新闻、仓库与研究，按时间排列。
cbert33 在 Hugging Face 发布 Flint-40B-A2.5B Abliterated 的 FP8 校准量化版本，基于 dima6312/Flint-40B-A2.5B-abliterated，采用 LLM Compressor FP8_DYNAMIC 格式，含 36,439 个量化权重张量、295 个 BF16 保护张量和 98 个校准 BF16 KV scales（覆盖 49 个注意力层）。校准使用 HuggingFaceH4/ultrachat_200k 的 train_sft 前 512 行（543,281 tokens）。该模型仅限研究用途，未经生产验证，端到端生成质量与 benchmark 未测试。
Hugging Face 上发布 Flint-40B-A2.5B 的 abliterated 去审查版 FP8 量化模型，采用 LLM Compressor FP8_DYNAMIC 格式，保留 295 个 BF16 保护张量，并用 98 个校准 BF16 KV scale 覆盖全部 49 个注意力层。校准基于 HuggingFaceH4/ultrachat_200k 数据集 train_sft 前 512 行样本（共 543,281 token），上游 abliteration 已减少拒答行为，输出仍应视为不可信。该模型仅供研究用途，GPU 推理与 benchmark 尚未验证。
Adolphsson 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash 去审查版的 Maya-L GGUF 量化，基于 dealignai 的 CRACK 去审查 FP8 检查点（原模型 zai-org/GLM-5.3-Flash），仅做量化，保留 MTP 草稿块与视觉 mmproj 文件，上下文 1M tokens，总量 156.3 GB，分 4 个分片，MIT 许可。单张 RTX 5090 实测 1M 上下文 28.5 tok/s，256K 上下文开 MTP 提速约 16%；该版本仅通过功能验证，尚未跑 MMLU 等基准。
Arnav005 在 Hugging Face 上架 Qwen3-4B-Uncensored-Q4_K_M.GGUF，基于 Qwen/Qwen3.5-4B 微调的 Q4_K_M 量化版本，目前未部署任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 为空。
Adolphsson 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash 去审查版的 GGUF 量化，基于 dealignai 的 CRACK abliteration FP8 checkpoint，采用 IQ4-Maya 配方量化，支持 1M tokens 上下文与视觉（mmproj F16），保留 MTP 草稿块可用于投机解码。全量约 156.3 GB，分 4 个分片，MIT 许可；在单张 RTX 5090 上 1M 上下文实测 28.5 tok/s，仅通过功能验证，尚未跑 MMLU 等 benchmark。
3MPER0RR 在 Hugging Face 上发布基于 Ornith 1.0 9B 的 abliterated 微调模型，参数规模 9B，张量类型 BF16，采用 MIT 许可证，以 Safetensors 格式提供。该模型已完成 200 次试验测试并保存。
ISTA-DASLab 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本，用 GSQ 加 RCO 的梯度搜索按张量敏感度分配量化类型，提供 IQ1_M、IQ2_XXS、IQ2_XS 三档。IQ2_XXS（2.00 bpw）在 AIME25、GPQA-Diamond、LiveCodeBench v6 上完全追平 FP8/FP4 基模型，任务均值恢复 100.0%；IQ1_M 保留 98.7%。配合 Strata 引擎可在单张 12 GB VRAM 的 GPU 上运行；llama.cpp 截至 2026 年 10 月 23 日尚不支持该模型。
推荐理由：原文给出了各量化的基准恢复率和完整方法与分配文件，读者可以据此判断低比特量化到底损失了多少能力。
Jamer69 在 Hugging Face 上发布 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或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，配套 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 文件，通过 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。
ktobik 在 Hugging Face 发布 DeepSeek V4.1 Flash Maya-XS Abliterated 模型，参数量 755B，采用 deepseek41 架构，提供 GGUF 格式下载，另有 121 个量化版本可用。
abliterated 版 GLM-5.3 Flash 量化模型 ktobik/huihui-glm53-flash-abliterated-q4kxl-public（UD-Q4_K_XL）在 Hugging Face 上架。该模型可通过 llama.cpp 启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，并支持 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种运行方式，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体工具。
AItaro0214 发布的 qwen38-flash-next-abliterated-iq3s 已在 Hugging Face 上线，提供 IQ3_S 量化版本。模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接拉取运行，也支持 LM Studio、Jan、Ollama、Docker Model Runner 等多种本地部署方式，并可配置到 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具中作为 OpenAI 兼容接口使用。
