新闻、仓库与研究，按时间排列。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron 3.5 Super VL 的 NVFP4 量化版本，这是一个 120B 总参数、12B 激活参数的视觉语言模型，采用 Mamba-2 与 MoE 混合架构加 C-RADIO 视觉编码器，支持最高 1M token 上下文和原生 MTP 投机解码。量化通过 BF16 模型的量化感知蒸馏完成，模型卡给出了 BF16 与 NVFP4 在 GPQA-Diamond、SWE-bench Verified、Video-MME v2 等数十项基准上的对照结果，并提供 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 在 DGX Spark、H200、H100、GB200 上的部署配置，许可证为 OpenMDW-1.1，可商用。
推荐理由：模型卡同时给出 BF16 与 NVFP4 的完整基准对照和多种硬件部署配置，读者可以据此评估量化损失与所需显存门槛。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-GSQ-Uncensored，对 dealignai 的 abliterated 检查点做校准混合量化，552B 参数 MoE 压缩至约 163 GB（152 GiB 专家权重），可在 RTX 4090 24 GB + 90 GB RAM + NVMe 的家用 PC 上运行。量化采用三档专家格式（42.8% 三值、39.2% 2-bit、18.0% 3-bit），与同尺寸均匀 Q2_0 相比输出误差低 17%；held-out 困惑度 5.645（原模型 4.915），top-1 一致率 0.674。实测 Prefill 250 tok/s、Decode 约 26 tok/s（启用 ggml patch 可达 27+）。
推荐理由：原文完整公开了混合精度量化的校准方法、逐层误差和困惑度数据，并给出在单张 RTX 4090 上复现所需的全套工具与硬件清单。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供从 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多种量化文件，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量。该版本移除内置安全检查器与内容过滤，可直接生成 NSFW 内容，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，仓库内包含 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 等配套文件。采用 Qwen Research License 授权。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 smollm2-1.7b-abliterated 的 GGUF 静态量化版本。该模型暂未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
maximUlya 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，基于上游原始权重，提供 BF16、Q4_K_M 等多种量化文件，大小从 4.15 GB 到 14.23 GB 不等，推荐 Q4_K_M（约 4.6 GB）兼顾体积与质量。该版本移除内置安全检查与内容过滤，可直接生成成人及敏感图像，不拒答也不出黑图。需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF（leejet fork）使用，文本编码器卸载到系统内存可节省 9–17 GB VRAM，采用 Qwen Research License。
bowmanslayer 在 Hugging Face 发布 VeriLoop-E2-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具在本地运行，并支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容 API 服务器，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
Petyx123 在 Hugging Face 发布 abliterated 版本的 Huihui-GLM-5.3-Flash GGUF 模型，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。该模型为图像-文本到文本多模态模型，可在 llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、LM Studio、Docker Model Runner 等多种推理框架中运行，并支持通过 OpenAI 兼容 API 进行本地部署调用。
Zewsic 在 Hugging Face 发布 edwixx/diffusiongemma-26B-A4B-it-HERETIC-Uncensored 的 NVFP4 量化版本，基于 Heretic 修改后的专家权重而非原始 Google 模型。MoE 专家与 dense MLP 采用 NVFP4（W4A4、group size 16），注意力、embeddings、router、vision tower 等保留 BF16，校准使用 ultrachat_200k 的 128 个样本、截断至 2048 token。原生存储需 Blackwell 或更新 GPU，可通过 vLLM 部署，许可证为 Apache 2.0 加 Gemma 4 条款。
