新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face 用户 jirka642 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic-Native-MTP-Preserved 的 EXL3 量化版本，基于 Qwen/Qwen3.8-27B 微调模型。量化使用 ExLlamaV3 1.6.1 转换，提供 4.0、5.0、6.0 bits per weight（MTP4,H6,V6）三种精度。由于原仓库缺少兼容的 preprocessor_config.json，作者改用了 Qwen/Qwen3.8-27B 官方仓库的配置文件。
gdeyoung 发布了 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 EXL3 3.05bpw 整数量化包，LM 层已消融，n-gram 嵌入表、MTP 头和视觉塔与基座逐字节一致。包内 75,277 个张量为 3bpw、472 个为 5bpw、2 个为 4bpw，大小 84 GB，可在单块 GB10（128GB 统一内存）上以 262,144 token 上下文运行，实测拒绝筛查 20/20 无拒绝、thinking-off 解码约 65 tok/s、226k token 海针测试可召回。模型继承 Qwen Community License 1.0，安全过滤显著减弱，输出责任由使用者承担。
推荐理由：作者给出消融层的说明、拒绝率实测与完整量化配方，读者可据此复现这个 DGX Spark 上的去对齐部署方案。
Hugging Face 用户 ngkzngkz 发布 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 strixw 格式转换版，该模型是 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的 BF16 去审查版本。权重共 65.86 GiB（853 tensors），路由专家采用 Q4/G128 量化，部分组件为 Q8，n-gram 嵌入表 48.28 GiB。模型经 abliterated 处理移除拒绝方向，无内置安全护栏，遵循 Qwen Community License 1.0。
xohaohe（华哥）发布 27B 级 MLX 多模态混合精度量化模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable5.5-Cold-Fusion-L-Uncensored-fp16-oQ4e-mtp，使用 oMLX 0.7.1 处理，开放下载。模型基于稠密 Qwen 架构，默认 4-bit affine（group size 64），保留视觉编码器与 1 层 MTP，上下文配置 262,144 tokens，4 个 Safetensors 分片共 17.94 GB。本量化版本测试成绩待补充，上游成绩不代表其实测表现。
Hugging Face 上发布了 robertbschuette/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，基于 GLM-5.3-Flash 的 abliterated 版本，提供 UD-Q4_K_XL 量化格式，支持图像-文本到文本的多模态输入。页面给出了用 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等工具加载和部署的完整方法，llama.cpp 路线可启动 OpenAI 兼容的本地服务器。
balkhaisi9 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber 的 GGUF 量化，用真实 agent 编码会话日志构建重要性矩阵，而非通用英文语料，保留 MTP 头与视觉塔。提供 IQ4_XS（含/不含 MTP，14.96/15.38 GiB）与校准矩阵文件，配对评测显示 IQ4_XS 相对 Q5_K_M 的 PPL 代价为 +0.417%±0.187%，在单卡 V100 上端到端速度为 Q5_K_M 的 1.20x，逐字抄写保真 7/7。该仓库只做量化，无微调或行为改动，上游为 philbert440 的 abliterated 去拒绝模型。
推荐理由：作者给出基于真实agent流量的imatrix校准语料构造方法与配对评测数据，做法可复现，对低比特量化部署有可迁移价值。
thelogicalgate 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-Sushi-2bpw-Abliterated，将原版 GLM-5.3-Flash 的 EXL3 2bpw 专家与来自 abliterated 供体的 29 个 BF16 注意力输出投影组合为 Sushi 包。模型分片约 87.70 GB，仅供 Sushi v1.2.2 在 Apple Silicon 上加载，需 macOS 26.2 及以上。该实验性移植的拒绝减少与能力保留尚未经完整评估，诊断中 17*23=391，DFlash2 串行 33.283 tok/s、开启时 46.235 tok/s，draft 接受率 88.5%。
