新闻、仓库与研究，按时间排列。
基于 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.6-35B-A3B 模型、面向 Jetson AGX Orin 64GB 的 Orinfer E8P Q4A8 量化版在 Hugging Face 发布，权重共 35,951,822,704 参数、约 4.209 bits/权重，上下文 262,144 tokens，需 Orinfer v0.2.1 运行。验证显示单次请求 65.83 tokens/s，10/11 自动评分任务通过，权重采用 Apache-2.0 许可。
KRAFTON 从零训练的 Raon-1 mini preview 发布，为 30B-A4B（28.8B 总参数、每 token 激活 4.3B）MoE 模型，采用 Raon Delta Attention 与 Raon-mHC 的混合注意力架构，原生支持 262,144 token 上下文，以 Apache 2.0 许可开源。主打韩语对话与 Agent 任务，支持 Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 工具调用；官方基准显示其在 IFBench、Chatbot Korean 等项目领先对比 MoE 模型。
推荐理由：模型卡给出了与其他 MoE 和稠密模型的基准对比、架构细节和完整本地部署方案，可据此评估其真实定位。
bearzi 发布 mrfakename 制作的去审查版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 MLX 量化模型，采用 oQ4e 级别量化，总权重 402.4 GiB，通过方向性消融移除拒答行为。在 512 GB 统一内存的 M3 Ultra 上测试：4k 上下文贪心解码 36.5 tok/s，4096 token 预填充 419 tok/s，Engram 表可留在 SSD 以节省内存。与原模型逐张量比对仅 124 个去审查编辑张量有差异。
Hugging Face 用户 MishraNepali 发布 Lily-Cybersecurity-7B-Uncensored 的 GGUF Q5_K_M 重新量化版本，体积从 13.5GB 降至 4.07GB，可在 16GB 内存的 CPU 上运行，也可在 Google Colab 使用。该模型源自 segolilylabs/Lily-Cybersecurity-7B-v0.2（Apache 2.0 协议），中间版本由 NiroshanDH 量化并做 abliteration 处理，推荐上下文窗口 4096 tokens，量化版可能出现模型幻觉。
virtuehearts 在 Hugging Face 发布 ministral-uncensored 的 GGUF 量化版本，提供 Q4_K_M 等格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持 OpenAI 兼容服务器与终端推理，也可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中加载使用。
Hugging Face 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3，可读取一整年的 Sentinel-1 雷达与 Sentinel-2、Landsat 多光谱数据，为全球每个 10 米像素生成 128 维嵌入向量，并同步公开全球预计算嵌入及浏览器工具 Embeddings Explorer。在 27 项评测中，其 128 维嵌入在 20 项上领先 AlphaEarth Foundations（AEF）和 Tessera v2，64 维版本在 18 项上领先；模型权重、预训练数据与代码全部开源，复现一次最终训练约需 $2,720 的 H100 租用算力。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Spark-X2.6-4B-Tema_Q-Abliterated-i1 GGUF 量化模型。该模型参数规模为 1.77M，页面未提供下载量统计，仓库卡片缺少 YAML 元数据，硬件兼容性信息需登录后查看。
TristanUK 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen2.5 7B 的 GGUF 量化模型（Q4_K_M），提供去审查变体供本地推理使用。该模型可通过 llama.cpp 直接运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容本地服务器或命令行推理，也提供 Ollama（ollama run）、Docker Model Runner、Lemonade 等拉取运行方式。此外可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等本地 Agent 工具，作为默认模型使用。
tegsvenson 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 Q5_K_S 重打包 GGUF，将 96 个 hyper-connection inject 张量改为 F32 存储，使其可被 Splash 1.4.0 加载，其余 1,128 个张量与 orcarouter 原版逐字节一致，体积仅增加 12.42 MiB。该版本移除安全对齐（abliterated），在 M4 Max 128 GB 的 MacBook Pro 上经 oMLX 0.7.2 测试，可加载完整 262,144 token 上下文，冒烟测试输出速度 98.4 tok/s。
gogogo2727 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，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，推荐 GGUF 使用 Q4_K_M（4.60 GB）。该版本无内置安全检查器，可直接生成 NSFW 内容，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b 可卸载到系统内存以节省 9–17 GB VRAM。
