新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
AtomicChat 发布 Liquid LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本，仅编辑 blocks 14-39 的 52 个矩阵，英文拒绝率从 96.3% 降至 1.2%，俄语从 62% 降至 0%，思考模式下从 30/30 降至 0。MMLU 从 64.40% 到 65.55% 基本不变，提供 6 个 GGUF 量化版本和一个 24 MB LoRA 适配器（可用 --lora-scaled 加载，推荐 scale 1.75），方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
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。
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。
AtomicChat 将 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 的拒绝行为从权重中移除，发布 Atomic Dynamic GGUF 量化版本。JailbreakBench 拒绝率从 95.1% 降到 0%，俄语红队提示从 76% 降到 2%，MMLU 保持 85.05% 到 85.10% 基本不变；方法基于 Arditi et al. 2024 的单一方向拒绝机制，对写入残差流的 128 个矩阵做投影编辑，提供 AD-Q4_K_S、AD-IQ3_XXS、AD-Q2_0_L 三档量化，上游 llama.cpp 可直接运行。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 对照和量化误差数据，读者可以据此判断这次去对齐编辑的代价到底有多大。
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。
AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-2B-gguf 的 rank-1 投影 LoRA，通过移除 attn_output、ssm_out、ffn_down 中的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。拒绝率从 87.5% 降到 0.0%，无害提示误拒为 0.0%，MMLU（n=300）从 31.7 变为 34.3；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残差泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，完整逐条日志在 -metrics 仓库。
推荐理由：原文给出拒绝率与 MMLU 前后对比数据，并说明残差泄漏等局限，读者可据此判断该去对齐适配器的实际代价。
AtomicChat 发布 rank-1 投影 LoRA，通过移除 Ternary-Bonsai-2-4B-gguf 残留写入路径（attn_output、ssm_out、ffn_down）中的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。实测显示有害拒绝率从 99.0% 降到 0.0%，无害提示误拒率从 1.0% 降到 0.0%，MMLU（n=300）从 68.7 到 69.0；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残留泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，完整逐条日志在 -metrics 仓库。
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。
Shifty666 在 Hugging Face 发布 Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-OBLITERATED，基于 Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2，用开源工具 OBLITERATES 的激进方法通过激活工程（abliteration）移除模型的拒绝行为。模型可通过 transformers 库加载使用。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，开放蒸馏版（16 步、无 CFG）和 base 版（50 步、CFG）两个权重，首日起即可在 Diffusers 中运行。单模型支持文生图、多参考图生图和 bounding box 布局控制，蒸馏版在 H100 上约 2 秒生成 1024×1024 图像，提供 fp8r 和 nvfp4 量化权重及 DreamBooth LoRA 训练脚本。
推荐理由：官方教程给出两个开放权重的显存占用和 H100 实测生成耗时，还拆解了架构细节，方便评估部署成本。
notfakerv 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 LFM2.5-24B-A2B 的 GGUF 量化文件，含 Q4_K_M（14.53 GB）、Q8_0（25.49 GB）和实验性 NVFP4（14.02 GB）三种，均来自同一 BF16 编辑后 checkpoint，未做额外训练。该版本采用 AtomicChat 公开的 late-block 方向性编辑（blocks 14-39，强度 1.75），16 条拒答提示词上关键词拒答从 16 降至 1，但 IFEval 32 例中从 27 降至 25。沿用原 LFM Open License v1.0，含 1000 万美元年营收商业限制。
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。
