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只看一手#开源模型
10月7日周三
  3. Hugging Face · 新模型：uncensored40

    JevStyle-9B-Decision-Uncensored-v1 发布：基于 Qwen3.5-9B 的去审查决策模型

    独立研究项目 JevStyle-9B-Decision-Uncensored-v1 发布，基于 wangzhang/Qwen3.5-9B-abliterated 冻结底座，通过 LoRA（r=16）加决策头实现单次前向输出最多 24 个选项的校准概率分布，可部署增量约 145–165 MB。模型采用软标签 KL 蒸馏训练，公开 holdout 硬命中率 100%，敏感项安全类一致率 92.6%（后续 v5 软优化达 98.2%），权重以 Apache-2.0 发布，与 TypeSafe AI 或 Jev 无官方关联。

  4. Hugging Face · 新模型：uncensored50

    blaj 发布 Qwen-Image-2.1-Uncensored 的 OpenVINO INT4 版本

    blaj 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 的 OpenVINO INT4 量化版，将 abliterated 的 Qwen3-VL 文本编码器替换进原模型，总大小约 13 GB，可在 Intel Arc iGPU 上运行文生图。在 Core Ultra 7 258V 上 512x512、10 步生成耗时 12.9 秒（1.29 秒/步），峰值内存 7.1 GB；图像编辑（i2i）在 30 GB 内存下会耗尽内存，需 diffusers、optimum-intel 主分支及 OpenVINO 2026.5.0 nightly。

  6. Hugging Face · 新模型：uncensored28

    mradermacher/qwen3.5-9b-uncensored-GGUF 模型使用指南

    Hugging Face 上 mradermacher/qwen3.5-9b-uncensored-GGUF 模型页面给出多框架使用方法，涵盖 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具，示例量化版本为 Q4_K_M。llama.cpp 可启动 OpenAI 兼容本地服务器并支持终端直接推理，vLLM 与 SGLang 均提供 OpenAI 兼容 API 调用方式。

  7. Hugging Face · 新模型：uncensored18

    mradermacher/qwen3.5-9b-uncensored-i1-GGUF 模型在 Hugging Face 发布

    mradermacher 在 Hugging Face 发布 qwen3.5-9b-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio 等工具本地运行，示例采用 Q4_K_S 量化，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。

  11. Hugging Face · 新模型：uncensored18

    Goghor 发布 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-INT8-W8A16-MTP 模型

    Goghor 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen3.8 的 27B 参数模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-INT8-W8A16-MTP，采用 INT8 W8A16 量化，模型大小 28B params，以 Safetensors 格式提供。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，README 暂无内容。

  12. Hugging Face · 新模型：abliterated42

    Huihui-Qwen3.8-27B-Abliterated VAL-APEX-I-MiniPlus V2.1 GGUF 量化版发布

    Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 模型的官方 VAL-APEX-I 量化版 MiniPlus V2.1 发布，体积 15.33 GB（3.93 BPW），WikiText-2 困惑度 6.1466，较 BF16 仅上升 2.44%，达到 Q5_K_M/Q6_K 边界质量。该版本在 24GB GPU 上支持完整 256K 上下文，192 个 DeltaNet SSM 状态张量保持 F32 无压缩，输出头采用 Q6_K 保护。另有 11.90 GB 的 NanoPlus 版本可在 16GB 硬件上运行。

  13. Hugging Face · 新模型：abliterated42

    Huihui-Qwen3.8-27B-Abliterated VAL-APEX-I NanoPlus GGUF 量化版本发布

    Huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 模型推出 VAL-APEX-I NanoPlus 量化版，体积仅 11.90 GB（2.85 BPW），可在 16GB GPU 上运行，并支持 24GB GPU 跑满 256K 上下文。WikiText-2 困惑度为 6.4238，较 BF16 基线仅升 7.06%，达到 Q4_K_M 质量档。全部 192 个 DeltaNet SSM 循环状态张量保持 F32 无压缩，输出头采用 Q6_K 保障语法稳定性。

  14. Hugging Face · 新模型：uncensored36

    minas2025 发布 Qwen-3.5-0.8B-Uncensored-Conversational 微调模型

    minas2025 基于 sh0ck0r/Qwen3.5-0.8B-heretic 用 QLoRA（4-bit）微调出 Qwen-3.5-0.8B-Uncensored-Conversational，使用含 11,400 条温暖对话数据的 minas2025/warm-chat-12k 数据集，让 0.8B 模型以热情、口语化风格聊天且无拒绝回答。模型提供 Q8_0 GGUF（约 812 MB），上下文 2048，可在 LM Studio、Ollama、llama.cpp 中加载。

  15. Hugging Face · 新模型：uncensored46

    infosave 发布 Qwen-Image-2.1-Uncensored-CMF 单文件本地图像生成模型

    infosave 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Uncensored-CMF，这是面向 Cortiq 运行时的单文件图像生成模型，大小 12.745 GB、15.59B 参数，内含 DiT、文本/视觉编码器、VAE 和 tokenizer，支持 CPU、原生 Metal 和 Vulkan 路径。实测 RTX 4090 Vulkan f16 回退路径下 1024×1024、40 步端到端耗时 29.13 秒；上游 GGUF 版本无内置安全检查器，采用 Qwen 研究许可，仅限非商业研究用途。