Hugging Face 上发布了 robertbschuette/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，基于 GLM-5.3-Flash 的 abliterated 版本，提供 UD-Q4_K_XL 量化格式，支持图像-文本到文本的多模态输入。页面给出了用 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等工具加载和部署的完整方法，llama.cpp 路线可启动 OpenAI 兼容的本地服务器。
balkhaisi9 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber 的 GGUF 量化，用真实 agent 编码会话日志构建重要性矩阵，而非通用英文语料，保留 MTP 头与视觉塔。提供 IQ4_XS（含/不含 MTP，14.96/15.38 GiB）与校准矩阵文件，配对评测显示 IQ4_XS 相对 Q5_K_M 的 PPL 代价为 +0.417%±0.187%，在单卡 V100 上端到端速度为 Q5_K_M 的 1.20x，逐字抄写保真 7/7。该仓库只做量化，无微调或行为改动，上游为 philbert440 的 abliterated 去拒绝模型。
推荐理由：作者给出基于真实agent流量的imatrix校准语料构造方法与配对评测数据，做法可复现，对低比特量化部署有可迁移价值。
thelogicalgate 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-Sushi-2bpw-Abliterated，将原版 GLM-5.3-Flash 的 EXL3 2bpw 专家与来自 abliterated 供体的 29 个 BF16 注意力输出投影组合为 Sushi 包。模型分片约 87.70 GB，仅供 Sushi v1.2.2 在 Apple Silicon 上加载，需 macOS 26.2 及以上。该实验性移植的拒绝减少与能力保留尚未经完整评估，诊断中 17*23=391，DFlash2 串行 33.283 tok/s、开启时 46.235 tok/s，draft 接受率 88.5%。
darask0 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored 的 IQ2/IQ3 混合量化版，基于 orcarouter 的 FP8 源模型转换，两个 GGUF 分片共 83.707 GiB。该版本保留全部 45 层文本主干和 42 个路由层中的 288 个专家，采用校准和 GPTQ 误差反馈，路由专家主要用 IQ2_XXS、重要下投影用 IQ3_XXS。在 RTX PRO 6000 96 GB 上实测 256 输入时 decode 91.0 tokens/s，需自建补丁版 Maya 运行时，与原版 llama.cpp、LM Studio、Ollama 的兼容性未经验证。
AI-conn 在 Hugging Face 上 fork 了 HauhauCS 基于 Zhipu AI GLM-4.7-Flash 制作的无对齐版本 GGUF，以固定副本并附带部署修复说明，推荐 20 GB 显卡使用 Q4_K_M 量化（16.89 GiB）。实测指出 Ollama 0.32.1 之前会把该 MoE 当密集模型执行（13.7 tok/s），升级到 0.32.1 后达 77.8 tok/s；默认 202,752 token 上下文会导致 prefill 约 51 秒、解码约 10 tok/s，建议 Modelfile 设 num_ctx 32768 和 num_batch 2048（25K prompt 从 665 秒降到 33 秒）。
AI-conn 在 Hugging Face fork 了 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-abliterated，由 mradermacher 完成 GGUF 转换，基础模型为 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct，采用 Apache-2.0 许可。该 MoE 模型总参数 30B、每 token 激活约 3B，但全部专家权重需常驻 VRAM；20 GB 显卡推荐 17.28 GiB 的 i1-Q4_K_M 文件。社区实测基础模型在 HumanEval Pro 得分 60.4%，目前尚无任何 abliterated 版本的独立编程评测。
shefowl 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated GSQ-RCO GGUF 剪枝版，每层保留 512 个路由专家中的 352 个，未重量化或重训，基于 IST-DASLab 的 RCO 专家搜索。在 RTX 4050 6GB 加 16GB 内存的笔记本上以 Strata 0.1.42 达到 10.8 tokens/s，全量 512 专家版为 9.0；代价是事实问答 NQ-open 得分 28.4%（全量 33.1%），greedy 代码答案循环次数明显增多。与 dense Qwen3.8-27B 在事实和代码上打平；相比专注代码的 ISTA Coder 速度更快且可在代码外使用。文件共约 56.5 GB，附带 Strata 运行配置和专家档位文件。
推荐理由：原文给出完整速度与基准对照数据，读者可以直接判断这版 352 专家剪枝文件在自己的显存预算下值不值得用。
wacomctl672 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-ninfer3090，这是基于 d0xin abliterated 检查点、面向 ninfer-3090 转换的量化产物，并集成了 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2。基座为 Alibaba Cloud 的 Qwen3.8-27B（Apache 2.0），指令微调来自 UkisAI 的 Swift-1.5-Qwen3.8-27b。Swift Open License v1.0 规定年营收低于 $1,000,000 USD 的实体可免费商用，超过需与 UkisAI 达成商业协议。