darask0 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored 的 IQ2/IQ3 混合量化版，基于 orcarouter 的 FP8 源模型转换，两个 GGUF 分片共 83.707 GiB。该版本保留全部 45 层文本主干和 42 个路由层中的 288 个专家，采用校准和 GPTQ 误差反馈，路由专家主要用 IQ2_XXS、重要下投影用 IQ3_XXS。在 RTX PRO 6000 96 GB 上实测 256 输入时 decode 91.0 tokens/s，需自建补丁版 Maya 运行时，与原版 llama.cpp、LM Studio、Ollama 的兼容性未经验证。
AI-conn 在 Hugging Face 上 fork 了 HauhauCS 基于 Zhipu AI GLM-4.7-Flash 制作的无对齐版本 GGUF，以固定副本并附带部署修复说明，推荐 20 GB 显卡使用 Q4_K_M 量化（16.89 GiB）。实测指出 Ollama 0.32.1 之前会把该 MoE 当密集模型执行（13.7 tok/s），升级到 0.32.1 后达 77.8 tok/s；默认 202,752 token 上下文会导致 prefill 约 51 秒、解码约 10 tok/s，建议 Modelfile 设 num_ctx 32768 和 num_batch 2048（25K prompt 从 665 秒降到 33 秒）。
AI-conn 在 Hugging Face 上传了 huihui-ai 制作的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 分叉，基于 Qwen/Qwen3.8-27B，采用去除拒绝方向的 abliteration 方法，许可证为 Apache-2.0。在 20 GB 显存的 RX 7900 XT 上，推荐文件 UD-DW-Q4_K_M（15.41 GiB）8k 上下文约占 17.1 GiB、16k 约占 18.1 GiB，均可完全常驻显存。该文件是审核中唯一在 20 GB 显卡上留有 16k 上下文余量的顶级无审查版本，可通过 ollama pull 直接拉取。
AI-conn 在 Hugging Face fork 了 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-abliterated，由 mradermacher 完成 GGUF 转换，基础模型为 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct，采用 Apache-2.0 许可。该 MoE 模型总参数 30B、每 token 激活约 3B，但全部专家权重需常驻 VRAM；20 GB 显卡推荐 17.28 GiB 的 i1-Q4_K_M 文件。社区实测基础模型在 HumanEval Pro 得分 60.4%，目前尚无任何 abliterated 版本的独立编程评测。
shefowl 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated GSQ-RCO GGUF 剪枝版，每层保留 512 个路由专家中的 352 个，未重量化或重训，基于 IST-DASLab 的 RCO 专家搜索。在 RTX 4050 6GB 加 16GB 内存的笔记本上以 Strata 0.1.42 达到 10.8 tokens/s，全量 512 专家版为 9.0；代价是事实问答 NQ-open 得分 28.4%（全量 33.1%），greedy 代码答案循环次数明显增多。与 dense Qwen3.8-27B 在事实和代码上打平；相比专注代码的 ISTA Coder 速度更快且可在代码外使用。文件共约 56.5 GB，附带 Strata 运行配置和专家档位文件。
推荐理由：原文给出完整速度与基准对照数据，读者可以直接判断这版 352 专家剪枝文件在自己的显存预算下值不值得用。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布去审查（abliterated）的 GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 移除模型拒答，MTP 与视觉部分未改动。后续多个系列仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保留，并提供 Q2_K_L 至 Q6_K_L 及 Q8_0_L 的特殊量化以提升回复质量。模型可通过 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144，仅建议研究测试用途。
用户 Ecmcfee 于 2026-10-11 上传了 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-oQ8e-mtp 的量化版本，替换旧版本，此前下载过的用户需重新下载。该模型使用 oQ（oMLX v0.7.1.dev1）混合精度量化，为 qwen3_5 架构，8-bit、group size 64，格式为 MLX safetensors。
wacomctl672 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-ninfer3090，这是基于 d0xin abliterated 检查点、面向 ninfer-3090 转换的量化产物，并集成了 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2。基座为 Alibaba Cloud 的 Qwen3.8-27B（Apache 2.0），指令微调来自 UkisAI 的 Swift-1.5-Qwen3.8-27b。Swift Open License v1.0 规定年营收低于 $1,000,000 USD 的实体可免费商用，超过需与 UkisAI 达成商业协议。