Hugging Face 上的 mradermacher/Spark-X2.6-4B-uncensored-i1-GGUF 仓库提供 Spark-X2.6-4B-uncensored 模型的 i1-GGUF 量化版本。该模型参数规模为 1.77M，页面未提供下载量统计，用户需登录后查看硬件兼容性信息。
Hugging Face 上的 mradermacher/Spark-X2.6-4B-uncensored-GGUF 提供 Spark-X2.6-4B-uncensored 模型的静态量化（static quants）版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
DavidAU 在 Hugging Face 上架 NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Heretic-Uncensored-Turbo-Brilliance-50x-INST-R-NEO 的 GGUF 版本，属"TURBO BRILLIANCE 50x"系列，目标是减少 token 并提升模型质量与 IQ。该系列覆盖 3B 到 120B 且持续扩充；此模型将提供 64k（Nvidia 设定）和 128k 上下文版本，Heretic 处理与 Imatrix 尚在完成中，可通过 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 使用。
staccs 发布 pqhaz/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-heretic（DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 pqhaz abliterated 版）的 106.8 GB 单文件 GGUF，对 557B 参数的 routed experts 采用 lecore 激活校准 11-bit 矢量量化（2048 条码本、65,536 校准 token），Engram n-gram 表沿用原版需另下载约 203 GB。以未量化源模型为教师的评测显示 2k 上下文困惑度 2.762、top-1 一致率 80.9%，优于未校准的 vq10sh12 版（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
staccs 发布了 106.8 GB 单文件 GGUF，对 dealignai 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated（UNCENSORED-FP8）版本重新量化，采用 lecore 激活校准的 11-bit 向量量化处理路由专家（2048 码本条目、65,536 校准 token，1.39 bpw，cosine 0.909），注意力骨架用 q4_K，共享专家 VQ 11-bit。评测以未量化源模型为教师，WikiText-2 上 2k/16k 上下文困惑度 2.817/2.936，top-1 一致率 80.2%/78.6%，优于未校准的 vq10sh12 版本（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
推荐理由：作者用未量化源模型给出困惑度、KL 散度和 top-1 一致率对照，可据此评估这套 11-bit VQ 量化的损耗。
staccs 在 Hugging Face 发布 rumplestilzken/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的单文件 GGUF，大小 106.8 GB，对 557B 参数的路由专家采用 lecore 激活校准 11-bit 向量量化（2048 码本条目，65,536 校准 token），1.39 bpw、加权余弦 0.909。评测以未量化源模型为 teacher，2k/16k 上下文困惑度 2.821/2.950，top-1 一致率 80.5%/78.4%，优于未校准的 vq10sh12 版（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
同一新闻，精选展示《staccs 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 版单文件 GGUF 量化包》
mrfakename 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 被重新量化为单个 106.8 GB 的 lecore 校准 11-bit VQ GGUF 文件，路由专家参数 557B，码本 2048 条目、1.39 bpw。在 WikiText-2 上 2k/16k 上下文 perplexity 分别为 2.799/2.917，top-1 与源模型一致率 80.3%/78.5%，优于此前未校准的 vq10sh12 版（PPL 3.615）。
Hugging Face 上发布了 zandenAI/GLM-5.2-FP8-Uncensored 的 Colibri int4 独立转换版，供 C 推理引擎 JustVugg/colibri 使用，该引擎将稠密部分保留在内存中并从本地存储流式读取 MoE 专家权重。转换采用行式 int4 量化（嵌入与 LM head 为 int8，norms 与路由权重为 FP32），非标准 Transformers/vLLM/GGUF 格式，须用 Colibri 加载，遵循 MIT 许可。
Esteef.Ai 为 Philibert 镜像了 mlabonne 基于 Google Gemma 3 制作的 abliterated 版模型 gemma-3-4b-it-abliterated-v2-GGUF。镜像文件与原版逐字节一致，未做任何修改，其中 q6_k 量化文件的 SHA-256 为 47636d77…。Philibert 在用户请求该模型时通过 `ollama pull hf.co/EsteefAi/gemma-3-4b-it-abliterated-v2-GGUF-mirror` 下载，许可证沿用 Gemma Terms of Use。
