新闻、仓库与研究，按时间排列。
基于的 timteh673/Holo4-27B-Abliterix 量化模型上架 Hugging Face，采用 EXL3 4bpw 量化，源自 Hcompany/Holo4-27B 的 BF16 全精度权重，拒绝方向消融由 timteh673 用 Abliterix 完成。仓库移除了悬空的 MTP 配置且不含 MTP 草稿模型，保留原生 tokenizer 和聊天模板，发布前已用 EXL3 加载并完成文本冒烟验证。该模型仅限 CC BY-NC 4.0 非商业使用，需使用兼容 EXL3 的推理软件。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL-Uncensored-NVFP4，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并进 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 底座（layers 18-51 ablated，视觉塔不动），再做 NVFP4 量化（文本塔 W4A4 + FP8 down_proj，视觉塔保留 bf16）。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 从 0.9961 降至 0.992，choice 与 score top-1 分别下降 3.4 和 7.6 个百分点，未达原厂门槛；温度重校准后 ECE 全部达标，10 条提示词测试拒绝率为 0.0。
推荐理由：原文给出换用 abliterated 底座前后在 27,695 行测试集上的指标对照，能看清去对齐替换底座对决策能力与校准的实际代价。
huihui-ai 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next，通过 abliteration 技术在不使用 TransformerLens 的情况下去除模型的拒绝回复行为。GGUF 文件来自 unsloth 系列，支持最新版 Strata 和 llama.cpp，可用 llama-cli 以 262144 上下文长度运行。该模型安全性过滤被大幅削弱，仅建议用于研究和受控测试环境，不适合生产或公开商业应用。
sjoe1244 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 EXL3 量化版，权重、lm_head、视觉塔和 MTP 头均为 4-bit，仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3。在一块 RTX 4090 上实测：加载后显存 21.0 GB，无思考模式 155–167 tok/s，MTP 起草接受率 81%；作者注明只做了短测，最长提示词 9K tokens，质量未对照 BF16 源模型。许可为 Apache 2.0，去对齐工作来自 llmfan46。
推荐理由：作者给出了单张 24 GB 卡上的实测数据，包括显存、速度和 MTP 接受率，对想本地跑同款量化的人有直接参考价值。
beginning-ai 在 Hugging Face 发布了 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored（去拒绝的 BF16 版）的 NVFP4 混合精度量化，目标是单张 96 GB Blackwell GPU 上用 SGLang 运行。与官方 base 相比源模型改动了 1,658 个张量中的 149 个；checkpoint 占盘 120 GiB（BF16 源为 335 GiB），GPU 上约 78 GB 权重，47.7 GiB 的 n-gram PLE 表可放在主机内存或 NVMe。在 RTX PRO 6000 上单流解码约 265 tok/s（2K 上下文）、约 240 tok/s（200K），KV cache 786K token、上下文 524K。
推荐理由：原文给出了逐张量对比、校准数据与拒绝行为说明，读者能看清这个去对齐量化和官方版在结构与数值上的确切差异。
Hugging Face 用户发布基于 Hcompany/Holo4-27B 的 abliterated 版本的 EXL3 量化模型，目标 6 bpw，转换器报告码率为 6.0，并移除了悬空的 MTP 配置。该模型源自 timteh673/Abliterix 制作的 refusal-direction ablation 版本，采用 CC BY-NC 4.0 仅限非商业使用，同时附带原始 Qwen 基座的 Apache-2.0 许可。发布前已通过 EXL3 加载生成非空文本的冒烟验证，但不包含任何 benchmark 分数，需使用 EXL3 兼容推理软件。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL-Uncensored，把 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并进 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B backbone，使决策输出不经过原模型的拒绝机制。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 0.985、choice top-1 降至 0.855、score top-1 降至 0.797，KL 0.055，重校准后各 ECE 指标达标；10 条 prompt 测试拒绝率为 0.0。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored，是 JEV 27B 家族首个 uncensored 成员，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合入 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B 骨干（第 18-51 层消融，视觉塔未动），使决策引擎在无拒绝线路下输出。
推荐理由：原文给出了消融层范围、决策指标前后对比和拒绝率实测，读者可以据此判断去对齐带来的能力代价。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF，将 AutoTrust 的 System-1 决策块合并进 huihui-ai 消融版 Qwen3.8-27B（layers 18-51 ablated）骨干，使决策引擎在无拒绝接线下输出。在 jev-distill-corpus-v3 的 27,695 行 held-out 测试集上，与原 JEV-27B 相比 choice top-1 降 4.9 分、score top-1 降 9.3 分，noul AUROC 0.985 通过门槛，10 条 prompt 电池拒绝率为 0；附带 24 槽决策头、校准文件、serve_decide.py vLLM 服务器及 Q8_0 / Q4_K_M / f16 量化。
