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10月8日周四
  1. Hugging Face · 新模型：uncensored16

    Hugging Face 用户上传模型 uncensored

    Hugging Face 上出现一个名为 uncensored 的模型仓库，由用户 thisisaritrasaha 上传。其模型卡为自动生成的模板，开发者、模型类型、许可证、训练数据等信息均标注“[More Information Needed]”，暂无任何可用细节。

  4. Hugging Face · 新模型：uncensored18

    ogies99/Gemma-3-Uncensored_v2-gguf 发布

    基于 Gemma-3 4B it 微调的无审查模型 Gemma-3-Uncensored_v2-gguf 发布，用 Unsloth 微调并转换为 GGUF 格式，提供 gemma-3-4b-it.Q4_K_M.gguf 和 F16-mmproj 文件，可用 llama-cli 或 llama-mtmd-cli 运行。模型调整了 BOS token 以兼容 GGUF，训练速度提升 2 倍；Ollama 暂不支持单独的 mmproj 视觉文件，需通过 Modelfile 创建统一的 bf16 模型使用。

  5. Hugging Face · 新模型：abliterated31

    htdohk/Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-MTP-GGUF 上架 Hugging Face

    abliterated 版 GGUF 模型 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-MTP-GGUF 现已上架 Hugging Face，支持 image-text-to-text 多模态输入。页面给出 Transformers、llama.cpp（UD-Q4_K_XL 量化）、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等多种本地运行与 OpenAI 兼容 API 部署方式，llama.cpp、Ollama 等均可直接拉取运行。

  6. Hugging Face · 新模型：abliterated20

    mradermacher 发布 Qwen2.5-0.5B-Instruct-3MPER0RR-abliterated-i1-GGUF 量化模型

    mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwen2.5-0.5B-Instruct-3MPER0RR-abliterated 模型的 GGUF 量化版本，包含 imatrix 量化及约 0.1GB 的 imatrix 文件供用户自行创建量化。静态量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README 说明。作者感谢 nethype GmbH 提供服务器及 @nicoboss 提供私有超算支持。

  7. Hugging Face · 新模型：abliterated30

    huihui-ai 发布 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated 去审查模型

    huihui-ai 在 Hugging Face 发布 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 的去审查（abliterated）版本 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated。该模型完全基于 llama.cpp 的 GGUF 完成 abliteration，未依赖 Transformers，具体方法见 cvector-generator。官方警告其安全过滤大幅削弱，可能生成敏感内容，建议仅用于研究和受控环境，产出后果由使用者自负。

  8. Hugging Face · 新模型：abliterated23

    mradermacher 发布 Qwen2.5-0.5B-Instruct-3MPER0RR-abliterated 的 GGUF 静态量化版本

    mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-0.5B-Instruct-3MPER0RR-abliterated 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K 到 f16 共 12 种规格，体积介于 0.4-1.1 GB，其中 Q4_K_S/Q4_K_M 被标注为快速且推荐，Q8_0 为最佳质量。weighted/imatrix 量化暂不可用，用户可通过 Community Discussion 提出请求。

  9. Hugging Face · 新模型：abliterated28

    mradermacher 发布 Qwen3-06B-3MPER0RR-abliterated 静态 GGUF 量化版本

    mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen3-06B-3MPER0RR-abliterated 模型的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K（0.4 GB）到 f16（1.3 GB）共 13 种量化类型。其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速且推荐，Q6_K 质量很好，Q8_0 快速且质量最佳。加权/imatrix 量化版本可在其模型页面获取，使用方法可参考 TheBloke 的 README。

  11. Hugging Face · 新模型：abliterated30

    sanasol2008 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Sushi-2bpw 量化模型

    Hugging Face 用户 sanasol2008 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Sushi-2bpw，这是基于 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 BF16 权重直接转换的实验性 Sushi 格式 2bpw 量化包，本身未做额外 abliteration 或微调。完整下载约 64.87 GiB（含 29.8 GiB n-gram sidecar），在 Apple M3 Max / 48 GiB 上用 Sushi 1.1.1 测试，warm decode 约 26.48 tok/s，配置上限 256k 上下文，并保留了视觉权重与 MTP 权重（MTP 推理未验证）。

