新闻、仓库与研究，按时间排列。
0xSojalSec 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated，支持 image-text-to-text 任务，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。页面给出 Transformers pipeline、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式的完整命令，可通过 OpenAI 兼容 API 本地运行该模型。
Hugging Face 上架了 0xSojalSec/GLM-5.3-Flash-abliterated，一个 abliterated（去抑制）版本的 GLM-5.3-Flash 多模态模型，支持 image-text-to-text 任务。页面给出 Transformers、llama.cpp（UD-Q4_K_XL 量化）、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种本地与服务器部署方式，并提供 OpenAI 兼容 API 调用示例。
3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化版，目标模型采用 affine 2-bit/group-128 重建，搭配 Inco AI 的 BF16 DFlash2 草稿模型，完整下载 74.048 GB。在 M1 Max 64 GiB 实测中，代码与数学 warm 解码达 37.62 和 33.69 tokens/s，约为基线的 1.70× 和 1.56×，文本仅 1.048×；固定 50 题 GSM8K 子集全部答对且与原生参考一致，进程峰值内存 42.12 GiB。
推荐理由：作者实测了 M1 Max 上代码与数学解码的加速倍数和内存峰值，并给出 32/48/64 GiB 的可行性判断，便于评估本地部署。
Hugging Face 用户 3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化转换包，基于 360 GB BF16 源检查点，专家投影采用 affine 2-bit/group128，其余投影为 8-bit/group64，文件约 72.8 GB。验证含 50 题 GSM8K 子集、烟雾测试（15/18 通过）及文本生成约 23.5 tokens/s 的计时结果；模型采用原生 qwen4_exp 多模态实现，可配合 run_qwen38_unsloth.py 以 16384 上下文运行。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Minecraftism-4B-Uncensored 的 i1 量化 GGUF 版本，模型可在仓库页面直接下载使用。该模型参数规模为 1.92M，仓库卡片暂缺 yaml metadata，硬件兼容性需登录后查看。
HAYAT 35B-A3B Uncensored (GGUF) 上架 Hugging Face，是 Windows 本地优先 AI 助手 HAYAT 的主模型，权重与 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 完全一致，基于 Qwen3.6-35B-A3B，HAYAT 仅添加含系统指令与采样设置的 Modelfile。
cfahlgren1 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen3.5-4B 多模态模型，支持图像-文本输入。该模型可通过 Transformers、MLX、vLLM、SGLang 等方式加载，并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 部署选项。
sanasol2008 基于 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 BF16 权重制作了 Sushi 格式 3bpw 实验性量化包，路由专家采用 EXL3 K3 编码，未额外做 abliteration 或微调。完整下载约 79.22 GiB，在 Apple M3 Max 48 GiB 上冷解码 11.88 tok/s、热解码 12.88 tok/s，慢于 2bpw 版本；校准误差相对 2bpw（相对 Frobenius 误差 0.029 对 0.064）更低，支持 262144 上下文配置上限。
Qwen3.8-27B-abliterated 的 NVFP4 GGUF 量化版本（27B 参数）已在 Hugging Face 上架，支持 image-text-to-text 多模态输入。文档给出 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种本地部署与 OpenAI 兼容 API 调用方式。
Hugging Face 上架了基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的 LoRA 模型 Uiopqwe/Moss-image-nsfw-uncensored-lora，提供去审查的 NSFW 图像生成能力。页面给出 Diffusers 加载示例，支持 Google Colab、Kaggle 及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用调用。
南北阁团队发布 Nanbeige4.3-33B，定位为 Nanbeige4.3 系列的教师模型，用于后续向更小模型（如 Nanbeige4.3-3B）蒸馏智能体能力。官方基准显示其在约 30B 参数开源模型中于 Terminal-Bench 2.1、DeepSWE、Automation Bench 等多数智能体编码与协作任务上领先，并说明在 35 个职业的 JobBench 评测中多数占优。模型支持 512K 上下文，提供 enable_thinking 与 preserve_thinking 等可配置聊天模板，可用 Transformers、SGLang 或 vLLM 部署。
推荐理由：原文给出与同规模开源模型的完整基准对比和推理部署配置，可借此了解 30B 级开源智能体模型的实际水平。
abenzerps 发布 XHToken/Spark-X2.6-4B 的混合精度 GSQ-RCO GGUF 量化版，面向 llama.cpp 本地推理。RCO 将 36 个 sigmoid 注意力门控和 9 个全局注意力投影保留为 BF16，GSQ 依 Hessian 灵敏度校准优化每层精度，推荐 IQ3_M（2.28 GB）。4-bit KV cache 下 131k 上下文约需 3.5–4 GB 显存，支持 llama.cpp 与 Ollama，采用 Apache-2.0 许可。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Minecraftism-4B-Thinking-Uncensored 的 GGUF static quants 量化模型。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
l666A 基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 上游权重发布 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式用于本地图像生成，Q4_K_M（4.60 GB）为推荐的 GGUF 量化方案。该版本不含内置安全检查器，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，支持 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF，文本编码器卸载到系统内存可节省 9–17 GB 显存。