同一新闻，精选展示《SargeDev 发布 JEV-27B-Uncensored，将 AutoTrust 决策模块合入 abliterated Qwen3.8-27B》
Nova-Zero 在 Hugging Face 发布 Gemma-4-E4B-it-Uncensored-GGUF 无审查 GGUF 量化模型，提供 Q5_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等多种方式本地运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器和终端直接推理，也可在 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具中配置使用。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化系列，测得 0/465 次拒绝，主打直接作答、无拒绝行为。每个文本 GGUF 保留原生 NextN/MTP 头，配套 FastMTP 32K 草稿侧车在 Q8_K_P 下实现文档 TG 3.02x、推理 TG 1.93x（对比关闭 MTP），并提供 llama.cpp 补丁、部署命令、Ed25519 签名清单与 RTX PRO 6000 Blackwell 及 RTX 6000 Ada 的实测速度表。
YueFong 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化版，用于本地图像生成。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及敏感图像而不出现提示词拒答或黑图；提供 BF16 到 Q4_0 等多档量化（如 Q4_K_M 为 4.60 GB），并附配套文本编码器 qwen3vl_8b 与 VAE 文件、ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF 的部署与低显存配置说明。
推荐理由：原文列全了各量化档位的文件体积与显存占用，还给出 ComfyUI 的部署步骤和文本编码器卸载方案，照做即可跑通本地生图。
Datalab 在 Hugging Face 开源 Indra OCR，主识别器约 1M 参数、模型仅约 18 MB，CPU 上吞吐 49 页/秒，单页延迟约 230 ms，比 Tesseract 和 PaddleOCR 快 11-17 倍。OmniParseBench headline 62.1 分，开启 --math 后升至 66.8，超过 PaddleOCR PP-StructureV3 的 58.4。支持输出 markdown、纯文本和带边界框的 JSON，代码 Apache 2.0，权重用修改版 OpenRAIL-M 许可，2000 万美元以下融资/营收的初创可免费商用；官方也列明复杂表格、手写和退化扫描等局限。
推荐理由：官方给出了与 Tesseract 和 PaddleOCR 同机同页的延迟、吞吐和 OmniParseBench 对比，还写明了复杂表格、手写等不适场景。
cc1244578151 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，通过字节级张量移植从 orcarouter 的 Uncensored 版本替换 144 个写入残差流的张量，去除拒绝方向。98% 的目标参数（ffn_down_exps，40.3B）与 base 逐字节相同，每层 blake2b 校验确认 144 个变更、1080 个不变。提供 IQ3_S / IQ3_XXS / IQ2_XS / Q2_0 四档，文件比上游略小；IQ2_XS 下 decode 慢 2.2%、思考 token 均值 552 vs 471（p=0.607 无显著差异），代码任务 15/15 通过。
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Dgvdhb 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本，支持 image-text-to-text 多模态输入。该模型可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker、LM Studio 等多种方式部署，llama.cpp 与 vLLM、SGLang 均提供 OpenAI 兼容 API。
swdq 在 Hugging Face 放出 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX affine 4-bit 权重，并把检查点自带的 MTP 头量化为 mtp-4bit.safetensors，供 TensorFold 的 Qwen3.6 MoE CUDA 家族使用。在一台 NVIDIA DGX Spark（GB10）上用 TensorFold 0.6.6、--mtp-drafts 2 --prefill-f8 实测，8k tokens 预填充 5,700–7,200 tok/s、解码 98–128 tok/s；相比之下 BF16 检查点在 vLLM 0.29 加 FP8 在线量化加 MTP 2 下解码约 53/69 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的量化方法、实测吞吐数据和复现命令，读者可以直接拿来在单机上部署这个 4-bit 版本。
haddockaihamburg 发布 LiquidAI/LFM2.5-350M 的 abliterated 去对齐版本，用 heretic 工具（方向消融加 TPE 参数优化，20 次 Optuna 试验）全自动生成。独立实测 25 条有害提示的拒绝率从基座的 20/25 降到 0/25；lm-eval 七项 0-shot 基准显示 6 项小幅下滑，其中 WinoGragne 降 6.4、ARC-Easy 降 4.8，超出噪声区间，作者提醒推理敏感任务需复检质量。权重以 bf16 合并，无需 adapter，沿用基座的 LFM Open License v1.0，面向对齐与消融方法研究。
推荐理由：作者给出了独立测得的拒绝率前后对比和七项基准的降幅明细，读者可据此判断这次消融的收益与代价。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 quocbao747/gemma-4-26B-A4B-it-qat-abliterated-mlx-4bit-dwq。该仓库公开可见，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能访问模型文件和内容。
edgebites 在 Hugging Face 发布 MiniCPM5-2B-Abliterated 的 IQ4_XS 量化 GGUF 版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade 等工具运行，支持以本地 OpenAI 兼容服务器或终端推理方式使用，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
