新闻、仓库与研究，按时间排列。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的去对齐文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，可作 stable-diffusion.cpp 的 --llm 使用。作为聊天模型，英文有害提示拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变。在 45 条敏感图像提示上与原版编码器无一翻转，提供 BF16 到 Q2_K 共 7 档量化，AD-Q4_K 画像偏移为普通 Q4_K_M 的一半。
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%》
作者发布 Swift 1.5 Qwen3.8-Flash-Next NVFP4 的去审查替换文件，将拒答方向以 1.5 倍强度从 151 个写入残差流的张量中投影掉，并提供每层专家从 512 个剪至 256 个的 pruned256 变体。逐文件给出 SHA-256 与验证报告，24,576 个专家重新量化后分量约 −0.498；实测在单卡 RTX PRO 6000（96 GB）上用 SGLang 可跑约每秒 1,000–1,200 生成 token，12 个中文政治敏感问题全部完整回答而原版大多拒答或给官方口径短答。未跑通用基准与 pruned256 变体；n-gram 嵌入分片约 102 GB 需从原仓库获取。
推荐理由：作者给出了逐层投影去除拒答方向的做法和完整验证数据，包括编辑前后分量、量化误差和12题政治敏感问题实测对比，可直接复现。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 abliterated 处理的 smollm2 1.7B 模型的 i1-GGUF 量化版本，供用户在本地硬件上运行。仓库页面显示模型参数约 492k，需登录查看硬件兼容性信息。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-GSQ-Uncensored，对 dealignai 的 abliterated 检查点做校准混合量化，552B 参数 MoE 压缩至约 163 GB（152 GiB 专家权重），可在 RTX 4090 24 GB + 90 GB RAM + NVMe 的家用 PC 上运行。量化采用三档专家格式（42.8% 三值、39.2% 2-bit、18.0% 3-bit），与同尺寸均匀 Q2_0 相比输出误差低 17%；held-out 困惑度 5.645（原模型 4.915），top-1 一致率 0.674。实测 Prefill 250 tok/s、Decode 约 26 tok/s（启用 ggml patch 可达 27+）。
推荐理由：原文完整公开了混合精度量化的校准方法、逐层误差和困惑度数据，并给出在单张 RTX 4090 上复现所需的全套工具与硬件清单。
huihui-ai 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated，这是基于 nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2 的去审查（abliterated）版本，通过不依赖 TransformerLens 的概念验证方法移除模型拒答，仅对第 2 至 52 层做了 ablated 处理。模型可用 transformers 库加载，默认以 bfloat16 精度运行，支持可开关的 thinking 模式与流式输出。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated-i1-GGUF 模型仓库，提供 GGUF 量化格式。该模型为 abliterated 版本，量化后模型大小为 3.39M params。仓库卡片的 YAML 元数据缺失，目前显示下载量数据暂未提供。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated 的 GGUF 静态量化版本。提供的量化档位按大小排序，包括 Q2_K（11.0 GB）、Q4_K_S（15.9 GB，标注 fast、recommended），以及 mmproj-Q8_0（0.7 GB）和 mmproj-f16（1.0 GB）的多模态补充文件。weighted/imatrix 量化暂不可用，用户可通过 Community Discussion 申请。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供从 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多种量化文件，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与内容过滤，可直接生成 NSFW 内容，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，仓库内包含 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 等配套文件。采用 Qwen Research License 授权。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 smollm2-1.7b-abliterated 的 GGUF 静态量化版本。该模型暂未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
maximUlya 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，基于上游原始权重，提供 BF16、Q4_K_M 等多种量化文件，大小从 4.15 GB 到 14.23 GB 不等，推荐 Q4_K_M（约 4.6 GB）兼顾体积与质量。该版本移除内置安全检查与内容过滤，可直接生成成人及敏感图像，不拒答也不出黑图。需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF（leejet fork）使用，文本编码器卸载到系统内存可节省 9–17 GB VRAM，采用 Qwen Research License。
bowmanslayer 在 Hugging Face 发布 VeriLoop-E2-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具在本地运行，并支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容 API 服务器，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
Hugging Face 上出现模型 mikechambers84/GLM-5.3-Flash-Uncensored-W4A16。该模型页面目前无 README 说明内容，且未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
