新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
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。
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。
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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》
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。
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。
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。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化版本，该模型为无审查的推理模型。仓库页面显示模型大小约 0.4B 参数、架构为 clip，具体下载量数据暂未提供。
lilcheaty 发布了 RecursiveSI/flint 的 abliterated BF16 衍生版本，按 Arditi et al. 2024 的拒绝方向方法从第 20 层估计方向并编辑了 12,131 个张量，采用 Apache 2.0 许可。Q3_K_M 量化版在 20 条保留提示上显式拒绝从 20/20 降到 0/20，20 条编码提示双方均 0 拒绝且 40/40 完成回答，作者提醒该小规模对比不代表通用安全或能力基准。运行需 llama.cpp PR #30928 等补丁，GGUF 转换版在 lilcheaty/flint-abliterated-GGUF。
推荐理由：作者给出了拒绝方向的估计方法与 20 条保留提示上的拒绝率前后对比，还说明了编辑未覆盖的局限。
lilcheaty 基于 RecursiveSI/flint 发布权重编辑的去对齐版本 flint-abliterated-GGUF，沿用 Apache 2.0 协议，从 128 条 AdvBench 有害提示与 128 条 Alpaca 无害提示估计拒绝方向并改写权重。实测显示 20 条保留提示上显式拒绝从 20/20 降到 0/20，20 条编码提示双方均 0 拒绝且 40/40 完成回答；作者说明该对比规模小、不构成通用安全或能力基准，运行需应用 llama.cpp PR #30928 的补丁版本。
同一新闻，精选展示《lilcheaty 发布 RecursiveSI/flint 的 abliterated 去对齐权重版》
dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本，原生 FP8 量化、1M token 上下文，保留视觉、推理与工具调用能力。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 拒绝率反而升至 42.8%→1.6% 通过；MMLU-14k 全集准确率从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类科目后仅 -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》
Heisengerg 在 Hugging Face 上发布 MOSS-Image NSFW 去审查 LoRA，基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 扩散模型加载使用，提示词触发词为 moss_xvstyle。该权重可用 Diffusers 通过 pipe.load_lora_weights 加载，也可在 Google Colab、Kaggle 及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用中运行。
Huihui-ai 发布 openbmb/MiniCPM5-2B 的无审查版本 Huihui-MiniCPM5-2B-abliterated，采用 abliteration 技术移除 LLM 的拒答行为，且不依赖 TransformerLens。该版本 abliterated 第 6-37、40 层（0-based），属概念验证实现，用于探测各层对消融的影响；由于模型太小，性能仍不足。模型可通过 Hugging Face transformers 库加载使用。
cinnybun02 在 Hugging Face 发布 Spark-X2.6-4B-Abliterated 的 Q5_K_M GGUF（2.77 GiB），用 llama.cpp 的 gguf_new_metadata.py 仅改元数据，将 Sharp-Spark v1.0.0 模板内置为 tokenizer.chat_template，权重与源文件逐字节一致。该模型为 XHToken 的 4.1B dense thinking model，经 Heretic 去除 53 个张量中的 refusal 方向；spark2_5 架构下 131k 上下文时 KV cache 量化后约 1.9-2.5 GiB。
orcarouter 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版的 GGUF 量化权重，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存占用）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建，基于 763B 参数 MoE 模型，含 197B 参数 Engram n-gram 表常驻 SSD。去对齐后 500 条有害提示拒绝率加权均值从 0.874 降至 0.074，过度拒绝从 0.069 降至 0.006，MMLU 保持 0.91 左右不变。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率与 MMLU 前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、能力是否保留。