  16. Hugging Face · 新模型：uncensored35

    Qwen3.8-27B EfficientThink Uncensored 的 VAL-APEX-I MiniPlus V2.1 GGUF 量化版发布

    IsValorum 发布 nerkyor/Qwen3.8-27B-EfficientThink-Uncensored-K3-Opus5-Grok4.6-GPT5.6Sol-SFT-SimPO-DFlash2 的官方 VAL-APEX-I MiniPlus V2.1 GGUF 量化版，针对混合线性-二次注意力架构采用 814 条细粒度张量规则。该版本有效位宽 3.93 BPW、文件 15.08 GB，目标 Q5-Q6 感知质量，8K 上下文全 GPU 卸载约需 14-16 GB VRAM，遵循 Apache 2.0 许可。

  17. Hugging Face · 新模型：uncensored28

    Qwen3.8-27B EfficientThink Uncensored 的 VAL-APEX-I NanoPlus GGUF 量化版发布

    Hugging Face 上发布 Qwen3.8-27B EfficientThink Uncensored 的 VAL-APEX-I NanoPlus GGUF 量化版，采用混合线性注意力与二次注意力架构，按 814 条细粒度张量规则分层量化，有效位宽 2.85 BPW，文件 11.65 GB。模型遵循 Apache 2.0 许可，8K 上下文全 GPU 卸载约需 10-12 GB 显存，可部分卸载运行于 12-16 GB GPU。

  24. Hugging Face · 趋势模型67

    面壁 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 发布 GGUF 量化版

    openbmb 在 Hugging Face 发布 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 的 GGUF（llama.cpp）量化版，原 BF16 权重在 openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B。该模型是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 变体，官方称其借助 Lookahead Expert Scheduling、细粒度分层量化和 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 上以 3GB 内存达到 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：官方说明了 LES 预取、分层量化与投机采样如何配合，让 35B-A3B MoE 在 3GB 内存手机上跑到 13+ tokens/s。

  25. Hugging Face · 趋势模型42

    面壁 MiniCPM-V 4.7 发布 1B 版本

    面壁的 MiniCPM-V 4.7 系列新增 1B 版本，Instruct 模式下基础能力超越 MiniCPM-V 4.6，并在综合得分与推理效率上大幅超过 Qwen3.5 0.8B。该模型采用 LLaVA-UHD v4 的 intra-ViT 早压缩技术，支持 4x/16x 视觉 token 混合压缩，可部署于 iOS、Android 和 HarmonyOS，并提供 SGLang、vLLM、llama.cpp、Ollama 推理支持及 GGUF、BNB、AWQ、GPTQ 与 FP8 量化版本。

  26. Hugging Face · 新模型：uncensored39

    Qwen-Image-2.1-Uncensored GGUF 量化版本发布，支持本地图像生成

    QUBITABHAY 基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重发布 Uncensored 版 GGUF 量化，提供 BF16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等多种格式，其中 Q4_K_M 约 4.60 GB，被推荐为体积与质量的最佳平衡。该版本无内置安全检查器，可直接生成 NSFW 等敏感图像；配套 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，可在 ComfyUI 中通过 ComfyUI-GGUF 加载，文本编码器卸载到内存可节省 9–17 GB 显存。

10月6日周二
  1. Hugging Face · 新模型：uncensored57

    Gemma-4-Queen-31B-it 发布 Heretic 去对齐 LoRA 适配器（GGUF）

    SaturnHeaven 发布 Gemma-4-Queen-31B-it 的 rank-64 abliteration LoRA 适配器 GGUF 版，基于 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法对 attn.o_proj 的去对齐差值做 SVD 截断近似，用于角色扮演和创意写作时减少拒绝和免责声明。

    推荐理由：作者给出了 rank-64 近似的重构保真度指标和源模型拒绝率对比，读者可据此判断这个 LoRA 适配器去对齐的可靠程度。

  3. Hugging Face · 新模型：abliterated68

    grimlee 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Abliterated 去对齐版本

    grimlee 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27b 的去对齐衍生版本，采用 pos46/FULL/lambda=1.2 的拒绝方向投影，修改 131 个张量。

    推荐理由：原文给出拒绝方向投影方法与成对评测数据，读者可据此判断该去对齐版本在拒绝率与能力保留之间的实际取舍。

  5. Hugging Face · 新模型：uncensored61

    TopherAU 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去审查 GGUF 微调版，ARC-C 达 735

    TopherAU 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查微调版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF，提供常规与 MTP 两种 NEO imatrix GGUF 量化。

    推荐理由：原文给出 Heretic ARA 消融的拒绝率与 KL 散度前后数据，以及 8bit/4bit 下 ARC-C 等基准对比，可据此评估这个去对齐微调的实际效果。