新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Sage-A1.5-Heretic-Abliterated-Uncensored-GGUF 量化模型，可按 Q4_K_S 等量化版本下载。页面给出 llama.cpp 本地运行（含 OpenAI 兼容服务器）、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等多种部署方式的具体命令。
Hugging Face 上线 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 Q4_K_XL-Gufo 重量化版本，共 3 个分片约 103.5 GiB，升级 716 个张量 dtype 并修复 export bug，使 gufo 引擎可在 AMD Strix Halo（gfx1151）上加载，支持 262 144 原生上下文。无新微调，权重与原 Q4_K_S 相同；许可证按上游 Qwen Community License 1.0 分发，而非元数据标注的 apache-2.0。
Hugging Face 上发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，基于原版上游权重转换，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，涵盖 BF16 14.23 GB 到 MLX 4-bit 4.00 GB 等多个量化档位，推荐 GGUF 用户使用 Q4_K_M（4.60 GB）。该版本内置无安全检查器，可直接生成 NSFW 等敏感图像，配套 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 文件，可通过 ComfyUI 与 leejet/ComfyUI-GGUF 分支完成本地部署，文本编码器可卸载至系统内存以节省 9–17 GB VRAM。
Hugging Face 上出现了用户 yusufbantai69 发布的 abliterated 版 Phi_4_mini 模型仓库，README 目前为空。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载数未被追踪。
Hugging Face 上线了 nalemi/chatzwerg-roleplay-uncensored 模型页面，定位为角色扮演、uncensored 模型。目前 README 为空，下载量未被追踪，且该模型尚未由任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供商支持。
m672 发布 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 FP8 块量化版本，模型体积约 31.5 GB，较 BF16 的约 62 GB 减半。与 RedHatAI/gemma-4-31B-it-FP8-block 对比，GSM8k-Platinum 97.68%、MMLU-CoT 89.97%、MMLU-Pro 84.52%，性能差距在 -0.14 至 -0.73 之间。量化采用 llmcompressor 的 FP8_BLOCK 方案，输出 compressed-tensors 格式，可原生用于 vLLM，聊天模板默认 enable_thinking 为 true。
论文报道了在北海道大学医院封闭网络内部署的临床支持智能体平台 LLENS，使用 8 块 NVIDIA H200 GPU 与开放权重模型 Kimi K2.6（约 1 万亿参数），自 2026 年 9 月 14 日起在医院网络运行。Kimi K2.6 从 3 个候选中选出，在 2026 年日本医师执照考试模拟中得 480/500 分；在 180 道基于医院文档的问题上，交互式工具访问准确率 97.2%，高于固定检索的 81.3%（差距 15.9 个百分点，95% CI 10.9-21.3）。
推荐理由：在医院封闭网络内部署开源大模型智能体的完整实测，对比了三种检索方式的准确率，方法可迁移到其他内网场景。
dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去除拒绝方向的 abliterated 版本，提供 BF16 safetensors 与 GGUF 权重。
推荐理由：原文给出消融方法与配对评测数据，MITRE 拒绝率从 0.15 降到 0.0 且各基准质量未显著下降，可据此判断去对齐代价。
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 v2，对 GLM-5.3-FP8 做全谱系权重级去对齐，仅修改 bf16 residual writer 张量，不改 FP8 专家路由，无需微调、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，HarmBench-320 上 GARBAGE 从 7 降为 0，非版权危害面 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），代价是整体 TRUE_COMPLY 下降约 4pp；MMLU 87.43%，较基线 +1.85pp。
IQuest-Q1 是一款稀疏 MoE 智能体基座模型，总参数 320B，激活 15B，通过预训练、中期训练与多 scaffold 后训练三阶段流程构建。该模型结合 SFT、领域专项 RL 与 MOPD 强化智能体编码能力，并以开源形式发布。
Hugging Face 上发布 Sage-A1.5 Heretic Abliterated 的 EXL3 4.0bpw 量化版本，由 exllamav3 1.6.4 的 convert.py 生成，decoder 约 4.05 bpw、lm_head 6 bit、MTP 4 bpw，视觉塔保持 bf16 未量化。目录约 19GB 含三个 safetensors shard，MTP 权重与预处理器配置从父模型 InternScience/Sage-A1.5 补齐，需 exllamav3 1.6.4 加载，可用 -mode qwen35 并开启 MTP draft。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，将 refusal directions 从同系 DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated 迁移而来，以 scale 3.0 的保范双投影编辑作用于 attn.wo_b 和共享专家 ffn.shared_experts.w2（第 4-36 层）。评测显示 LLM 评审下真实拒绝率从基座的 99/100 降到 0/100（53 条完全配合、47 条带免责声明），无害提示 KL 散度 0.093，GSM8K 抽测 18/20 对比基座 19/20。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 GSM8K 抽测数据，并说明关键词检测与 LLM 评审的差异，读者可据此评估去对齐程度。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。