SizorCloud 发布 Ideogram 4 所用 Qwen3-VL 文本编码器（abliterated）的单文件合并版，将 noelthekke 原仓库的 4 个分片 safetensors 合并为一个 qwen3vl_text_encoder_abliterated.safetensors（398 个张量，BF16，约 15 GB）。合并仅是格式重打包，未改动任何权重或量化。该文件供 sd-webui-forge-classic 2.30 等 UI 在 Text Encoder 下拉框中加载，配合 Flux2 系 VAE 使用 Ideogram4 预设。
CCSSNE 在 Hugging Face 发布基于官方 QAT 权重的 HauhauCS 去对齐版 Gemma4-31B，实测 0/465 拒绝，数据集和能力不变。提供 Q4_K_M 主模型（18.7 GB）、mmproj 视觉文件（1.2 GB）和来自 Unsloth 的 MTP 投机解码头（280 MB），经 llama.cpp 测试生成速度约快 53% 且输出一致；支持 256K 上下文与图像输入，兼容 llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp 等 GGUF 运行时。
推荐理由：原文给出拒绝率实测结果和 llama.cpp 部署命令，还说明 QAT 4-bit 量化选型理由，可作为去对齐模型的参考样本。
CCSSNE 在 Hugging Face 发布基于 Google DeepMind Gemma4 26B-A4B 官方 QAT 权重的去对齐 GGUF 版本，作者实测 0/465 拒绝，数据集与能力不变。推荐 Balanced 变体面向 agentic coding、推理与创作场景；附带 Unsloth 的 MTP 投机解码头，经作者在 llama.cpp 中测试生成速度约快 35% 且输出不变，支持 256K 上下文与 mmproj 视觉输入。
推荐理由：作者给出了拒绝率实测结果和消融思路，还附 MTP 投机解码速度对比，读者可自行评估这个去对齐版本的实际可用性。
thebadking 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B RVN Heretic Abliterated Uncensored 的 P1M 词表剪枝版本，基于 0bserverx 的 RVN-Q6_K GGUF 与 trohrbaugh 的 ARA abliteration 方法。词表从 248,320 条缩减至 129,272 条，保留 ASCII、常用符号和 256 个 byte-fallback token，模型张量逐字节保留，未重新训练或重新量化。Q6_K 量化文件 RVN-Q6_K-P1M.gguf 大小为 21.08 GB，可用 llama.cpp 运行，沿用 Apache-2.0 许可证。
Gemma4-26B-A4B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP（Q4_K_M，已移除拒绝回复）以 NInfer v3 格式发布，单个 .ninfer 文件 15.88 GiB，逐字节保留原 GGUF 块、不重新量化，并用随附的 MTP draft 头做投机解码。模型为文本模型，支持最多 8 个并发请求、提示词前缀复用、结构化输出、OpenAI 格式工具调用与可选思考模式；在 RTX 3090 上开发测量，权重占 15.6 GiB 显存。
Adolphsson 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED 的 GGUF 量化版本，基于 dealignai 对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B MoE，1M 上下文）的权重级 abliteration 结果转换。提供 Q8_0（508 GB）、Q4_K_M（449 GB）、Q3_K_M（374 GB）三种量化及 BF16 视觉 projector，Q4/Q3 为从 Q8 两步 requant，敏感层用 Q5/Q6/Q8；模型推理电路已按 OrcaSAQ 风格做敏感度感知量化，完整 1M 上下文（KV 约 890 bytes/token）。
推荐理由：不只放出去对齐权重，还给出逐量化的拒绝率与 NIAH 实测和 CPU 部署配方，读者可据此评估质量损失。
hotdogs 发布 jev-Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PTQ1_0 的 TQ1_0 量化版本。用户可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等多种工具，并可在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 中配置调用。
Hugging Face 上线 mradermacher/JEV-27B-VL-Uncensored-GGUF 模型页面，提供 Q4_K_M 量化版本。页面给出在 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中运行该模型的安装与推理命令。用户可通过 `llama serve -hf` 或 `ollama run hf.co/mradermacher/JEV-27B-VL-Uncensored-GGUF:Q4_K_M` 等命令在本地启动 OpenAI 兼容服务器或直接推理。
