新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
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。
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。
virtualdmns 的 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored（用 Heretic 移除拒绝行为的 SmolLM3-3B）现提供 GGUF 格式，含 Q8_0（约 3.28 GB）和 Q4_K_M（约 1.92 GB）两种量化，chat template 已嵌入文件并支持 /think 与 /no_think 模式。经 llama.cpp 加载测试可正常生成、无拒绝行为，源权重重新评测显示拒绝率 3/100（原版基线 82/100），KL 散度 0.0684。可通过 llama.cpp、LM Studio 或 Ollama 运行，采用 Apache-2.0 许可。
huihui-ai 基于 abliteration 技术推出 Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒答行为。最新更新仅对第 18 至 51 层做 abliterated 处理，其余层保持原样以保留更多原始性能，MTP 与视觉部分未修改。模型可在 Hugging Face 下载，也可通过最新版 ollama 以 `ollama run huihui_ai/Qwen3.8-abliterated` 直接运行。
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。
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。
xerofounder 在 Hugging Face 发布经 abliterated 处理的 XeroCore 1.0，采用 Pareto Optimal Solution（Trial 46），拒绝率从基线 98% 降至 0.0%（0/100），KL 散度 0.5558，修改范围为第 1 至 39 层，使用 Arbitrary-Rank Ablation（ARA），并附带 PEFT LoRA adapter。
mr-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Thinking Uncensored 的 GGUF 量化版本，该模型是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，基于 huihui-ai 的 Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated 微调，共 4.02B 参数。Q4_K_M 量化为 2.5 GB，留出集评测中 100% 输出有效 JSON、68.8% 动作正确；模型先写思考再输出 JSON 动作，采用 abliterated 无审查基座，可通过 Ollama 或 llama.cpp 运行，微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可。
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。
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。
Avichaudhry 基于 Unsloth 在本地硬件上用 4 个 Claude-4.6-OS 数据集微调 Qwen3.5-2B dense 模型，发布完全无审查的 HERETIC 版本。该模型在 arc、boolq、piqa 等多数 benchmark 上超过基座（如 arc 0.366 对 0.348），推理"size"经训练缩减，视觉图像功能测试可用，原生上下文长度 262,144，建议最低 q4ks 或 IQ3S 量化。
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。
huihui-ai 发布 google/gemma-4-31B-it 的去审查版本 Huihui-gemma-4-31B-it-abliterated-v2，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为，且前 5 层未做处理以减少警告和拒绝。该版本 PPL 为 13161.2940，低于原版的 14874.7532 和上一版 abliterated 的 13335.5546。模型可通过最新版 ollama 以 huihui_ai/gemma-4-abliterated:31b-v2 直接运行，官方建议用于研究测试而非生产环境。
grainrigi 在 Hugging Face 镜像了 HauhauCS 的 Gemma4-26B-A4B-Uncensored-HauhauCS-Balanced GGUF 量化版，作为备份保留 Q8_K_P 与 f16 mmproj。原版基于 google/gemma-4-26B-A4B-it，总参数 25.2B、激活约 3.8B（128 专家取 top-8 加 1 共享专家），256K 原生上下文、原生多模态；经自动化与人工拒绝基准测试为 0/465 拒绝，少量边缘提示首次会回避但重问即答。
推荐理由：原文给出 0/465 拒绝率的自动化与人工实测数据，以及各量化档位大小和推荐配置，便于按显存选档。
grainrigi 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO 的 abliterated GGUF（SC117 仓库镜像），通过字节级张量移植把 Qwen3.8-Flash-Next 去对齐权重的 144 个张量（约 41.1B 参数、占主模型 33%）换入已有 GSQ-RCO 量化文件，覆盖全部 48 层的残差写入张量。
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）。
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。
AtomicChat 把 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B（基于 Gemma-4-E4B-it）的拒绝行为从权重中移除，提供烘焙 GGUF 量化版和 3.5 MB rank-1 LoRA。按 Arditi et al. 2024 的拒绝方向方法处理 Gemma 4 每块三次写入及其 RMSNorm 共 126 个矩阵。JailbreakBench 拒绝率从 93.8% 降到 1.2%，俄语红队提示从 76% 降到 0%，XSTest 从 9.2% 降到 0.4%，开启思考后 30 题中 29 个拒绝降为 0；MMLU 从 68.50% 到 67.85%（McNemar p=0.21），工具调用 20/20、30k 长文检索 3/3 不受影响。
推荐理由：原文给出完整的拒绝方向定位方法与前后对照数据，拒绝率从93.8%降到1.2%，MMLU与工具调用影响均有实测。
Octopusman388 发布 electroglyph/flint-uncensored 的 GGUF Q4_K_M 量化版（22.5 GiB），该模型是对 RecursiveSI/flint（39.8B-A2.5B MoE 编码模型）的 Heretic 去对齐版本，仓库仅做转换与量化，无额外训练，Apache 2.0 许可。实测拒绝率 5/100（原版 98/100）；已知问题是在边界/敏感提示下推理可能失控，10k+ 字符无答案，presence_penalty 1.5 无效，用 --reasoning-budget 4096 加提示语可缓解，4/4 单轮及多轮 agent 运行均正常终止。
推荐理由：作者实测了拒绝率前后对比和推理循环问题，并给出可复现的 reasoning budget 缓解参数与解码速度数据。