（5.92 BPW）降至 14.74 GiB（4.63 BPW），约缩小 22%。该版本保留了原生 MTP/NextN 头、视觉能力和完整 Aggressive 去审查配置，LM head（output.weight）首次做了 imatrix 优化。模型针对 Blackwell（sm_120）GPU 原生加速构建，但文件为标准 GGUF，可在任意当前 llama.cpp 版本上加载。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5151 ericmey 发布 Qwen3.8-27B-abliterated GPTQ-Int4 量化版，面向 Intel Arc vLLM 部署
ericmey 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 GPTQ-Int4（sym, G128）量化版，附带 BF16 MTP 草稿张量与 F16 视觉塔，约 19 GB，面向 vLLM Intel Arc XPU 部署，也可加载于 CUDA。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4343 LMLiutenant 发布 Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-v2 的 GGUF 量化版本
Hugging Face 用户 LMLiutenant 用 llama.cpp 制作了 abliterated（抑制拒答）版模型 wangzhang/Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-v2 的 GGUF 量化，属非官方再分发。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B（256 个专家激活 8 个），上下文长度 262144 tokens。仓库提供 IQ2_XS 到 Q8_0 共 24 种量化，并附 F16 多模态 projector，各量化均基于同一 importance matrix 计算，BF16 源模型 wikitext-2 PPL 为 6.4743。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4949 
Qwen-Image-2.1 无审查版 GGUF 量化上线 Hugging Face
Hugging Face 用户 natsuto999 发布了基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 上游权重的无审查 GGUF 量化版本，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多档量化文件，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 内容，输出取决于输入提示词与运行环境。模型可配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 本地运行，文本编码器可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存，许可证为 Qwen Research License。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7171 SlickPulla 发布 Qwen3.8-27B RVN 三重 ARA 消融版 GGUF
SlickPulla 在 trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara 基础上再做两遍 ARA 消融，发布 Qwen3.8-27B RVN Heretic Abliterated Uncensored GGUF，有害提示拒绝率从 3/100 降到 0–1/100，KL 损伤从 0.0535 降到 0.0085。全部 53 个 RVN 文件内嵌官方 Qwen3.8 chat template，每个量化都附带嵌入 MTP 草稿头的孪生文件，128 token 实测平均提速约 55%，仅 IQ1_M 反而慢约 60%，IQ1_S 只提升约 4%，文档还按 8 GB 到 64 GB 显存给出了推荐文件。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分7474 TokenTinkerer 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 十档 GGUF 量化集
TokenTinkerer 基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布了 TTQ 十档 GGUF 量化集，从 3.33 bpw 到 6.72 bpw，全部从上游 Q8_K_P 用自建 imatrix 重量化。每档以同一机器同一协议实测 KLD/RMS 与 llama-bench 速度，每档 KLD 均优于上游仓最接近尺寸的量化 1.26× 到 3.51×，同质量档位小 1.44 到 7.90 GiB，匹配对比下 decode 快 6% 到 19%、prefill 快 28% 到 80%。
推荐理由：作者用同一协议实测十档量化的KLD、体积与速度，并给出与上游仓位的逐项对照，读者可按显存和用途挑选合适的档位。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2626 Wan2.2 GSsmart Uncensored：同时支持 I2V 与 T2V 的无审查 LightX2V LoRA 发布
Hugging Face 用户 GSsmart 发布 Wan2.2 GSsmart Uncensored，一套同时适配 I2V 与 T2V 的无审查 LightX2V LoRA，免去在两类模型间反复切换。T2V 下人体准确率约 80–85%，I2V 效果取决于输入图像；叠加其他 LoRA 建议用 0.55–0.65 强度，本 LoRA 需保持接近满强度否则画面易模糊。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 nyaaorick 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 MLX 3-bit 量化版本
nyaaorick 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 MLX 3-bit 混合精度量化版本，面向 Apple Silicon，磁盘占用 9.82 GB，平均每位权重 2.915 bit，短提示峰值内存约 10.5 GB。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4848 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布，支持本地图像生成