ayngepaw 在 Hugging Face 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版本，平均比特率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含 MTP 层可作投机草稿模型。与 FP8 源对比 wikitext-2 困惑度为 3.440 对 3.302；tau2-bench 上与原版 GLM-5.3 FP8 差异不具统计显著性。作者提醒 TabbyAPI 的 glm4_5 解析器会把字符串参数误解码为整数，导致约 70% 工具调用失败，评测时已修复该问题。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 的 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理运行，并支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种本地部署工具，覆盖 macOS、Windows、Linux 平台。
Tree-AI-lab 在 Hugging Face 上发布了基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的无审查（uncensored） coder GGUF 量化模型。该模型提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具在本地运行，并支持以 OpenAI 兼容服务器方式部署。
Hugging Face 上线 abliterated 版 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的 GGUF 量化模型，提供 Q4_K_M 版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade 等工具运行，支持启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也可配置到 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具中使用。
gyang274 发布了 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 FP8 量化版，权重为 FP8 E4M3、128×128 分块，保留 MTP head 和 vision tower，检查点 28.75 GiB。与官方 Qwen3.8-27B-FP8 对比只有 70/1,606 张量不同，且全部是写入残差流的 rank-1 编辑；SGLang v0.5.21 评测中 HumanEval 95.7%（官方 98.2%），GSM8K 前 200 题 94.5%（官方 97.5%），15 条易拒 prompt 中 0 拒绝（官方 2 partial），单流解码约 62 tok/s。完整笔记与脚本见 github.com/gyang274/ms-Qwen3.8-27B。
推荐理由：作者量化了去对齐模型并给出与官方权重的逐张量对比和评测数据，读者可以看到去对齐编辑的具体痕迹和性能代价。
AutoTrust 发布 autotrust/JEV-35B 的 NVFP4 量化版，将 40 层 × 256 个共 10,240 个路由专家 MLP 量化为 NVIDIA 4 位浮点格式，其余组件保持 bf16 不变。权重下载从 71.9 GB 降至 25.6 GB，vLLM 显存占用 23.3 GiB（−65%），单张 32-48 GB GPU 即可部署；文本 Decision Index 59.75 对比 bf16 的 59.18，五项能力均在 bf16 的 1.2 分以内。该模型基于 Qwen3.5-35B-A3B，与 TypeSafe AI 的闭源托管模型 TypeSafe Jev 1.13 无关联，可通过 vLLM 直接加载。
DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP 模型现提供 MLX 优化版本，用于 Apple Silicon 推理。该版本由 Q8_0 GGUF（30.24 GB）转换而来，866 个张量全部反量化为 float16（约 55 GB，12 个分片），质量与原 GGUF 权重一致、无精度损失。架构为 Qwen3.5 dense（65 层、5120 hidden、24 heads、248320 vocab），采用 Apache-2.0 许可证。
Huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查（abliterated）GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为。多个衍生系列仅对 0 起始索引的第 22 到 52 层做消融，并采用 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等混合量化以提升响应质量；MTP 与视觉部分未修改。可通过最新版 ollama 或 llama.cpp 运行（-c 262144），官方提示安全过滤已大幅降低，建议仅用于研究测试环境。