Hugging Face 用户 mradermacher 上传了 Minecraftism-4B-Uncensored 模型的 GGUF static quants 量化版本。该模型暂无下载量统计，也未被任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供推理支持。
guywithacode 在 Hugging Face 上传了 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated 模型。该模型卡为自动生成，除模型名称外，开发者、许可证、训练数据、微调来源等信息均标注为待补充。
Hugging Face 上架了 iamherebefore 的 Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Abliterated-GGUF 模型，基于 huihui-ai 的 Qwen2.5-Coder-3B-Instruct abliterated 版本微调而来。该模型 README 为空，下载量暂未被追踪。
Hugging Face 新增 abliterated 类模型仓库 iamherebefore/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Abliterated。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件存在但内容为空。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ornith1.0-9B-3MPER0RR-abliterated 模型的 GGUF 量化版本（如 Q2_K）。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行 OpenAI 兼容服务器或终端推理，并支持在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具中使用。
Hugging Face 上发布 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 MLX 5.0 bpw 仿射量化版，体积 17.38 GB，比 bf16 小 3.2 倍，针对 M5 的 NAX 张量单元调优。模型保留 256 K 上下文、MTP 头与视觉塔，48 个注意力模块经 GPTQ 量化后中位数输出误差降低 32%。以 Apache-2.0 许可开源，需通过 oMLX 运行。
Hugging Face 用户提供 mradermacher/Ornith1.0-9B-3MPER0RR-abliterated-GGUF 模型（Q4_K_S 量化版），可在 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner 等多种本地工具中运行。文档给出 macOS、Linux、Windows 各平台的安装与启动命令，支持通过 llama serve 启动 OpenAI 兼容本地服务器或直接在终端推理，还覆盖 LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端配置方法。
huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化，其中需消融的权重已转为 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量，支持 262144 上下文长度，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。
R0U5 用 Lethe 正交化消融方法放出 Qwen/Qwen3.5-9B 的永久无对齐版本权重，拒绝率从 3.1% 降到 0.0%，KL 散度 0.009。方法对所有 32 层共 64 个残差写入投影做消融，bf16 权重约 18 GB，Apache-2.0 协议，并附 GGUF 转换与量化命令，q8_0 约 9 GB、q4_k_m 约 5.5 GB。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 64 个矩阵的消融范围，去对齐程度与能力损失都有数据可查。
huihui-ai 在 Hugging Face 上发布 Huihui-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 GGUF 版本。该模型目前没有模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，页面未给出参数规模等更多细节。
Hugging Face 上线 Marker689 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-EAQ-v1-2.9-bpw-Abliterated 模型仓库，采用 2.9-bpw 量化并提供 abliterated 去 abliterated 版本。仓库公开可访问，但用户需登录并同意条件后才能下载文件。
dealignai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone、8B/16B 激活）发布了权重级消融的无对齐 FP8 版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，无需自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测显示 base 模型 effort=off 时 ASR 为 42.81%、effort=max 时仅 1.56%，消融版在两档下均 100% 回答且零拒绝；MMLU-14k 从 86.96% 降至 82.74%（剔除伦理类后约 -1.1 pp）。
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》
dealinai 基于 LibertAI 的 EXL3 2.9bpw 量化包（388 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文、思考模式开关，保留视觉权重、MTP 头和 n-gram 表。实测 MMLU-500 从基线 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 聊天与思考模式合规率均 100%，多轮对抗测试 0/5 漂移回拒绝。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 验证约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充，并提醒低比特重量化可能使合规回退，建议在目标精度上重跑 abliteration 流程。
同一新闻，精选展示《dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 EXL3 2.9bpw 量化包》
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-8B 通过 abliteration 技术制作出去审查版本 Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2，采用新的更快消融方法并修复了上一版问题，还调整了 0 层以消除乱码。该模型可在 Hugging Face 用 transformers 加载，Ollama 端可用 huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2 直接运行，并通过 /set think 和 /set nothink 切换思考模式。