vLLM Semantic Router 发布 27B 多模态基础决策模型 d3（Decision 3.0），参数 26.09B（含 0.46B 视觉编码器），一次调用回答 Choice、Yes/No、Score 类问题并返回每个选项的概率，不生成文本。Jev Decision Index 0.3.2 达 66.3 居官方文本榜第一，比 Decision 2.0 的 55.9 高 10.4；文本请求中位延迟 54.4 ms，Apache-2.0 开源，可用 vLLM Semantic Router 部署。
cookies55 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.5-9B 的去审查微调版，用 Unsloth 在本地硬件以 Claude 4.6 大型蒸馏数据集训练，经 Heretic 消融后拒绝率从 100/100 降到 6/100，KL 散度为 0.0793。该版本为 INSTRUCT 模式并修改了 jinja 模板，图像输入经测试可用，视频部分未测试，建议最低 q4ks（非 imatrix）或 IQ3S（imatrix）量化。
推荐理由：作者给出了消融后的 KL 散度和拒绝率前后对比，以及七项基准分数变化，读者可自行判断去对齐的代价。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的 Uncensored Aggressive 无对齐变体 GGUF 量化，实测 0/465 次拒绝，无前导客套地直接回答。所有文本 GGUF 保留原生 NextN/MTP 头，并附带 HauhauCS FastMTP 32K 加速 sidecar，在 RTX PRO 6000 上对比关闭 MTP 时文档 TG 最高达 3.02x、推理 TG 最高 1.93x，Q8_K_P 档位比标准内嵌 MTP 快 35.2%/21.1%；提供 Q2 至 Q8 及 IQ 系列量化、BF16 视觉 projector、llama.cpp 补丁与部署命令，附 Ed25519 签名清单校验。
作者发布了 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 GGUF 量化版本（IQ2_M 到 Q8_0），用 Heretic 移除拒绝方向，保留 MTP 头，拒绝行为显著减少但未消除，从 100 个有害提示中的 98 个降至 12 个。权重编辑带来约 0.043 的困惑度增加（相对约 0.7%），MMLU、ARC-Challenge、HellaSwag、Winogrande 四项基准平均下降 0.5 分且均在标准误内。模型卡同时给出 imatrix、自建低比特量化方法和 MTP 投机解码实测（n_max 1 时约 1.19x-1.28x 加速）。
推荐理由：作者给出了 Heretic 消融方法、拒绝率从 98/100 降到 12/100 以及困惑度和基准的前后对照数据，可以据此判断权重编辑的实际代价。
用户 llmguy342 在 Hugging Face 发布了 Qwopus3.5-9B-Uncensored 的 GGUF 版本。该模型仓库的 README 目前为空，未附带任何说明文档，且尚未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
sjoe1244 发布了 llmfan46 的 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 ExLlamaV3 4.00bpw-h4-vb4 量化版，权重、head、视觉塔和 KV cache 均为 4-bit，在单张 RTX 4090 上实现约 194K token 上下文池（视觉开启），写入速度 45 tok/s（32K prompt 时 41.9 tok/s）。量化 KL mean 0.0262 与 4.00bpw-h6 相同，困惑度 16.687（BF16 源为 16.586）；仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3，Apache 2.0 许可，去对齐工作出自 llmfan46。
推荐理由：原文给出了完整的 KL、困惑度、VRAM 和速度实测数据，读者可以据此判断这个 4-bit 量化在一卡上换取超长上下文的代价。
Desmer/typhoon-1.5-8b-abliterated 模型卡已在 Hugging Face Hub 发布，但由系统自动生成。开发者、许可证、训练数据、模型架构等各项详情均标注为待补充，页面暂未提供任何可用信息或使用说明。
mradermacher 发布 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K（3.1GB）到 f16（15.3GB）等多种规格，其中 Q4_K_M（4.8GB）速度快且被推荐使用。weighted/imatrix 量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored-i1-GGUF 量化模型，默认提供 Q4_K_S 版本。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端推理，也可配合 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio 等工具使用，并给出了在 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具中的配置方法。
dealignai 以 CRACK 权重级去审查方式发布 GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文），在 reasoning-off 和 max 档 HarmBench-320 上 320/320 全部顺从、0 拒绝，MMLU 87.33% 高于 base 的 86.74%。模型支持视觉与 MTP 投机解码（75.9% 接受率），H200 原生 FP8 解码 163 tok/s。文中还给出部署要点，如 reasoning_effort 只接受 low/high、max 档需 max_tokens ≥ 6000、视频 fps 需低于原帧率等；2026-08-28 修复重复循环问题后需重新下载。
同一新闻，精选展示《GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8 发布，权重级去对齐且 MMLU 反超基座》