erichartford/gemma-3-1b-it-abliterated-mlx-8Bit 现已在 Hugging Face 上提供，该模型由 mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated 转换为 MLX 格式，使用 mlx-lm 0.22.1，并以 8Bit 量化。用户可通过 pip 安装 mlx-lm，用 load 与 generate 接口加载模型并生成回复。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的无对齐 GGUF 编码器，将文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，作为聊天模型时英文拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变。实测显示原版 Qwen-Image 流水线本就能绘制全部 45 条敏感提示词的结果，45 条提示词无一翻转，图像 LPIPS 偏移约 0.088。文件按 BF16 到 Q2_K 量化阶梯提供，配 AD 布局和重要性矩阵，可用 stable-diffusion.cpp 以 --llm 参数本地运行，方法沿用 Arditi et al. 的单方向消融。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 文本编码器，拒绝率从 88.9% 降至 1.2%》
Kre80r 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 AutoRound W4A16 量化版，采用对称 4-bit 权重、group size 128，体积从 54.7 GB 降至 18.7 GB，上下文长度 262,144 保持不变。量化在 2x RTX 3090 上约 8 小时完成，已在 vLLM 0.29.0 中通过加载和文本、图像、工具调用冒烟测试，但未做质量评测。该模型经 Heretic 去审查处理、安全对齐大幅削弱，仅限研究与实验用途，许可为 PolyForm Small Business 1.0。
Hugging Face 上新模型 gorbatjovy/Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-EXL3-4.05bpw_h6_ng6-v2，是基于 ukisai/Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated EXL3 4.05bpw 量化版本，供 veloGB10 使用。该模型为多模态图像文本到文本模型，文档提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 的调用示例，均支持 OpenAI 兼容 API。
dealignai 以 CRACK 方式在权重层面去除 GLM-5.3-Flash FP8 版的拒绝行为，HarmBench-320 上 320/320 全部服从、0 拒绝，MMLU 87.33% 高于基座的 86.74%。模型为 320B 总参数、18B 激活的混合 MoE，支持 1M 上下文与视觉，H200 上原生 FP8 解码 163 tok/s（MTP 投机解码 211 tok/s，接受率 75.9%）。2026-08-28 更新修复了重复循环问题，需重新下载；reasoning-off 与 max 档完全去对齐，low 档保留部分拒绝；max 档需 max_tokens ≥ 6000 否则回复为空。
推荐理由：原文给出权重级去对齐的具体方法和 HarmBench-320、MMLU 前后对照数据，读者可据此判断消融效果与能力保留情况。
社区将 Blackfrost 的 Qwen3.8-27B-ABLITERATED（27B 参数）转换为 Inco AI 开源推理引擎 Splash 的 splash-packed-q4 格式，供 LM Studio 在 Apple silicon 上运行。包内含 4-bit affine 量化目标权重（组大小 64）、DFlash 2 投机解码草稿模型、BF16 视觉编码器和 tokenizer，磁盘约 16 GiB，原生上下文 262,144 tokens。转换仅做量化与重排，未改动权重；需 M3 或更新芯片、macOS 26.4+ 及至少 36 GB 统一内存。
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的 abliterated 文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影去除，作为聊天模型拒绝率从 88.9% 降至 1.2%（英文）和 38% 降至 0%（俄语），MMLU 保持 77.35% 不变。提供 BF16 到 Q2_K 量化阶梯，AD-Q4_K 的图像 LPIPS 偏移为 0.087（约为换 seed 偏移的六分之一）；实测 45 条敏感提示词中无一改变出图结果，因原版 Qwen-Image 开放权重管线本无过滤器。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 文本编码器，拒绝率从 88.9% 降至 1.2%》
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。
pierpaolo 在 Hugging Face 发布了 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-NVFP4-Uncensored-MTP 的 GGUF 构建，基于 UkisAI Swift 1.5 对 Qwen3.8-27B 的微调，把安全拒绝方向从权重中投影移除，并从带审查的上游版本合并 MTP 头以支持 llama.cpp 的 --spec-type draft-mtp 推测解码。
推荐理由：作者给出了拒绝方向的投影方法、消融后拒绝率前后对比和 MTP 接受率数据，读者可据此判断这个去对齐版本的去对齐程度和性能代价。