Hugging Face 上架了基于 huihui 解除限制版 GLM 4.5 Air 制作的 50% REAP 剪枝模型，由 concedo 上传，格式为 GGUF、BF16。相比此前失败尝试，校准数据集被泛化（仍保留 60%/40% 创意偏置），激活记录长度提升到 8192（此前 3072），并用稀疏观察器避免物化整个 [128, dim, tok] 块。模型目前未经测试，可能无法加载或输出乱码。
TristanUK 在 Hugging Face 上传了 abliterated LoRA 微调模型 onyx-qwen2.5-7b-abliterated-lora，基于 huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 微调而来，采用 apache-2.0 许可证。该模型借助 Unsloth 实现了 2 倍训练加速，可在 Transformers 中通过 AutoModel 直接加载使用。
AtomicChat 发布 inclusionAI/Ling-3.0-flash-Sante（127B bailingmoe3 医疗模型）的 abliterated GGUF 量化版，用投影 rank-1 LoRA 移除单一拒绝方向并烘焙进权重。在 W* 点实测：英文有害指令拒绝率 0.0%，俄语误拒率 3.0%（较基线降 1.2 pp），MMLU 基本不变，对基线 BF16 的 KL 为 0.060，工具调用 20/20 有效。注意开启思考模式时拒绝率仍约 40%，建议关闭思考模式使用；提供 IQ4_XS（约 78 GB）与 IQ3_S（约 61 GB）两种量化，MIT 许可。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率、MMLU、KL 等前后对照数据，还提示思考模式下拒绝率仍高，读者可据此判断实际效果。
candor-lab 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的去对齐版本 Qwen3.8-27B-Candor-Uncensored-GGUF，用其自研权重编辑工具 Candor 移除原版的拒答方向，以单一 Q4_K_M GGUF（16.81 GB）形式在 llama.cpp 上实测。方法是对 26-63 层注意力输出矩阵和 22-56 层 MLP 输出矩阵做 rank-3 修改（共 73 个矩阵），经 600 次搜索试验筛选。实测显示：288 个 StrongREJECT 有害提示下原版拒答 281 次，该模型仅 1 次（8B 判官口径）；300 个无害提示拒答 2 次、GSM8K 答对 1287 题，与原版差异不超噪声；KL 散度 0.038。
推荐理由：原文给出了消融方法的层级改动细节和与原版、huihui-ai 版的拒绝率与 KL 散度对照数据，可据此评估这个去对齐版本的实际取舍。
Burabeeh Lab 发布开源权重无审查大语言模型 Kimibrain 的官方 GGUF 版本，支持 Ollama、llama.cpp、LM Studio。模型总参数 34.7B（MoE 架构，256 专家、每 token 激活约 3B），上下文长度 262,144 tokens，附带可选视觉投影器可读图，采用 Q4_K_M 量化，文件 19.7 GiB，基于 Qwen3.6-35B-A3B 社区量化版打包，权重未改动，仅修改元数据和 chat template，以 Apache 2.0 许可开源。
Hugging Face 上架了基于 huihui 去限制版 GLM 4.5 Air 制作的 50% REAP 剪枝模型，由 concedo 上传。相比此前尝试，校准数据集被泛化（仍保留 60%/40% 创作偏向）并按源数据重新封装，激活记录长度从 3072 提升到 8192，并采用稀疏 observer 避免物化整个 [128, dim, tok] 块。该模型目前未经测试，可能无法加载、产生乱码或无法量化。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated-i1 GGUF 量化模型。该模型参数规模约 1.2M，页面未提供下载量统计，仓库卡片缺少 YAML 元数据，硬件兼容性信息需登录后查看。
Hugging Face 上由 concedo 上传的 GLM 4.5 Air abliterated 版本（huihui 去限制版）的 37.5% REAP 剪枝模型。相比此前失败的尝试，校准数据集被泛化（保留 60% creative bias）并按源基准重新打包，激活记录长度从 3072 提高到 8192，并使用稀疏 observer 避免物化整个 [128, dim, tok] 块。模型目前未经测试，可能无法加载或输出乱码。
DavidAU 团队发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供常规与 MTP 两种 NEO imatrix GGUF 量化。8bit 下 ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 591）；思考 token 缩减至原版的 1/2 到 1/10。去审查用 Heretic v1.2.0+ 的 ARA 方法，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535。
同一新闻，精选展示《TopherAU 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去审查 GGUF 微调版，ARC-C 达 735》