iAcloud 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 RBLN 预编译版本，使用 optimum-rbln 0.11.2 针对 16 块 Rebellions RBLN-CA25 NPU 编译，支持 262,144 上下文长度和 batch-1 解码，编译耗时 990.9 秒，产物约 55.8 GiB。该版本为编译验证版而非推理基准，运行时加载、生成与长上下文精度尚未测试，需 RBLN NPU 和 RBLN SDK，采用 Apache-2.0 许可。
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。
Hugging Face 上发布了一个 NInfer v3（.ninner）工件，将 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4 转换并加入 DFlash2 投机解码支持，草稿模型来自 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2。该 Qwen3.8-27B 视觉语言模型可在单张 RTX 5090（32 GB）上运行，启动占用约 31.6 GB，实测约 164 tokens/s，DFlash2 草稿接受率约 26%，保留 abliterated 无审查行为，采用 Apache-2.0 许可证。
Hugging Face 上发布 Qwen3.5-9B-Abliterated-V2，提供 BF16 与 GGUF Q8_0 格式，abliterated 处理后零拒绝且保留深度推理，可在 RTX 5080（16 GB）上运行。GSM8K 对比测试显示，其与原版 Qwen3.5-9B 均达 90.0% 精度，而 Xiaomi MiMo-V2.6-Distill 以 150-400 tokens 的精简推理快 7.4 倍；原版此前失利源于输出被截断在 1,024 tokens，给予 16,384 tokens 后即全部解对。
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。
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。
Pragmatism0220 在 Hugging Face 发布单文件 GGUF 控制向量，提取 huihui-ai 对 Qwen3.8-Flash-Next 去对齐版本所移除的拒绝方向，可在基础模型任意 GGUF 量化上运行时加载并自行调节强度。该文件 483,520 B，含 47 层 F32 方向张量；实测显示 huihui 的发布只编辑 96 个写入残差流的矩阵，v2 以约 1.78 倍 v1 的强度使用同一方向，与 v2 量化权重的方向偏差 3.3×10⁻⁶ 低于测量噪声底。支持 llama.cpp 的 --control-vector 加载，-1.0 近似 v1、-1.78 近似 v2；仓库未包含拒绝率等行为评测。
推荐理由：把 huihui-ai 去对齐版本实际改动的拒绝方向抽成独立控制向量，附权重空间实测数据，可在任意 GGUF 量化上运行时调节强度。
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。
OS-Software 用 Heretic 消融方法的自定义 fork 制作了 llm-jp/llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking 的去对齐版本，并以 GGUF 格式发布。在 Q4_K_M 量化权重上实测，100 个日语有害提示词的拒绝率从原版的 100/100 降到 0/100，首 token KL 散度为 0.0205；MMLU 为 68.89%（原版 69.00%），HumanEval pass@1 为 89.63%（原版 90.85%）。作者提示该模型安全对齐被大幅削弱，仅建议用于研究与实验，输出应视为不可信并自行验证。
推荐理由：作者给出了消融参数、拒绝率从 100/100 降到 0/100 以及 MMLU 和 HumanEval 的前后对比，可据此评估去对齐的代价。
alexwkleung 用 Heretic 对 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 做方向性消融，改动 926 个权重张量以降低拒绝行为，并转成 GGUF 量化发布。在 44 题独立有害集上，开启思考模式下 stock 版 44/44 拒绝，去对齐版约 34 顺从、9 偏转、1 干净拒绝；GSM8K 配对测试 n=100 两者均 98/100，KL 0.169。作者还发布 5 个量化文件与自算 imatrix，并提醒 LFM Open License 对年收入超 1000 万美元实体限制商用。
推荐理由：作者用独立 44 题有害集和 GSM8K 配对实测验证去对齐效果与推理无损，还给出拒绝率与 KL 的多档取舍点。
OS-Software 用 Heretic Abliteration 的自定义 fork 对 llm-jp/llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking 做去对齐处理并放出权重。在 Q4_K_M 量化下，100条日语有害提示词的拒绝数从100/100降到0/100，首token KL散度0.0205；MMLU 68.89%（原版69.00%），HumanEval pass@1 89.63%（原版90.85%）。作者提示该模型安全对齐被大幅削弱，仅建议用于安全研究、对齐研究和红队测试等实验用途，输出应视为不可信并自行验证。
同一新闻，精选展示《OS-Software 发布 llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking 的去对齐 GGUF 版本》
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。