EsteefAi 在 Hugging Face 上架 Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF-mirror 镜像，提供 Q6_K 量化版本。该页面给出用 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等工具运行该 GGUF 模型的完整命令，也可配置到 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体中，通过本地 OpenAI 兼容服务器调用。
EsteefAi 在 Hugging Face 发布 Llama-3-8B-Lexi-Uncensored-GGUF-mirror，逐字节复制 Orenguteng 基于 Meta Llama 3 的 Llama-3-8B-Lexi-Uncensored GGUF 文件（如 Q5_K_M 量化），SHA-256 校验一致且无修改，供 Philibert 通过 Ollama 拉取保持安装可用。原模型遵循 Meta Llama 3 Community License，版权归原作者所有。
Hugging Face 上架 EsteefAi/Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-mirror 镜像模型，默认量化为 Q4_K_M。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具本地运行，llama.cpp 支持启动 OpenAI 兼容服务器及终端直接推理。
研究者基于 Qwen3-Embedding-0.6B 训练出 595.8M 参数的波斯语检索模型 Yalda Embedding，使用超过一百万查询-文档对。在 FaMTEB 八项波斯语检索任务上，其宏平均达 0.5488，为受评 0.6B 模型中最高，并在四项任务上胜过 Qwen3-Embedding-4B。借助 F2LLM-v2-8B 的关系型知识蒸馏，均值从 0.4813 提升至 0.5488，且模型权重、代码与数据集均已开源。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 NVFP4A16 量化版，体积从 bf16 的 65.8 GB 降到 22.1 GB，KL 0.0148。作者用 llm-compressor 0.14.0 按 NVIDIA 的 NVFP4 布局量化：专家用 FP4 权重加 bf16 激活，Mamba2 投影用 FP8，注意力保持 bf16，并用 GPTQ 以 ultrachat_200k 前 256 条对话校准。在 DGX Spark 上用 vLLM 0.30.0 实测通过，MTP 投机解码接受率 63%；24 GB 显存较紧张，建议 32 GB 以上。
推荐理由：作者实测了 vLLM 部署并给出各量化版本与 bf16 的 KL 和拒绝数对比，可据此选择合适的构建。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 FP8-DYNAMIC 量化版，体积从 bf16 的 65.8 GB 降到 35.0 GB，KL 0.0134，用 llm-compressor 0.14.0 无校准数据制作。附 NVFP4A16（22.1 GB）和 W4A16（20.5 GB）4-bit 版本，可在 Ampere GPU 上运行。Heretic 评测协议下（关闭思考，100 条有害提示）各版本拒绝数为 20-26/100，差异不显著；原始 ThinkingCap 拒绝 99/100，bf16 去对齐版降至 21/100。
同一新闻，精选展示《IstroSec 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 去对齐版 W4A16 量化权重》
IstroSec 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 W4A16 量化版，20.5 GB（bf16 为 65.8 GB），KL 0.0215，用 llm-compressor 0.14.0 以 GPTQ 按 64 分组对称 INT4 量化，激活保持 bf16，面向无 FP4/FP8 支持的 GPU（如 Ampere）。在 DGX Spark 上用 vLLM 0.30.0 测试，4 个温度为 0 的请求均正确且工具调用格式正常；Heretic 评测显示 100 个有害提示拒绝 26 个（bf16 去对齐版为 23），作者称数个拒绝的差异不显著。
推荐理由：发布方给出了各量化版本相对 bf16 的 KL 散度和拒绝数对比，还注明两次基线运行差异数个拒绝不显著，便于判断精度损失。
Hugging Face 上架用户 Reeveeran 发布的 my-uncensored-model，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具本地运行，也可作为 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体工具的后端模型。
Solstice-AI 将 DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion 量化打包为 Apple MLX oQ4e 混合精度版本，内置 1,048,576 token 的 YaRN 上下文扩展，内存占用 17.02 GB，可在 16GB/24GB MacBook 上通过 Anvil 或 MLX-LM 运行。官方称在 Claude Code 评测框架下以 9/9 项基准全胜 Claude Opus 4.6 Max，其中 SWE-bench Pro 61.7% 对 53.4%，ARC-C 735、ARC-E 882。Apple Silicon 上的 MTP 多 token 预测带来 1.72×–2.20× 的加速。