CCSSNE 在 Hugging Face 发布基于官方 QAT 权重的 HauhauCS 去对齐版 Gemma4-31B，实测 0/465 拒绝，数据集和能力不变。提供 Q4_K_M 主模型（18.7 GB）、mmproj 视觉文件（1.2 GB）和来自 Unsloth 的 MTP 投机解码头（280 MB），经 llama.cpp 测试生成速度约快 53% 且输出一致；支持 256K 上下文与图像输入，兼容 llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp 等 GGUF 运行时。
推荐理由：原文给出拒绝率实测结果和 llama.cpp 部署命令，还说明 QAT 4-bit 量化选型理由，可作为去对齐模型的参考样本。
minas2025 在 Hugging Face 发布 Qwen-3.5-2B-StupidChat-Uncensored（F16）模型，可在本地以 OpenAI 兼容服务器或命令行方式运行推理。模型支持通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具拉取使用，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体框架。
Gemma4-26B-A4B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP（Q4_K_M，已移除拒绝回复）以 NInfer v3 格式发布，单个 .ninfer 文件 15.88 GiB，逐字节保留原 GGUF 块、不重新量化，并用随附的 MTP draft 头做投机解码。模型为文本模型，支持最多 8 个并发请求、提示词前缀复用、结构化输出、OpenAI 格式工具调用与可选思考模式；在 RTX 3090 上开发测量，权重占 15.6 GiB 显存。
Adolphsson 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED 的 GGUF 量化版本，基于 dealignai 对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B MoE，1M 上下文）的权重级 abliteration 结果转换。提供 Q8_0（508 GB）、Q4_K_M（449 GB）、Q3_K_M（374 GB）三种量化及 BF16 视觉 projector，Q4/Q3 为从 Q8 两步 requant，敏感层用 Q5/Q6/Q8；模型推理电路已按 OrcaSAQ 风格做敏感度感知量化，完整 1M 上下文（KV 约 890 bytes/token）。
推荐理由：不只放出去对齐权重，还给出逐量化的拒绝率与 NIAH 实测和 CPU 部署配方，读者可据此评估质量损失。
hotdogs 发布 jev-Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PTQ1_0 的 TQ1_0 量化版本。用户可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等多种工具，并可在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 中配置调用。
OpenMOSS 在 Hugging Face 发布 MOSS-Image 系列的基座文生图模型 MOSS-Image-Base，支持自然语言提示词、标签序列和 JSON Layout 控制文字与物体排布，权重和推理代码以 Apache 2.0 许可开放。正文给出 diffusers 快速上手代码（transformer 与文本编码器用 bfloat16，VAE 用 float32，捆绑 FLUX.2 small 解码器的 VAE）、默认采样设置（Flow-matching Euler、50 步、CFG 3、负分支跳过第 22 层），并对比了 Base 与 SFT 版本在同一示例上的文字分组与白板排版差异；另提供 ComfyUI 原生插件和面向 agent 的提示词增强 skill。
推荐理由：原文给出了完整的推理代码、采样参数和 Layout JSON 格式，读者可以直接在本地复现这个文生图基座模型的用法。
ayngepaw 在 Hugging Face 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版本，平均比特率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含 MTP 层可作投机草稿模型。与 FP8 源对比 wikitext-2 困惑度为 3.440 对 3.302；tau2-bench 上与原版 GLM-5.3 FP8 差异不具统计显著性。作者提醒 TabbyAPI 的 glm4_5 解析器会把字符串参数误解码为整数，导致约 70% 工具调用失败，评测时已修复该问题。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 的 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理运行，并支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种本地部署工具，覆盖 macOS、Windows、Linux 平台。