  12. Hugging Face · 新模型：abliterated44

    Qwopus3.8-27B-Flash-V2-abliterated-exl3-6.0bpw 在 Hugging Face 发布

    Qwopus3.8-27B-Flash-V2 是基于 Qwen3.8-27B 的 Qwopus3.8-27B-Flash 的更新后训练版本，采用新的奖励函数与强化学习方法，目标是减少无效推理、降低 Agent 长任务的推理成本。V2 还针对上一版报告的 Python 缩进问题进行改进，在 temperature-0.3 的 Python 格式检查中未再观察到格式失败，该机制仍是工作假设。

  16. Hugging Face · 新模型：uncensored75

    GLM-5.3-Flash 消融版发布：拒绝率降约九成，能力基本不变

    Subnet46 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8，对 Z.ai 的 GLM-5.3-Flash（320B/18B-active MoE）做 abliteration 去除拒绝方向，并直接写入官方 block-FP8 权重分片，共修改 12,479 个残差写入矩阵，可在已有部署中作为 zai-org/GLM-5.3-Flash 的直接替换。在 JailbreakBench 测试集上有害拒绝率从 0.891 降到 0.094，良性过拒从 0.094 降到 0；MMLU、MMLU-Pro、GSM8K、CMMLU 变化均在 ±1.5 pp 内。

    推荐理由：原文给出了完整的消融方法、各阶段拒绝率前后对比与能力保留数据，还报告了部分内容类别无法被单一方向消融的发现。

  17. Hugging Face · 新模型：abliterated18

    3MPER0RR 发布 abliterated 版 Qwen3-06B 模型，上架 Hugging Face

    3MPER0RR 在 Hugging Face 上发布 Qwen3-06B-3MPER0RR-abliterated 模型。该模型可通过 Transformers 的 pipeline 或 AutoModelForCausalLM 直接加载，也支持 vLLM、SGLang 和 Docker Model Runner 部署，后两者均提供 OpenAI 兼容 API 调用，并可通过 `docker model run hf.co/3MPER0RR/Qwen3-06B-3MPER0RR-abliterated` 运行。

  18. Hugging Face · 新模型：abliterated18

    John2202 发布 Qwen3-1.7B-abliterated Q4_K_M GGUF 量化版模型

    John2202 在 Hugging Face 发布 Qwen3-1.7B-abliterated 的 Q4_K_M GGUF 量化版本，由 mlabonne/Qwen3-1.7B-abliterated 通过 llama.cpp 转换而来。用户可通过 llama-cli 或 llama-server 命令直接加载使用，服务器模式默认 -c 2048 上下文。模型也可在 llama.cpp 仓库中按源码编译方式（支持 LLAMA_CUDA 等 GPU 加速编译选项）直接调用。

  19. Hugging Face · 新模型：uncensored63

    GLM-5.3 无对齐版 EXL3 3.0bpw 量化发布

    araz4111 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版本，平均码率 3.04 bpw，总大小 273 GiB，基于 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑无对齐变体，架构为 GlmMoeDsaForCausalLM，753B 参数、256 路由专家（8 激活）加 1 共享专家，包含 MTP 层可作投机草稿。作者提供了 wikitext-2 上的 KL 散度与困惑度保真度数据，以及 tau2-bench 智能体评测，与 Z.ai FP8 原版差异不具统计显著性；并提示 TabbyAPI 的 glm4_5 解析器会把字符串参数 JSON 解码为整数，导致零售场景约 70% 工具调用失败，使用前需修复。

  20. Hugging Face · 新模型：uncensored67

    Muse-Glimmer-30B Uncensored 版本发布，基于 Heretic 消融原模型安全对齐

    kmnstudio101 在 Hugging Face 发布 meta-models/Muse-Glimmer-30B 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0+custom 消融制作，关键词从 100/100 降至 0/100，KL 散度为 0.0375。模型卡提示安全对齐已大幅削弱，仅供研究与实验使用，避免部署到公开或面向最终用户的服务。

