新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
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。
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。
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。
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。
Shellar 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的无审查微调版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供 regular 与 MTP 两种 GGUF 量化。作者称 8bit 下 ARC-C 达 735、ARC-E 达 882，4bit 为 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591），思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。
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。
jingamin 在 Hugging Face 上架 OpenAi-GPT-oss-20b-HERETIC-uncensored-NEO-Imatrix-gguf 量化模型，提供 Q5_1 等版本。
jingamin 在 Hugging Face 上发布 abliterated 去审查版 GPT-oss-20b 的 GGUF 量化模型，提供 Q5_1 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器和终端推理，也可在 Ollama、LM Studio、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
Hugging Face 上架 jingamin/OpenAI-36B-Brains20x-Uncensored-IQ4_NL.gguf 量化模型（IQ4_NL）。该模型为 36B 参数的无审查版本，可通过 llama.cpp 的 llama serve 或 llama cli 直接加载，支持本地 OpenAI 兼容服务器、终端推理、预编译二进制、源码编译及 Docker 运行。
Hugging Face 上架 jingamin/OpenAI-gpt-oss-20B-GPT5.1-5.2-DISTILL-Heretic-Uncensored-MXFP4.i1-Q5_K_M.gguf 模型，为 gpt-oss-20B 的无审查蒸馏量化版本。
Hugging Face 上架 jingamin/OpenAI-20B-NEOPlus-Uncensored-Q5_1.gguf:Q5_1 量化模型，提供 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地运行方式。
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。
kacakto 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，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。
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。
独立贡献者 princepppp 发布了 google/gemma-4-E2B-it 的去对齐版本 gemma-4-E2B-it-ultra-uncensored-heretic 的 GGUF 量化，使用 Heretic v1.2.0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，消融 attn.o_proj 组件（层 17-24）。
推荐理由：作者给出了拒绝率、KL 散度和 MMLU 前后对比，可据此判断这个去对齐版本去掉了多少、损失了多少。
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。
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。
Hugging Face 用户 doss1232 上传了微调模型 uncensored_phi4，基于 unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit 微调而来，采用 apache-2.0 许可证。该模型使用 Unsloth 训练，速度提升 2 倍，目前已有 364 个衍生微调模型。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF，实测拒绝率 0/465，主打直接回答、无拒绝行为和最少前导语。
推荐理由：原文给出 0/465 拒绝率实测和各量化的 FastMTP 加速数据，读者可据此判断这个 Aggressive 去对齐版本的实际表现。
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。
Hugging Face 上线的 Gemma-The-Writer-N-Restless-Quill-10B-Uncensored-GGUF 是基于 Gemma2 的四个 EQBench 高分写作模型合并的无审查创意写作模型，经 Brainstorm 5x adapter 修改后达 10B 参数、46 层、508 tensors。
Hugging Face 用户 daddysteven 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供 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。
huihui-ai 的 Qwen3-Coder-Next-abliterated 模型现提供基于 llama.cpp b7966 的 imatrix GGUF 量化版本，涵盖 Q8_0（84.81GB）到 IQ1_M（17.19GB）共 26 种规格，其中 Q4_K_M（48.56GB）等多档被标注为推荐。
yuna1126 发布了基于 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 的去审查版本，使用 Tema_Q-Abliterated v1.0.0（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向。
推荐理由：原文给出了拒绝率、KL 散度和崩溃检查的实测数据，还说明该工具在纯 CPU 上即可完成去对齐搜索，可复现。
Hugging Face 上发布 GLM-4.7-Flash 的去审查（Heretic）GGUF 量化版，基于 30B-A3B MoE 架构，激活约 2B 参数，可在 GPU 或 CPU 上运行。量化采用 NEO 与 Code 双 Imatrix 增强，输出张量使用 16 位全精度，模型支持最高 200k 上下文（非 RoPE），推荐最低 8k-16k 上下文。
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
推荐理由：作者给出了拒绝率、工具调用和 KL 位移的实测数据，可以据此判断这次去对齐改动到底动了什么、代价多大。
Magnarks 在 Hugging Face 上发布基于 google/gemma-4-12B-it 的 abliterated 去审查微调模型 gemma-4-12B-it-abliterated-uncensored-nvfp4，采用 nvfp4 量化。
Brunobkr 在 Hugging Face 发布 OFFFELLIA_Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-Heretic-Uncensored 的 GGUF 版本。
slider-meister-pub 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 的 IQ3_S GGUF 量化，总大小 83.74 GB（约 3.79 bpw），补上上游缺失的 IQ3_S 档位。
推荐理由：原文给出量化构建细节和消融前后拒绝率对比，硬拒绝从98/100降到0，读者可据此评估这个低比特去对齐版本。
huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。
minas2025 基于 Gemma 4 E2B（约 4.6B）的 uncensored 版本微调出 Coder-Gemma-4-E2B-Uncensored，专注 Python 与 React/TypeScript/HTML/CSS 前端开发，采用 QLoRA 4-bit 训练，上下文 2048，提供 Q8_0 GGUF（约 5.0 GB）。
Hugging Face 上架了 Beached89 发布的 abliterated 版模型仓库 Qwen3.8-27B-Q3_K_XL-abliterated，为 Q3_K_XL 量化版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，也不统计下载量，README 为空。
社区用户将 thirdeyeai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-uncensored 转换为 LiteRT-LM（.litertlm）格式，可在 Android 与桌面端通过 Google AI Edge LiteRT-LM / MediaPipe 端侧运行。
HauhauCS 发布的 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored 无审查模型推出 Wasserstein Genesis-V2 更新 GGUF 量化版本，支持 MTP，无需重训练即通过数值修复 3 个 ssm_conv1d 层的尺度失配，W1 指标下降约 80%，500 个权重张量中 497 个通过全部检测。
gbuzhf 在 Hugging Face 发布 Occamy-1.0 Abliterated 的四个 Sangreal ICE 量化档位（14.51/18.47/22.52/24.53 GB），基于 SC117 的去对齐 BF16 权重，附带 Qwen-Sharp v22.5.0-arrow.3.1 聊天模板和视觉 mmproj 文件。
推荐理由：作者用同一会话的 KLD 实测把四个 ICE 档位与 SC117 同尺寸量化逐一对照，读者可按文件大小直接选档。
atlas-institute 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版 Qwen3 14B orchestrator 模型，提供 Q4_K_M 量化的 GGUF 格式。
zuozijian 发布 JonathanColetti/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 NVFP4 量化版，用 NVIDIA TensorRT Model Optimizer 0.43.0 制作。
推荐理由：原文给出分层量化取舍与双节点 DGX Spark 实测吞吐数据，部署参数和踩坑记录可直接复用。
Hugging Face 用户 Shihan420 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，提供 BF16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等多种格式，其中 Q4_K_M（4.60 GB）被推荐为体积与质量的最佳平衡。
作者在 Hugging Face 发布了基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 量化版本，用 Heretic v1.2.0 加 ARA 方法去审查，Stage 1 拒绝率从原版 99/100 降到 0/100（KL 散度 0.0535），Stage 2 为 11/100（KL 0.0025）。