Petyx123 在 Hugging Face 发布 abliterated 版本的 Huihui-GLM-5.3-Flash GGUF 模型，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。该模型为图像-文本到文本多模态模型，可在 llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、LM Studio、Docker Model Runner 等多种推理框架中运行，并支持通过 OpenAI 兼容 API 进行本地部署调用。
Lexum-J 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.5-0.8B-Abliterated-V2 的 i1-GGUF imatrix 量化合集，提供从 i1-IQ1_S（0.4GB）到 i1-Q6_K（0.7GB）的多种量化文件。其中 i1-Q4_K_S 被标注为最优的尺寸/速度/质量平衡，i1-Q4_K_M 为推荐且快速的选项。同时提供 0.1GB 的 imatrix 文件供用户自行制作量化，静态量化版本另在独立仓库发布。
Zewsic 在 Hugging Face 发布 edwixx/diffusiongemma-26B-A4B-it-HERETIC-Uncensored 的 NVFP4 量化版本，基于 Heretic 修改后的专家权重而非原始 Google 模型。MoE 专家与 dense MLP 采用 NVFP4（W4A4、group size 16），注意力、embeddings、router、vision tower 等保留 BF16，校准使用 ultrachat_200k 的 128 个样本、截断至 2048 token。原生存储需 Blackwell 或更新 GPU，可通过 vLLM 部署，许可证为 Apache 2.0 加 Gemma 4 条款。
Hugging Face 上架了 TheCluster/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MLX-mxfp4 的演示页面，模型为 Qwen 3.5 9B 的 uncensored aggressive 版本，采用 MLX mxfp4 格式。该模型目前没有被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
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。
无删减版模型 Subnet46/GLM-5.3-Flash-Uncensored-NVFP4 出现在 Hugging Face，模型大小为 181B params，采用 Safetensors 格式。张量类型涵盖 F32、BF16 与 U8。该模型目前没有模型卡，也未被任何 Inference Provider 部署，仅可申请服务商支持。
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。
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。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 发布 abliterated 去审查版 GGUF 模型 v2，通过 abliteration 移除拒绝行为，且相比第一版调整了消融侧重、未消融任何专家。该版本支持最新 llama.cpp 与 Strata，提供 UD-Q4_K_XL 量化并以 SHA256 校验，可用 262144 上下文长度运行，适合小说写作和编程，但安全过滤大幅减弱，仅建议用于研究测试环境。
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。
Hugging Face 上新出现 Winnougan 的 ComfyUI-Heretic-Uncensored-Text-Encoders 仓库，README 为空，无任何模型说明。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未被统计，可用信息有限。
huihui-ai 在 Hugging Face 上发布了 27B 模型 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated，这是对 nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2 的去审查版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝行为。该实现为概念验证版本，未使用 TransformerLens，仅对第 2 至 42 层进行了消融。
dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash 的权重级消融版本，HarmBench-320 上攻击成功率从基座的 42.81%（effort=off）提升到 100%，且在两种 effort 档位下均无拒绝回退。MMLU-14k 整体下降 4.22pp（86.96%→82.74%），剔除伦理类学科后差距收窄至约 -1.1pp；模型为原生 FP8 权重、1M 上下文、552B 骨干（8B/16B 激活），卡面附 SGLang 部署路径与 4×H200 实测配置。
推荐理由：卡面给出 HarmBench 拒绝率与 MMLU 逐学科前后对比，读者可以自行衡量这次权重级消融在能力保留上的真实代价。
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。
minas2025 在 Hugging Face 发布 Qwen-3.5-2B-StupidChat-Uncensored（F16）模型，可在本地以 OpenAI 兼容服务器或命令行方式运行推理。模型支持通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具拉取使用，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体框架。
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。
dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B 稠密骨干、8B/16B 激活）发布权重级消融的无对齐 FP8 检查点，采用专有 weight-level abliteration，无自定义 model.py、无运行时钩子。HarmBench-320 实测攻击成功率从 base 的 42.81%（effort=off）升至 100%，且各能力组件字节级保留；MMLU-14k 从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类题目后损失约 -1.1 pp。卡片还给出 SGLang/vLLM 部署路径与踩坑说明，模型需 4×H200 及以上 NVLink 环境。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》