    推荐理由：原文列出了 Heretic 消融参数与关键词、KL 散度的前后对比，读者可以据此判断这个去对齐版本改动程度。

  21. Hugging Face · 趋势模型72

    Reflection 开源 Beam 1.0 501B MoE 模型，支持 1M 上下文

    Reflection 发布开放权重模型 Beam 1.0，采用 MoE 架构，总参数 501.3B、激活 23.4B，支持 1M 上下文，以 Apache 2.0 许可提供 BF16、FP8、NVFP4 三种精度。官方称其推理 token 用量约省 3 倍，SWEBench Verified 达 81.6%，AIME 2026 达 97.7%，不禁止蒸馏和微调。

    推荐理由：官方模型卡给出完整基准表和三种量化版本数据，读者可以据此对比 Beam 与其他开放权重模型在编码和推理任务上的表现。

  22. Hugging Face · 新模型：abliterated28

    Qwen3.5-9B abliterated 社区合并版发布：带视觉塔的 INT8 ConvRot ComfyUI 检查点

    Hugging Face 用户发布社区合并检查点 qwen3.5-9b_abliterated_0x100refusal_vision_int8_convrot，将 lukey03/Qwen3.5-9B-abliterated 的语言权重与 huihui-ai 的 337 个视觉张量合并，共 1,264 个张量、约 9.83 GB，面向支持 INT8 ConvRot 量化的 ComfyUI。250 个语言矩阵相对 L2 量化误差平均 0.9713%。"0% Refusal" 仅为上游命名，并非实测拒绝率；该项目为 Apache-2.0 许可的实验性合并，非官方发布。

  24. Hugging Face · 趋势模型71

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B-24GB 本地智能体视觉语言模型

    NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B-24GB，一款为本地日常智能体任务设计的视觉语言模型，总参数 74B（9B 激活），采用 Mamba-2-Transformer 混合 LatentMoE 架构，通过原生 IQ2 2-bit 量化与量化感知蒸馏压进 24GB 显存，支持最高 256K 上下文，可在 vLLM 上部署，基于 OpenMDW-1.1 许可商用。

    推荐理由：模型卡完整给出架构、训练流程和与同量级模型的基准对比，读者可以自己判断 2-bit 量化的取舍。

  26. Hugging Face Blog63

    Liquid AI 发布开源 d1 决策模型 d1-3B 与 d1-omni-600M

    Liquid AI 在 Hugging Face 发布开源决策模型 d1-3B 与实验性 d1-omni-600M，模型不做 token 生成而在单次前向传播中给出答案。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 得分 48.57，为 10B 以下最佳，基于 LFM2.5-VL-3B 训练，支持文本与图像输入，在 Jetson AGX Thor 上单问题推理仅需 16 ms，RTX 4090 上 8 ms；在七个公开数据集上均分 82.9，高于 Decider 4B。d1-omni-600M 基于 LFM2.5-Encoder-350M 并加入视觉与音频编码器，均分 78.4 超过参数量四倍于它的 Decider 2B（77.1），目前为早期研究版本。

    推荐理由：决策模型不做生成而是单次前向输出答案，原文给出的边缘设备毫秒级延迟数据展示了这一路线的实际可行性。

  27. Hugging Face · 新模型：uncensored65

    OS-Software 发布 llm-jp-4.1-33b-thinking 的 Heretic 消融去审查版

    OS-Software 在 Hugging Face 发布基于 Heretic 消融的去审查版 llm-jp-4.1-33b-thinking，针对目标层 34–49 设置自定义参数。在 Q4_K_M 量化下，有害提示拒绝数从原版的 88/100 降至 0/100，首 token KL 散度 0.0118，MMLU 74.05%（原版 74.37%），HumanEval pass@1 93.29%（原版 94.51%）。作者声明该模型安全对齐已大幅削减，仅供安全研究与红队测试等实验用途。