mradermacher 发布 abliterated 版模型 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 的 i1-GGUF 量化，包含多种尺寸的 imatrix 量化文件，并提供 0.2GB 的 imatrix 文件供用户自行创建量化版本。静态量化版可另行获取，使用方法可参考 TheBloke 的 README。
Hugging Face 上发布了 ussoewwin/Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP 模型仓库，标注为 uncensored。仓库 README 目前为空，该模型尚未部署到任何 Inference Provider，下载量也未做统计。
RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去对齐版本发布，用 abliterix 从 attention、共享与路由专家投影中移除拒绝方向，Optuna 在 100 条 MITRE 提示词上选强度。保留的 MITRE 拒绝率从 15% 降至 0%（n=100，Q8_0），无害提示词 KL 散度 0.0146 nats/token，HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，pp512/tg128 速度变化在 3% 以内。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率前后对照，MITRE 拒绝从 15% 降到 0% 且各基准无显著下降，便于评估该去对齐版本的取舍。
mr-sus 发布 Minecraftism 4B Uncensored（safetensors），一个基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 的 4.02B 参数 Minecraft 玩家机器人模型，可输出 JSON 行动指令并回答游戏问题，也能兼作日常助手。模型经去审查处理，16-bit 权重约 8.04 GB、需约 10 GB 显存；held-out 评测中 100.0% 输出有效 JSON、89.6% 行动正确，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，可配合 transformers、vLLM 使用，GGUF 版适配 Ollama、llama.cpp 和 LM Studio。
codero-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Uncensored 的 GGUF 量化版本，共 5 档（Q3_K_M 2.08 GB 至 Q8_0 4.28 GB，Q4_K_M 默认 2.5 GB），可用 Ollama 或 llama.cpp 运行。该模型 4.02B 参数，基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 微调，是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，能输出 JSON 行动指令，held-out 评测中 100.0% 输出合法 JSON、89.6% 动作正确。微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，仅限个人非商业使用。
Hugging Face 用户发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化模型仓库，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，文件大小从 4.00 GB（MLX 4-bit）到 14.23 GB（BF16）不等，用于本地图像生成。该版本内置无安全检查器或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 图像；推荐 GGUF 使用 Q4_K_M（4.60 GB），MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，需配合 ComfyUI 与配套的 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 文件使用。
10exdev 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版本的 GGUF 量化构建，提供 235.8 GB 的 Mix-256G 与 114.0 GB 的 Mix-128G 两种混合精度档位。拒绝率加权均值从基座的 0.874 降到 0.074，MMLU 保持 0.91 左右；需 llama.cpp PR #30817 才能加载，Engram 表存于 SSD。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版 GGUF 量化发布，763B MoE 最低 235.8 GB 内存可跑》
mradermacher 在 Hugging Face 上放出 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 GGUF 静态量化版本。该模型未部署到任何 Inference Provider，下载量也未统计。
lyber-ai 在 Hugging Face 上架 MiniMax-M3.1-Flash-ABLITERATED-NVFP4 模型仓库，仓库公开可访问，但需同意条件后才能获取文件和内容。用户须登录确认年满 18 岁、承诺在所在司法辖区合规使用并承担全部输出责任，访问授权由仓库所有者自行决定。
Hugging Face 发布 Harsha001/Qwen3.8-27B-Uncensored-ROCmFPX，提供 Q8_0_ROCMFPX 量化版本。该模型可通过 llama.cpp 本地部署，支持 OpenAI 兼容服务器，也可用 Ollama 运行（ollama run hf.co/Harsha001/Qwen3.8-27B-Uncensored-ROCmFPX:Q8_0_ROCMFPX），并可在 Docker Model Runner、Lemonade 及 LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中加载使用。
virtualdmns 发布基于 HuggingFaceTB/SmolLM3-3B 的 abliterated 版本 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored，用 Heretic 定向消融配合 Optuna TPE 参数搜索，100 次试验中选出 Pareto 前沿上的最优权衡。独立复测显示拒绝率从基线的 82/100 降到 3/100，KL 散度为 0.0684；架构、tokenizer 和聊天模板不变，保留 /think 与 /no_think 模式，仅权重不同。lm-eval 基准显示多数指标变化在 ±2 点内；ggsm8k strict-match 上升 42.0 点而 flexible-extract 下降 8.0 点，作者提示这是答案格式偏移，应视为混合结果。
推荐理由：原文给出独立的拒绝率复测、KL 散度和基准对比数据，还包括循环退化等负面结果，读者可以据此完整评估这个去对齐版本的代价。
Hugging Face 上架 Rasist228 发布的 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 的 Q4_K_M GGUF 量化版本。该模型可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具加载运行，llama.cpp 与 vLLM、SGLang 均支持启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器，也可在 LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent 等应用中使用。