leonsarmiento 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX 量化版，采用 BaseQuant_XL 6/8-bit 混合量化并嫁接 MTP 头，总大小 30.60 GB。MTP 头来自 huihui-ai 在去对齐时原样保留的 19 个源张量，经逐张量校验与 Qwen3.6-35B-A3B 原始 MTP 头字节一致。在 oMLX（M4 Pro 48GB）上 mtp_enabled 开启时草稿接受率 89.1%，吞吐 78.6 tok/s，较关闭时的约 58.5 tok/s 提升 28–34%；MTP 加速仅支持 oMLX，LM Studio 只能加载基座模型。
推荐理由：作者给出 MTP 草稿接受率、吞吐对比和逐张量离线校验数据，读者可据此判断这个 MLX 移植在速度与精度上的取舍。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Sage-A1.5-Heretic-Abliterated-Uncensored-i1-GGUF 量化模型，支持以 Q2_K 等量化版本运行。该模型可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或直接推理，也可在 Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等工具中使用，并给出了 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体的具体配置方法。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored2-i1-GGUF 量化模型，示例以 Q2_K 版本运行。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端推理，并支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等工具加载使用。
Hugging Face 上出现 mr-sus 发布的 Minecraftism-4B-Uncensored-GGUF-TEST 模型仓库，提供 GGUF 格式的无审查测试版本。该仓库 README 为空，未部署到任何 Inference Provider，下载量暂未被统计。
Hugging Face 上线 SolsticeAIFoundry 的 Minimax-M3.1-Flash-Uncensored-GGUF-Ultraoptimised-Protium-1.0 模型仓库。该模型采用 GGUF 格式并做超优化处理，目前无部署的 Inference Provider，下载量也未纳入统计。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated-dpo，并提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 的调用与部署示例。模型可通过 pipeline 加载，或经 vllm serve、sglang launch_server 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
abenzerps 基于 TokenRhythm/NeoHorse-1-9B 发布 GSQ-RCO 混合精度 GGUF 量化版本，采用 RCO 保留全部 48 个关键 SSM 参数为 BF16，并用 GSQ 按 Hessian 灵敏度校准逐层优化精度。提供 IQ2_XS 到 IQ4_XS 共 5 档文件，推荐 IQ3_M（3.75 bpw、4.20 GB）。配合 4-bit KV cache 可在 8GB 显存的消费级 GPU 上以约 6 GB VRAM 运行 131k 上下文，遵循 Apache-2.0 License。
dnnagy 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 GGUF 版本（BF16）。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持 OpenAI 兼容本地服务器，也可在 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等工具中使用。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式用于本地图像生成。版本包含 BF16（14.23 GB）至 Q4_K_M（4.60 GB）等多种量化档位，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量；MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，并随附 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件供 ComfyUI 使用。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成 NSFW 等敏感图像。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored2 的 GGUF 量化模型（如 Q2_K）。该模型可通过 llama.cpp 本地服务器或命令行直接运行，并支持 Ollama、LM Studio、Jan、Docker、Pi、Hermes、OpenClaw、Lemonade 等多种工具加载使用。
overhand 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored，并附上性能基准数据。原生 MXFP4 在 32 并发下聚合吞吐达 831.66 tokens/second，高于 NVFP4 target 的 796.13、EXL3 3.5 的 480.84 和 EXL3 2.875 的 452.16；单并发时 MXFP4 首 token 延迟 p50 为 0.34266 秒。