    同一新闻，精选展示《OS-Software 发布 llm-jp-4.1-33b-thinking 的 Heretic 去审查 GGUF 版》

10月7日周三
  1. Hugging Face · 新模型：uncensored73

    GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8 权重发布，HarmBench-320 拒绝率为 0

    dealignai 发布 GLM-5.3-Flash 的 CRACK 去对齐 FP8 权重，通过直接修改张量移除拒绝行为，320B 总参数、18B 激活，HarmBench-320 在 reasoning-OFF 和 MAX 档 100% 服从、拒绝率 0%，MMLU 87.33% 高于基座 86.74%。作者说明低推理档保留部分拒绝，weight 修复版需重新下载；附 vLLM 部署参数，H200 上解码 163 tok/s、MTP 投机解码 211 tok/s，并给出 reasoning_effort 只接受 low 和 high、max 档需 max_tokens 6000 以上、视频 fps 须低于片源帧率等实测注意事项。

    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》

  2. Hugging Face · 新模型：uncensored36

    Qwen3.5-4B 对话微调版（Uncensored GGUF）上架 Hugging Face

    基于 Qwen3.5-4B 的社区对话/角色扮演微调模型在 Hugging Face 发布，提供 ~3.5 GB 的 Q6_K GGUF 量化文件，支持 llama.cpp、LM Studio 和 Ollama。模型用 Unsloth QLoRA（rank 16、alpha 32）在 AMD RX 6700 XT 上训练，数据集约 11,400 行对话，最终 train loss 约 0.92，上下文最长 2048 token。另有 ~672 MB 的 F16 视觉投影文件，仅图像输入时需要。

  3. Hugging Face · 新模型：abliterated78

    MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 发布 abliterated 版，拒绝率从 78.1% 降至 9.4%

    作者 Hadi 对 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B（MIT 许可）做拒绝消融，在 Hugging Face 发布 Flexingmeow/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated（D 激进变体），拒绝率从 78.1% 降到 9.4%，数学推理准确率保持 100%，困惑度变化小于 0.03 NLL。因 qwen3_5 混合注意力架构不被现有工具支持，作者自写了基于 transformers 的管线，全程 CPU 完成。关键发现是拒绝方向必须从生成的回复区提取，在提示词末 token 提取的方向消融后无效（KL ≈ 1e-7，拒绝率不变）；作者也提示评测集较小且微调可能重新引入拒绝。

    推荐理由：原文给出完整消融方法、拒绝率前后数据和评估局限，还提出推理模型需在生成区提取拒绝方向的可迁移结论。

  4. Hugging Face Blog49

    TII 推出 Falcon-ASR：聚焦阿拉伯语（含阿联酋方言）的 1.6B 语音识别模型

    TII 在阿布扎比推出 1.6B 参数语音识别模型 Falcon-ASR，重点支持阿联酋方言，同时支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。模型在六个阿拉伯语测试集上平均 WER 为 20.92%，优于所对照榜单最佳已发布结果 23.17%；内部阿联酋评测中 WER 22.73%、CER 10.19%，为对比系统中最低。模型支持词级时间戳，现已可在 Hugging Face Demo 试用，API 与原生应用已列入计划。

  5. Hugging Face · 新模型：abliterated67

    Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 无对齐 GGUF 发布，144 张量转植保留原量化

    KENIC-1 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，通过字节级张量转植把或carouter 无对齐权重的 144 个 write-to-residual-stream 张量替换进 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO 量化文件，覆盖全部 48 层，不重算任何 GSQ 学到的量化值。消融是严格 rank-1 线性编辑，单个方向在 48 层、两种注意力与 512 个路由专家间一致。IQ3_S 构建经逐张量 blake2b 校验：144 个目标全部改变、其余 1079 个张量逐字节不变；行为抽查中上游拒绝的绕过付费墙请求此版本会详细回答，但作者说明这只是抽查而非完整评测。