Tree-AI-lab 在 Hugging Face 上发布了基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的无审查（uncensored） coder GGUF 量化模型。该模型提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具在本地运行，并支持以 OpenAI 兼容服务器方式部署。
Hugging Face 上线 abliterated 版 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的 GGUF 量化模型，提供 Q4_K_M 版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade 等工具运行，支持启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也可配置到 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具中使用。
DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP 模型现提供 MLX 优化版本，用于 Apple Silicon 推理。该版本由 Q8_0 GGUF（30.24 GB）转换而来，866 个张量全部反量化为 float16（约 55 GB，12 个分片），质量与原 GGUF 权重一致、无精度损失。架构为 Qwen3.5 dense（65 层、5120 hidden、24 heads、248320 vocab），采用 Apache-2.0 许可证。
Huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查（abliterated）GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为。多个衍生系列仅对 0 起始索引的第 22 到 52 层做消融，并采用 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等混合量化以提升响应质量；MTP 与视觉部分未修改。可通过最新版 ollama 或 llama.cpp 运行（-c 262144），官方提示安全过滤已大幅降低，建议仅用于研究测试环境。
erichartford/gemma-3-1b-it-abliterated-mlx-8Bit 现已在 Hugging Face 上提供，该模型由 mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated 转换为 MLX 格式，使用 mlx-lm 0.22.1，并以 8Bit 量化。用户可通过 pip 安装 mlx-lm，用 load 与 generate 接口加载模型并生成回复。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的无对齐 GGUF 编码器，将文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，作为聊天模型时英文拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变。实测显示原版 Qwen-Image 流水线本就能绘制全部 45 条敏感提示词的结果，45 条提示词无一翻转，图像 LPIPS 偏移约 0.088。文件按 BF16 到 Q2_K 量化阶梯提供，配 AD 布局和重要性矩阵，可用 stable-diffusion.cpp 以 --llm 参数本地运行，方法沿用 Arditi et al. 的单方向消融。
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%》
Kre80r 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 AutoRound W4A16 量化版，采用对称 4-bit 权重、group size 128，体积从 54.7 GB 降至 18.7 GB，上下文长度 262,144 保持不变。量化在 2x RTX 3090 上约 8 小时完成，已在 vLLM 0.29.0 中通过加载和文本、图像、工具调用冒烟测试，但未做质量评测。该模型经 Heretic 去审查处理、安全对齐大幅削弱，仅限研究与实验用途，许可为 PolyForm Small Business 1.0。
社区将 Blackfrost 的 Qwen3.8-27B-ABLITERATED（27B 参数）转换为 Inco AI 开源推理引擎 Splash 的 splash-packed-q4 格式，供 LM Studio 在 Apple silicon 上运行。包内含 4-bit affine 量化目标权重（组大小 64）、DFlash 2 投机解码草稿模型、BF16 视觉编码器和 tokenizer，磁盘约 16 GiB，原生上下文 262,144 tokens。转换仅做量化与重排，未改动权重；需 M3 或更新芯片、macOS 26.4+ 及至少 36 GB 统一内存。
sjoe1244 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 EXL3 量化版，权重、lm_head、视觉塔和 MTP 头均为 4-bit，仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3。在一块 RTX 4090 上实测：加载后显存 21.0 GB，无思考模式 155–167 tok/s，MTP 起草接受率 81%；作者注明只做了短测，最长提示词 9K tokens，质量未对照 BF16 源模型。许可为 Apache 2.0，去对齐工作来自 llmfan46。