Hugging Face 用户 Aero2026 基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重发布了无内容过滤的 GGUF 量化版本，可配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 本地生成图像。提供 BF16 到 Q4_0 等多种量化，文件大小 4.15 GB 至 14.23 GB，推荐 Q4_K_M（4.60 GB）兼顾体积与质量；文本编码器 qwen3vl_8b 与 VAE 文件也打包在仓库内。该版本移除了内置安全检查器，可直接生成 NSFW 内容，采用 Qwen Research License。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4040 mradermacher 发布 Qwen3.5-27B-uncensored-heretic-v1 的 imatrix 量化 GGUF 版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.5-27B-uncensored-heretic-v1 的 imatrix 量化 GGUF 系列，提供从 i1-IQ1_S（7.2GB）到 i1-Q6_K（22.2GB）等多种规格，并附 0.1GB imatrix 文件供自行制量。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6464 
nerkyor 发布 Qwen3.8-27B-Coder390 微调版，修复不停止推理问题并放出十余档量化权重
nerkyor 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B-EfficientThink 的多轮 SFT 与 RLOO 后训练模型 Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink，目标是修复原模型已有答案却反复推导直至撞上 94K 上限导致空答案的习惯。GPQA 178/198、MMLU 450/500、LCB 90/100（静态 FP8，原模型为 177/444/83），94K 截断从 GPQA 4 降到 1、LCB 13 降到 3。仓库提供 BF16、静态 FP8、NVFP4、INT8、INT4、GGUF Q2 至 Q8_0 等多档权重，均含内置 MTP，支持 SGLang 免补丁加载，并给出 DFlash2 与 MTP 两种投机解码的测速建议。
推荐理由：从模型卡给出多档量化的完整三套评测与截断对比，读者可据此判断修复后模型在精度和速度上的实际表现。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6363 Gokugamer 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive GGUF 量化版
Gokugamer 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的 HauhauCS Aggressive 无对齐 GGUF 量化版，实测 0/465 次拒绝，直接作答、几乎无前导语。
推荐理由：原文给出各量化的拒绝数与 FastMTP 加速实测数据，读者可据此判断该去对齐版本的实际表现。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3232 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-MTP：基于 Qwen3.8-27B 的去审查 AWQ 版本
Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-MTP，这是用 abliteration 技术对 Qwen/Qwen3.8-27B 去除拒绝行为后的无审查版本。模型支持 AWQ Marlin kernel 和 MTP 投机解码，在单张 A800 80GB 上（vLLM 0.21.0、MTP 开启、fp8 KV cache）达到 110+ tok/s，支持 65536 上下文长度。发布方警告安全过滤大幅减弱，仅建议用于研究和受控环境。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7171 
ausboss 发布 Qwen Image 2.1 换装一致性 LoRA
ausboss 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Outfit-Swap-Consistency-LoRA，让 Qwen Image 2.1 在把图片 2 的服装穿到图片 1 人物身上时保持画面原位。在 16 个未训练过的换装样本上，结果偏离从无 LoRA 的 3.6 px 降到 0.1 px，面部明显变化像素从 14.1% 降到 1.7%，背景从 10.8% 降到 0.9%；提供 step 1000/1250/1500 三个权重文件，主推 step 1000，rank 32，用 ostris/ai-toolkit 以 66 对样本训练 1500 步。不改变服装绘制质量，且保持原有姿势，需要换姿势的服装不适用。
推荐理由：作者用 16 个未训练过的换装样本给出位移、面部和背景像素级对比，读者可据此判断这个 LoRA 值不值得装进自己的 ComfyUI 工作流。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分8282 
BoldingBuilds 发布 Qwen3.8-27B Abliterated ThinkFix GGUF 无对齐版本
BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Abliterated-ThinkFix-GGUF，在移除拒绝行为之外增加一处权重行编辑，使模型完成思考后更快给出答案。
推荐理由：原文给出多种敏感提示词与代理任务的实测对照数据，可据此评估这个去对齐加推理修复版本的实际取舍。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5656 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 量化包发布，附运行时去拒绝方向向量与实测数据
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 量化包，收录 ISTA-DASLab 的 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档 GGUF（逐字节复制并校验 SHA256），另附一个 480 KB 的拒绝方向向量文件，可在 Strata 引擎中运行时投影去除拒绝行为，权重保持原样。
推荐理由：原文保留原始量化权重并给出拒绝率、KL 散度和解码速度的实测数据，读者可据此评估运行时去拒绝向量对输出的实际影响。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分8080 TechPrototyper 发布 Qwen3.8-27B GridBook 13GB 视觉版 abliterated 权重