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF，将 Qwen-Image 的文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，供 stable-diffusion.cpp 以 --llm 参数本地运行。作为聊天模型，英文拒绝率从 88.9% 降至 1.2%，俄语从 38% 降至 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；图像侧在 45 条敏感提示上无一翻转，因原管线本就无内容过滤。提供 BF16 到 Q2_K 共 7 档量化，AD-Q4_K 为 4 bit 推荐，附完整制作方法与局限说明。
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%》
Hugging Face 上架了 Spark-X2.6-4B-Tema_Q 的 abliterated 版静态量化 GGUF 模型，由 mradermacher 发布。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量也未被统计，用户如需推理托管可向平台申请支持。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated 的 GGUF static quants 量化版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
Hugging Face 上可用 nchapman 发布的 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个 abliterated 版的千问（Qwen3.6）多模态模型 W4A16 GPTQ 量化版本。页面给出用 Transformers、vLLM、SGLang 加载或部署的代码示例，三者均支持 OpenAI 兼容 API，也可通过 Docker Model Runner 运行。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 qwen2.5-3b-abliterated-argos 的 static quants（GGUF 静态量化）版本。该模型暂无下载统计，也未被任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供推理支持。
fribourgquants 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，主打去对齐与思考 token 缩减。用 Heretic v1.2.0+custom 的 ARA 方法消融后，Stage 1 拒绝数从原版 99/100 降到 0/100，Stage 2 平衡后为 11/100、KL 散度 0.0025；8bit ARC-C 达 0.735、ARC-E 0.882，4bit ARC-C 0.719，均高于原版 Qwen3.8-27B。思考块缩减至原版约 1/2 到 1/10，支持 xhigh/medium/low 三档推理模式；MTP 量化在 Q4_K_S 上约 90 t/s，普通量化约 75 t/s（5090、LMStudio 实测）。
推荐理由：作者给出了 Heretic 消融前后 100 次拒绝数与 KL 散度的对照数据，以及各量化档位的基准分数，可据此评估该去对齐微调的实际效果。
DavidAU 团队基于 Qwen/Qwen3.6-27B 发布多阶段微调与合并的无对齐版本 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711，用 Heretic v1.2.0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法去审查，拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度 0.0469。
同一新闻，精选展示《tatekuperus 发布 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711 无对齐 GGUF 量化版》
Hugging Face 发布 Granite Timeseries Ensemble，将四个不同架构的预训练 Granite 时间序列模型（PatchTST-FM-r1、PatchTST-FM-r2、FlowState-r1.1、TTM-r3）组合成一个无需重训练、无需拟合权重的集成预测接口。默认 Probabilistic Ensemble 采用等概率池化，另提供按预测离散度自适应加权的 IQR Ensemble。两个配方在 97 个 GIFT-Eval 数据集配置上评估，配置经宽松许可开源，可通过 granite-tsfm>=0.3.11 从 Hugging Face 加载。
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 3.5bpw 去审查（uncensored）量化版。附带的性能测试显示，EXL3 3.5 配置在并发 1 时生成速度约 129.3 tokens/s、并发 32 时约 480.8 tokens/s，并发 1 的 time_to_content_p50 约 0.39 秒；同测试中 Native MXFP4 在并发 32 达 831.7 tokens/s，NVFP4 target 达 796.1 tokens/s。
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 2.875bpw uncensored 量化版本。附带的性能测试显示，Native MXFP4 在 batch 32 时达到约 831.66 tokens/秒，EXL3 2.875 在 batch 32 为约 452.16 tokens/秒，batch 1 时首 token 延迟约 0.41 秒。量化模型可在 Hugging Face 获取。