SC117 发布 Spark-X2.6-4B-abliterated 的 FIT-GGUF 量化仓库，基于 XHToken/Spark-X2.6-4B 本地做输入门控消融，100 条留出有害提示的拒绝数从 99 降到 7，3-token 全分布 KL 扰动 0.0477，比同拒绝门槛下无门控的 0.2134 低 78%。仓库含 5 个经 KL 门限验证的 FIT 档位加 BF16 参考文件，五档合计 12.84 GiB，比同门槛下最小原生预设小 0.60 GiB（4.5%），其中两档即原生预设；imatrix 由公开语料重建，评测切片未进入校准文本。
推荐理由：原文给出输入门控消融的拒绝率与 KL 前后对比，以及五档量化相对原生预设的实测差距，可据此评估取舍。
Hugging Face 用户 Lordking998 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型。基准测试显示，Native MXFP4 格式在 32 并发下达 831.66 tokens/second 聚合吞吐，1 并发时为 146.84 tokens/second、首字延迟 p50 为 0.34 秒，整体吞吐高于 EXL3 2.875 和 EXL3 3.5 两种量化格式。模型以 uncensored（无审查）版本形式开源在 Hugging Face。
cc1244578151 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Uncensored GGUF 量化模型，规格为 120B 参数、180B 级 512 专家 MoE（每 token 激活 10 个），并搭载 Turbo Brilliance 50x 系统（27 推理 + 27 instruct 模式，另有 9 个 xhigh）与 15 个 AI Constructs。该版本经 abliterated 去审查处理、无 censorship，支持在提示词、API 或 VLLM 中实时切换模式，可在 12GB 显存 GPU 上运行；实测 46GB 双 GPU + 内存 offload 达 17 t/s，全 GPU offload 达 60-90 t/s。
Riyan200324200324 基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 发布去审查版本 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Uncensored，采用 Guilherme34 的 uncensor 数据集与 QLoRA 微调，遵循 MIT 许可。模型需手动设置指定 system prompt 以获得去审查输出，训练使用 2 x RTX 4090（24 GiB），共 4 个 epoch；因完全依从请求，建议自行加对齐层。
apetersson 正在上传 DeepSeek V4.1 Flash 1017 Abliterated 的 MLX 版本，为 Apple Silicon 准备的 oQ2.5e 混合精度检查点，共 53 个 Safetensors 分片，包大小约 342.7 GB，尚未完成，需等待 PUBLICATION.json 和 v1-oQ2.5e-mtp 标签发布后再下载。推荐在 256 GiB 统一内存 Mac 上用 oMLX 0.7.2 运行，上下文从 32K 起步，Engram 张量约 114.4 GiB 卸载至本地 SSD；SSD 前缀缓存测试中 8,588 个 token 复用 8,192 个，请求耗时从 14.62 s 降至 1.45 s。
Hugging Face 用户发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Uncensored-Turbo-Brilliance 的 GGUF 量化版，为 180B 参数、512 专家（每 token 激活 10 个）的无审查 abliterated 模型。其 Turbo Brilliance 系统含 27 推理与 27 instruct 模式及 15 个 AI Construct，可在提示词、API 或 VLLM 中即时切换，instruct 模式 0 thinking token；量化由 GSQ-RCO 完成，可在 12GB 显存 GPU 上运行，RTX6000（96GB）估计达 150 t/s。
alexwkleung 用 Heretic 对 XHToken/Spark-X2.6-4B（dense 4.1B 思考模型）做定向消融，发布 abliterated GGUF 权重，并用 llama.cpp 量化出 Q4_K_M 到 Q8_0 多档。与官方 Q8_0 对照：拒绝率从 43/44 降到 0/44（thinking 开与关均如此），GSM8K n=100 为 88/100 对 91/100，McNemar p=0.45 未检出数学回归；代价是思考开启时平均约 5k tokens（stock 529），部分超出 8192 预算，无拒绝系统提示可将其减半。
推荐理由：原文给出与官方 Q8_0 逐位对照的拒绝率、GSM8K 和思考开销数据，可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
thelogicalgate 基于 InternScience/Sage-A1.5 发布网络安全向拒绝消融（abliteration）版本，打包为 Apple Silicon 原生 MLX 8-bit 量化并保留原训练的 MoE 多 token 预测（MTP）草稿头。校准使用 mlabonne/harmful_behaviors 与 harmless_alpaca 各 128 条提示，在 8–31 层以强度 0.75 修改 72 个输出投影模块，路由权重与 QKV 投影未改动；12 条非工具冒烟提示中拒绝启发式检出基线 2 次、修改版 0 次，本地 Python 反序列化与 IDOR PoC 由基线拒绝变为可产出脚本。
推荐理由：原文给出了激活校准方向、修改层与拒绝率前后对比等实测细节，读者可据此判断这个去对齐版本的实际改动幅度。