  6. Hugging Face · 新模型：abliterated32

    Gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized 的 abliterated 去审查 GGUF 版本发布

    timfromhcs 在 Hugging Face 发布 google/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized 的 abliterated（去审查）GGUF 版本，通过 remove-refusals-with-transformers 方法移除模型拒答。可用最新版 Ollama 直接运行 huihui_ai/gemma-4-abliterated:E4B-qat，或用 llama.cpp 运行 Q4_K GGUF，支持 -ngl 99、-c 262144 上下文及 draft-mtp 推测解码。作者警告模型安全性过滤大幅降低，仅建议用于研究、测试或受控环境，后果由用户自负。

  7. Hugging Face · 新模型：abliterated37

    Ministral-3-14B-abliterated 模型发布：基于 Ministral-3-14B-Instruct-2512 的去审查版本

    timfromhcs 发布 Ministral-3-14B-abliterated，这是基于 Ministral-3-14B-Instruct-2512 的 abliterated（去审查）版本，使用 grimjim 的 llm-abliteration 工具以 norm-preserving biprojected 方法移除模型的拒答行为。模型约 14B 参数，采用 SafeTensors（BF16）格式，遵循 Apache 2.0 许可证开源，另提供兼容 llama.cpp 的 GGUF 量化版本。

  8. Hugging Face · 新模型：uncensored49

    Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布

    Hugging Face 上发布了基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化模型，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）多种量化格式，推荐体积与画质平衡最佳的 Q4_K_M（4.60 GB）。模型无内置安全检查器或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，不会拒绝提示词或输出黑图。配套的 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件可直接用于 ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF，文本编码器可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。

  9. Hugging Face · 趋势模型63

    Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2

    Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，总参数 740M，将文本、图像、视频和音频统一映射到 768 维向量空间，采用 Apache 2.0 许可，设计面向手机和笔记本等消费级硬件。模型支持 100+ 语言，8K token 上下文，原生 MRL 截断到 128/256/512 维最多可省 6 倍向量存储，视觉与音频编码器可按需加载（纯文本 270M）。基准上 MTEB 多语言 61.36、代码任务较前代提升约 14%；模型卡还给出任务前缀、bfloat16 精度（禁用 float16）等部署最佳实践。

    推荐理由：模型卡给出了各模态基准分数与 MRL 截断后的质量对照表，读者可据此评估在端侧 RAG 或检索场景中选哪个维度部署。

  10. Hugging Face · 趋势模型71

    面壁 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 发布，系列首个 MoE 多模态模型支持端侧推理

    面壁智能在 Hugging Face 开放 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B，是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 多模态模型。官方称借助 Lookahead Expert Scheduling、分层细粒度量化与 DSpark 投机采样，成为首个可无损流畅端侧运行的开源 MoE 模型，在 iPhone 17 Pro Max 上达到 13+ tokens/s；Instruct 模式下整体得分高于 Qwen3.6 35B-A3B 且推理时间更短。

    推荐理由：原文给出 LES 预取、分层量化和推测采样三条技术路径，解释了 MoE 在设备端跑顺的原理与部署选择。

  11. Hugging Face · 新模型：abliterated50

    Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated GSQ-RCO GGUF 量化版发布

    Hugging Face 上发布 abliterated 版 Qwen3.8 Flash Next 的 GSQ-RCO 量化 GGUF（IQ3_XXS 源变体），共 2 个分片合计 83.14 GB，仅支持文本。实测生成速度约 21.13 tokens/s，比未修改的 ISTA IQ3_XXS 快约 31%，下载体积大 9.6%；MMLU 82.68%、GSM8K 86.72%、IFEval 85.16%、HumanEval 66.46%，质量等同尚未证实。仅供研究用途，需保留 Qwen Community License 1.0。

  12. Hugging Face · 新模型：uncensored16

    Hugging Face 上架 jaxybane/uncensored_models-heretic 模型

    Hugging Face Hub 上出现模型 jaxybane/uncensored_models-heretic，其模型卡为自动生成的 🤗 transformers 模板。开发者、许可证、基础模型、训练数据与评测结果等字段均标注 [More Information Needed]，暂无具体参数或性能信息。