推荐理由：作者给出了单张 24 GB 卡上的实测数据，包括显存、速度和 MTP 接受率，对想本地跑同款量化的人有直接参考价值。
alesha-pro 发布 GLM-5.3-Flash-abliterated-Maya-M-GGUF，基于 Project Maya 的 Maya-M 量化，附带 2.2 MB 拒绝方向向量和 Maya 引擎补丁，可在推理时逐层移除拒绝。在 4x RTX 3090 上开启向量后 256K 上下文解码 56 tokens/s；178 条 AdvBench 与 JailbreakBench 请求中仅 2 条仍拒绝（自杀与自残相关），未开启向量的 EXL3 2.05 bpw 量化上原模型拒绝 144/146，开启后 438 条回答 0 拒绝。
推荐理由：作者给出拒绝向量构造方法与178条请求的拒绝率前后对比，并附KLD数据，读者可自行判断去对齐幅度。
satellitedown 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated fngine 单 GPU 推理包，迁移 huihui-ai 的消融结果，48 层单拒绝方向拟合最小余弦 0.9999985。在 RTX 5090 上对 32 个轻度提示词，未消融版拒答 8 个、该包 0 个，数学、Python 与知识测试两版得分相同，速度无可测差异。pack 约 89 GiB，要求 sm_120a GPU、约 60 GB 主机内存，提供 OpenAI 兼容接口与 256K 上下文。
推荐理由：给出了 abliteration 的迁移方法、消融方向拟合与拒绝率前后对照，可复核的去对齐发布。
作者发布 GLM-5.3-Flash 的 EXL3 混合量化（gate/up 2 bit、expert down 3 bit，约 2.4bpw，98.1 GB），并附 2.2 MB 的逐块去拒向量，运行时从 4 条残差流中减去各 3 个方向来移除拒绝。在 4x RTX 3090 上可跑 256K 上下文（77% 专家驻留 VRAM），256K 下 178 个 AdvBench/JailbreakBench 回答 0 拒绝，原版 2.05bpw 量化在无思考模式下 146 请求拒绝 144 个；带向量后速度为 52.4 tokens/s 对比无向量 53.7。KLD 0.0959，需配合作者自己的 exllamav3 fork 使用，许可证 MIT。
推荐理由：作者给出逐块去拒方向的构造方法、拒绝率前后对照和KLD量化数据，可自行复现并检验量化与去对齐的实际代价。
beginning-ai 在 Hugging Face 发布了 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored（去拒绝的 BF16 版）的 NVFP4 混合精度量化，目标是单张 96 GB Blackwell GPU 上用 SGLang 运行。与官方 base 相比源模型改动了 1,658 个张量中的 149 个；checkpoint 占盘 120 GiB（BF16 源为 335 GiB），GPU 上约 78 GB 权重，47.7 GiB 的 n-gram PLE 表可放在主机内存或 NVMe。在 RTX PRO 6000 上单流解码约 265 tok/s（2K 上下文）、约 240 tok/s（200K），KV cache 786K token、上下文 524K。
推荐理由：原文给出了逐张量对比、校准数据与拒绝行为说明，读者能看清这个去对齐量化和官方版在结构与数值上的确切差异。
Nova-Zero 在 Hugging Face 发布 Gemma-4-E4B-it-Uncensored-GGUF 无审查 GGUF 量化模型，提供 Q5_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等多种方式本地运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器和终端直接推理，也可在 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具中配置使用。
YueFong 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化版，用于本地图像生成。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及敏感图像而不出现提示词拒答或黑图；提供 BF16 到 Q4_0 等多档量化（如 Q4_K_M 为 4.60 GB），并附配套文本编码器 qwen3vl_8b 与 VAE 文件、ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF 的部署与低显存配置说明。
推荐理由：原文列全了各量化档位的文件体积与显存占用，还给出 ComfyUI 的部署步骤和文本编码器卸载方案，照做即可跑通本地生图。
swdq 在 Hugging Face 放出 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX affine 4-bit 权重，并把检查点自带的 MTP 头量化为 mtp-4bit.safetensors，供 TensorFold 的 Qwen3.6 MoE CUDA 家族使用。在一台 NVIDIA DGX Spark（GB10）上用 TensorFold 0.6.6、--mtp-drafts 2 --prefill-f8 实测，8k tokens 预填充 5,700–7,200 tok/s、解码 98–128 tok/s；相比之下 BF16 检查点在 vLLM 0.29 加 FP8 在线量化加 MTP 2 下解码约 53/69 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的量化方法、实测吞吐数据和复现命令，读者可以直接拿来在单机上部署这个 4-bit 版本。