Subnet46 在 Hugging Face 发布 zai-org/GLM-5.3-Flash 的 abliterated 版本，通过正交化移除拒绝方向并直接烘焙进官方 block-FP8 分片，可原位替换原权重。JailbreakBench 有害拒绝率从 0.891 降至 0.094，过度拒绝从 0.094 降至 0.000，MMLU 等四项能力基准变化在 ±1.5 pp 内；部分内容类别不受该方向中介仍接近原拒绝率，权重共 306 GiB，需 8×H100/H200 以张量并行运行。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、能力保留数据和拒绝方向所在层的分析，可据此判断这次去对齐实际去掉了多少。
DevelopingDad 在 Hugging Face 发布基于 NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的去对齐独立权重，将 trial 117 实验的拒绝方向干预直接烘焙进 checkpoint，无需运行时 adapter。实测显示烘焙版拒绝数为 0/100（开发集）与 3/100（保留集），与原 adapter 的 KL 差异约 0.037 nats；散文解码约慢 12%（34.8 vs 39.4 tok/s），代码速度基本持平，需 B12X vLLM 运行时，serve-spark.sh 支持 262,144-token 上下文与 MTP 投机解码。
推荐理由：原文给出了拒绝率与 KL 的实测对比和单机性能数据，读者可以据此判断这个去对齐版本的实际代价与效果。
theJuice85 在 Hugging Face 发布面向 Qwen3.8-27B-GGUF（Q4_K_XL）的去对齐 LoRA 适配器 heretic-qwen38-t26，用 directional ablation 搜索找到。实测将硬拒绝率从基座的 33-86% 降到约 0，能力评测（AIME24、GPQA、MMLU Pro 等 43 个成对项）未发现可统计的能力损失；仅 2.5 MB，AGPL-3.0-or-later。注意其只评测了拒绝率与能力回归，未评测下游安全性，且系统提示词是必要条件，缺失时模型会以带说教的方式作答。
推荐理由：作者给出成对的拒绝率与能力回归数据，硬拒绝从 33-86% 降到约 0 且能力无可测差异，可据此判断这个去对齐适配器的实际效果。
ily-lab 发布 GLM-5.3-Flash-UNCENSORED 的 R2-40 IQ5_KS 路由专家 GGUF，供 g53 引擎在 1-2 张 RTX 3090 上运行这个 320B 总参 / 18B 激活的 MoE 模型。该模型基于 zai-org/GLM-5.3-Flash（MIT），由 dealignai 制作去对齐版本，移除了安全拒绝；专家文件约 207 GB 分 13 个分片，密集骨干来自 dealignai/GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-FP8，相对 BF16 的平均 KL 散度为 0.026-0.036，并附 BF16 视觉投影器 gguf 支持图像输入。专家文件本身也是含全部张量的有效 ik_llama.cpp GGUF。
Hugging Face 上线 wserdf6tgb/openmoss-image-NSFW-uncensored，这是一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的 LoRA 权重，用于生成无审查的 NSFW 图像。页面提供了用 Diffusers 加载 LoRA 权重的示例代码，并附 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等使用入口。
BIGJUTT/Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 是在 HauhauCS 的 uncensored Qwen3.8-27B 权重（866 个 tensor 与上游逐字节一致）上，套用 DavidAU Turbo-Brilliance "AI Construct" 聊天模板的 GGUF 模型，支持 Joker、Dr. House、20-agent Einstein panel、Socratic tutor 等按请求选择的模式。模板内置于每个 GGUF 中，llama.cpp、LM Studio、Ollama 无需额外参数即可加载，文档给出 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker 等多种运行方式，示例量化为 IQ4_XS。
mradermacher 在 Hugging Face 上架了 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化模型，提供 IQ3_M 等量化格式。页面给出 Transformers、llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、MLX 等多种本地运行与部署方式，可通过 llama-server 启动 OpenAI 兼容本地服务器。
mradermacher 在 Hugging Face 上线 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking-bf16-i1-GGUF 量化模型，提供 Q2_K 等量化格式。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，并适配 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade、LM Studio 等多种本地工具。
AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 DwarfStar（ds4）Q2 版 GGUF，把 DeepSeek 的拒绝方向从权重中投影移除，仅替换写入残差流的 122 个张量，其余字节与原文件一致，文件大小 365.7 GB，MIT 许可。同一编辑在 llama.cpp 实测中，JailbreakBench 英文拒绝率从 91.4% 降到 0.0%，XSTest 安全拒绝率从 8.0% 降到 0.4%，MMLU 变化在约 2 分内；该文件本身尚未在 DwarfStar 上测得数据，适用 Metal（Apple Silicon）、单张 CUDA GPU 或 ROCm。
推荐理由：原文给出同编辑在 llama.cpp 上的 JailbreakBench 等前后实测数据，读者可以据此估算该 Q2 版本的去对齐收益与 MMLU 代价。