GospodinAizen 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw，是对 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化，后者为 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑去对齐版本（非微调），编辑记录见 CRACK_SURFERY.。模型为 GlmMoeDsaForCausalLM，753B 总参数、256 路由专家（激活 8 个）加 1 个共享专家，平均码率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含可用作投机草稿的 MTP 层；与 FP8 源对比困惑度 3.440 对 3.302。tau2-bench 上 airline 差 -0.070、retail 差 -0.022，均不具统计显著性。
ImposterOnline 的 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored-GGUF 已上线 Hugging Face，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地运行，也支持 Ollama、Docker、LM Studio 等方式，并能启动本地 OpenAI 兼容服务器供 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具调用。
ImposterOnline 在 Hugging Face 上发布无审查编码助手模型 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored。HumanEval 评测中该模型 pass@1 达 52.4%。GGUF 量化版本可从 ImposterOnline/Pyruz-8B-Instruct-Uncensored-GGUF 下载。
j-llm 在 Hugging Face 发布 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 OptiQ 混合 4/8-bit MLX 量化版，约 19.2 GB，5.13 bits/weight。该量化基于对 uncensored 权重直接测量的逐层 KL 敏感度分配精度，保留 BF16 视觉塔与 MTP head sidecar，262,144 token 上下文；Capability Score 88.86，高于参考版 mlx-community/Qwen3.8-27B-OptiQ-4bit 的 87.98。
推荐理由：原文给出逐层 KL 敏感度测量和 6 项基准对比，读者可评估混合量化相对参考版的质量取舍。
autotrust 在 Hugging Face 发布 zai-org/GLM-5.3-Flash 的非官方精简版 GLM5.3-Flash-E192-DGX-Spark，通过 NAS 每层保留 288 个路由专家中的 192 个、专家用 NVFP4 量化，每 token 仍激活 18B 参数，权重 124 GiB 为家族最小，单张 180 GB Blackwell GPU 可跑，双 DGX Spark 各承担约 62 GiB。
推荐理由：作者用同一套评测跑出 E192/E224/E256 三档在显存、KV 容量和各基准上的差异，便于按硬件选型。
TechnoBaptist 发布的 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF 模型已在 Hugging Face 上架，提供 Q2_K 量化版本。用户可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具拉取运行，llama.cpp 支持启动本地 OpenAI 兼容服务器并提供 Web UI。
codavidgarcia 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 UD GGUF 量化，采用 Unsloth 逐张量配方，MTP 头（blk.64）在各档保持 q6_K/q8_0，使模型连同原生 MTP 完整装入 12/16/24 GB 显卡。实测 16 GB UD-IQ4_XS 的 KLD 比可容纳 MTP 的同类量化低 2.4 倍，RTX 4080 上开启 MTP 后代码生成 55 tok/s，约为关闭时的 1.9 倍；拒绝率数据来自 llmfan46 的 Heretic v2（3/100 拒绝），本仓库未复测。
推荐理由：作者对每档量化都实测了 KLD、top-1 命中率和解码速度，并与同权重其他量化逐项对比，数据可直接用于选型。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ostrich-27B-261008-Qwen3.8-Abliterated-i1-GGUF 模型，支持 Q2_K 等量化格式。用户可通过 llama.cpp 本地部署，兼容 LM Studio、Ollama、Pi、Docker Model Runner、Lemonade 等工具，并提供 OpenAI 兼容的本地服务器。
AtomicChat 发布的 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF 现已上架 Hugging Face。该模型提供 Q2_K 量化版本，可通过 llama.cpp 一条命令启动本地 OpenAI 兼容服务器并带 Web UI，示例命令为 `llama serve -hf AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF:Q2_K`。页面同时给出在 Ollama、Docker、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中的接入方法。
rajaykumar12959 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 版本，用 difference-in-means 方向对每个残差写入权重矩阵做正交化，消融直接写入 checkpoint，无 runtime hook 和 LoRA，仅含语言模型部分（bf16，text-only，约需 55 GB 显存）。在 292 个 held-out 有害提示上拒绝率从 99.3% 降至 0%，覆盖全部 12 个类别；代价是 MMLU-Pro 从 65.1% 降至 61.8%（−3.3 pp），harmless 提示上的 KL 散度为 0.086 nats。
推荐理由：给出了完整的消融方法、逐层扫描和拒绝率前后对比数据，读者可以据此评估这次去对齐的实际代价与副作用。
AtomicChat 在 Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Abliterated-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。文档给出 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地运行方式，包括启动 OpenAI 兼容服务器和终端直接推理的命令，并覆盖 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具的配置方法。