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 GLM-5.3-FP8 做全谱通用权重级去对齐，仅修改 bf16 residual writer 张量，不涉及微调、LoRA 或运行时钩子。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 非版权行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），GARBAGE 降为 0；MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型，并给出基准测试数据。原生 MXFP4 在单并发下达 146.84 tokens/秒、32 并发下达 831.66 tokens/秒，高于 NVFP4 target 与 EXL3 2.875/3.5 配置；单并发 time_to_content p50 为 0.34 秒。该模型为 uncensored 版本，测试数据已公开。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 i1-GGUF 量化模型，提供按大小排序的多种量化版本及 0.2GB 的 imatrix 文件供自行制作量化。静态量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README 说明。
Justanotherdayhereintheworld 发布 google/gemma-3-4b-it 的 abliterated 无审查版本 v2，采用新的消融技术，声称对拒绝行为的处理精度提升。通过对比有害与无害样本的残差流计算拒绝方向并对 o_proj 等模块的隐状态做正交化减除，并附 QAT 量化与 GGUF 版本链接。作者给出建议生成参数 temperature=1.0、top_k=64、top_p=0.95，用词典方法结合 NousResearch/Minos-v1 的混合评测计算接受率，目标是接受率超过 90% 且保持输出连贯。
na0fu3y 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 mlx-serve iQ-MLX 4.7bpw 量化版，基于 orcarouter 的 abliterated bf16 权重，路由专家为 4-bit、其余多为 8-bit，含 MTP 头和视觉塔，移除安全对齐后可响应原模型拒绝的请求。下载体积 100 GB，无 --ple-gpu 时常驻约 75 GB；在 M3 Ultra 上 decode 速度约 124.3-124.8 tok/s，13 个边缘提示词中仅 1 个被拒绝（对照组为 11 个）。许可证为 Qwen Community License 1.0。
EsteefAi 在 Hugging Face 发布 ttindall 的 Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 镜像，文件与原版逐字节一致（SHA-256 相同），采用 apache-2.0 许可。镜像旨在保证 Philibert 安装可用，支持通过 Ollama 拉取 IQ4_XS 和 Q6_K_P 两种量化版本。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 qwen2.5-1.5b-abliterated-argos 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K（0.8GB）到 f16（3.2GB）共 12 种规格，其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速推荐，Q8_0 质量最佳。weighted/imatrix 量化暂未提供，用户可通过 Community Discussion 提出请求。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 GGUF static quants 量化模型。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未被追踪。
atrezonator 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 EfficientThink 无对齐版本，经 SFT 与 SimPO 后训练，拒答评测为 10 类 140 条提示中 4/140（2.9%）。同协议对比显示 SimPO 后 GPQA 升 3.54pp、LCB 升 5pp、MMLU 降 1.80pp；仓库提供 GGUF 六档、NVFP4、INT8-W8A8-QAT、AWQ-W4A16、静态 FP8 等多套量化包及 DFlash2/MTP draft，并附 DGX Spark 与 RTX PRO 6000 上的冻结实测成绩。
推荐理由：原文给出拒答率 4/140 的实测数据和 SimPO 前后 GPQA/MMLU/LCB 对比，读者可据此判断去对齐与能力保留的实际代价。
electroglyph 用 Heretic v2.0.0.dev0 的任意秩消融（ARA）方法发布了 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本。拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度为 0.0650，PIQA acc_norm 为 0.7497（原版 0.7443）；该版本从 50 个候选中选出，仅对第 14 到 27 层做处理。
推荐理由：原模型拒绝率高达99/100，去对齐后降到4/100，同时给出KL散度和PIQA分数，可核对能力损失程度。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic-i1 的 GGUF 量化版本，支持 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具以 OpenAI 兼容服务器或命令行方式本地运行，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体工具。