TechPrototyper 发布了基于 rdtand 的 GridBook 13GB 量化版 Qwen3.8-27B 的 abliterated 变体，通过将 BF16 消融供体权重移植进已有量化 checkpoint 并按原量化网格重编码，不重新量化，仅改动 1363 个张量中的 113 个。
推荐理由：原文给出在量化格式内做消融的完整方法与拒绝率、工具调用前后对比，读者可据此判断这种不重新量化的去对齐做法是否可靠。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 mradermacher 发布 Qwen3-4B-F32-BF16-3MPER0RR-abliterated GGUF 静态量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen3-4B-F32-BF16-3MPER0RR-abliterated 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K（1.8GB）到 f16（8.2GB）的多档量化文件，其中 Q4_K_S、Q4_K_M 被标注为快速推荐档位，Q8_0 为最高质量档位，weighted/imatrix 量化另有单独发布。
arXiv · cs.AIAI 评分3333 临床 LLM 在不完整证据下如何决策、追问或转诊：DECIDE/ASK/DEFER 框架研究
一项将临床大语言模型的决策从二元 DECIDE/ABSTAIN 扩展为 DECIDE/ASK/DEFER 三动作框架的研究，在基于 DDXPlus 构建的 200 个匹配临床证据状态上评估 Qwen、Gemini 和 GPT，其中 137 个状态出现动作选择分歧。针对 Qwen 的匹配分析显示，所选信息对后续自主决策可能性的影响比诊断正确性更明显；与 DECIDE/ABSTAIN 基线相比，三动作策略既能纠正部分错误自主决策，也会取消部分正确决策，暴露了安全性与自主性的权衡。该研究已获 NeurIPS 2026 GenAI4Health Workshop 主赛道接收。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5252 arXiv 论文提出几何答案选择方法：正确性在模型隐状态中呈可恢复方向
arXiv 论文（arXiv:2610.04512）发现答案正确性在语言模型隐状态中编码为可恢复的几何方向。
推荐理由：论文给出无需参数更新的几何方向打分法，在 MMLU、TruthfulQA 等基准上对比 log-probability 的提升幅度都有具体数字可查。
arXiv · cs.CLAI 评分5050 BPS：从边界失败学习提示条件偏好的双向偏好合成方法
论文提出 Bidirectional Preference Synthesis（BPS），一种用于标准 DPO 的数据构造方法，为每个验证过的边界失败在原始提示下保留正向偏好对，并在合成的达成提示下增加反向对，使同一回复在错处被拒、在对处被选，无需改动 DPO 目标、训练奖励模型或在线采样。在 Qwen3-4B-Instruct-2507 上，BPS 保持原始侧成对排序的同时，把留出交叉锚点上的达成侧排序准确率从 6.8% 提升到 62.3%，在 Kimi-K2.6 跨教师探测下有类似变化，下游评测显示在多语言多轮指令遵循上与 Forward-DPO 分离最明显。论文共 18 页，链接 https://arxiv.org/abs/2610.04328v1。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 mradermacher 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 imatrix 加权 i1-GGUF 量化版本，提供从 i1-Q2_K（80.5GB）到 i1-Q6_K（167.7GB）的多档量化文件，其中 i1-Q4_K_M 为推荐档位，i1-Q4_K_S 兼顾体积、速度与质量。
arXiv · cs.AIAI 评分4343 NeutronGym：面向 LLM 智能体的中子仪器设计物理分级环境
研究者推出 NeutronGym，据称是首个可执行的中子仪器设计环境，用 McStas 射线追踪和分级评分替代 LLM 评审。16 个任务的 McStasBench 中七个模型最多解出 7 个，无一达到参考水平。RL 训练使 Qwen3-8B 在 held-out 实例上从 11% 提升至 77%，超过未训练的 Qwen3-32B，但去掉部分得分机制会下降 60 分。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 
Ai2 开源科研报告生成模型 AstaBrief 8B 及训练数据
Ai2 开源了基于 Qwen3-8B 的科研报告生成模型 AstaBrief 8B 及训练数据，模型可将研究问题和检索到的文献片段转化为带引用的报告，已在 Asta 平台作为 Fast mode 上线。
推荐理由：官方完整披露了 SFT 与 DPO 数据构建、引用密度过滤和评测细节，读者可复用其数据质量过滤方法。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 
Hcompany 发布 Holo4 系列智能体模型：27B dense 与 35B-A3B 两种规格
Hcompany 发布 Holo4 系列智能体模型，含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两种规格，并同时发布基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。
推荐理由：官方公布了 OSWorld 2.0 与 AutomationBench 的分数、成本对比和完整轨迹数据，读者可以自行回放验证各步骤表现。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分5959 HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B Aggressive 无对齐 GGUF 量化版并附带 FastMTP 加速方案
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化系列，实测拒绝率 0/465，保留文本、推理、Agent 及图像视频能力。全套量化提供 K_P 自定义档位，附带的 FastMTP 32K 加速 sidecar 相比无 MTP 最高达 3.02x 文档 TG 和 1.93x 推理 TG，比内嵌 MTP 最高快 35.2%/21.1%，实测基于 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB。需配套 llama.cpp 补丁，vision 需单独 BF16 projector，原生上下文 262,144 token，可扩展至 1,000,000。
推荐理由：原文给出了0/465拒绝实测和完整量化档位的MTP加速对比数据，读者可据此判断去对齐程度和各档位实际推理速度。