Spark-X2.6-4B-Tema_Q-Abliterated 模型发布
基于 XHToken/Spark-X2.6-4B 的去审查版本，用 Tema_Q-Abliterated v1.1.1（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向，完整生成测试拒绝 0/100，KL 散度 0.0353。SCAPE 代理目标比常规全生成评估快约 49 倍，CPU 即可运行。用法与基础模型一致，支持 transformers、vLLM、llama.cpp 等。
#abliterated
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4848 Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5353 LFM2.5-24B-A2B-Uncensored 发布：仅改动一个张量将拒绝率从 89/100 降到 0
pottokao 发布基于 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本，用 Heretic 的 ARA 方法和分布式 Optuna 搜索实现。仅 model.layers.38.self_attn.out_proj.weight 一个张量被改动，BF16 权重、tokenizer 和聊天模板保持官方原样。实测（关闭思考块后测）拒绝率从原版 89/100 降到 0/100，first-token KL 为 0.260；作者提醒不同测法下 KL 数字差异巨大，需同口径对比。用法与原模型相同，支持 transformers / vLLM / SGLang / llama.cpp，官方 DSpark draft 模型在此版本上的接受率尚未测得。
推荐理由：原文给出只用一个张量的最小改动和关闭思考块前后的 KL 对照，可帮助读者判断去对齐版本的取舍。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5656 PinoCookie 发布 Qwen3Guard-Gen-4B-Abliterated 去对齐版
PinoCookie 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3Guard-Gen-4B 的 abliterated 版本，移除该安全分类器的有害内容标记行为，而非聊天模型的拒绝行为。在 80+80 对照集上，原版标记 78/80 有害对，消融后标记 0/80，良性选择性保持 80/80 Safe，margin 排序 AUC 从 0.988 降至 0.9755；采用 L32 α=6.0 的单层 o_proj+down_proj 消融点，同配方复现三次结果一致，并在不同主体模型的 40+40 新切片上复验。
推荐理由：原文给出消融方法、逐层消融网格和 80+80 对照数据，可据此判断这次对 guard 模型的去对齐到底去掉了什么、代价多大。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5454 xtools-at 发布 Ministral-3-8B-Reasoning-2512 的去对齐版本，拒绝率从 96/100 降至 6/100
xtools-at 在 Hugging Face 放出 Ministral-3-8B-Reasoning-2512 的去对齐版本，基于 Heretic v2.0.0.dev0 Arbitrary-Rank Ablation（ARA）对第 13 至 25 层做消融。实测 100 次拒绝率从原模型的 96/100 降到 6/100，KL 散度为 0.0839；原模型为带视觉能力的 8.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器，支持 256k 上下文，BF16 需 24GB 显存，量化后低于 12GB。
推荐理由：原文给出 Heretic ARA 消融参数与拒绝率从 96/100 降到 6/100 的前后对比，KL 散度数据可直接评估去对齐改动幅度。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6666 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝（uncensored）版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，通过权重级修改移除拒绝行为，采用原生 FP8（e4m3）加 FP4 MoE 专家权重，保留 1M 上下文、视觉与视频、工具调用和推理档位。实测 HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU logit 评分从基线 87.63% 降至 83.77%（−3.86 pp）。作者建议低比特量化需在目标精度上重做 abliteration 流程，否则合规性可能退化；权重以 MIT 许可发布，需手动申请访问。
推荐理由：发布方给出了与官方API同提示词的MMLU对照和HarmBench全合规数据，可以据此判断这次abliteration的合规收益与能力代价。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4848 LxBarn 发布 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 去审查版
LxBarn 基于 unsloth/Ministral-3-3B-Reasoning-2512，用 Heretic v2.0.0.dev0 的 ARA 方法制作去审查版本。去审查后拒绝率从 91/100 降至 1/100，KL divergence 为 0.0170。该 3.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器的推理模型支持 256k 上下文，BF16 下可装入 16GB VRAM，量化后低于 8GB，采用 Apache 2.0 开源协议。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7474 Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100
JonathanColetti 发布 Qwen3.8-27B 的去对齐 GGUF 量化版，用 Heretic 移除拒绝方向，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度 0.1191。提供 IQ2_M 到 Q8_0 共六档量化并保留 MTP 头，MMLU、ARC-Challenge、HellaSwag、Winogrande 平均下降 0.5 分，困惑度相对基座 bf16 增加 0.0434，附 ComfyUI 与 llama.cpp 用法及投机解码吞吐数据。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3939 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本
huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查（abliterated）GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答行为，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144 上下文；模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 mradermacher 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 的 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 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 · 新模型：abliteratedAI 评分1616 AvaSiG 发布 abliterated 版 Qwen2.5-7B 模型
Hugging Face 上架了 AvaSiG/qwen2.5-7b-abliterated-argos，一个基于 Qwen2.5 的 abliterated 去应答化模型。模型为 F16 精度、8B 参数，采用 Safetensors 格式，未提供 model card，尚未部署任何 Inference Provider，也未统计下载量。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分6565 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 FP8 去拒绝 overlay
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 去拒绝 overlay，仅修改 52 个 attn.wo_b 张量（第 10-35 层），其余权重与上游逐字节一致。lambda=2.0/2.5 时 HarmBench 拒绝率从 94.1% 降至约 5%，但授权/未授权安全任务的区分从 8/11 塌缩到 0/11，无害提示的过度拒绝从 3.2% 降到 0.0%；方向向量来自 drowzeys/keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 rank-1 分解，生产环境为 4 节点 DGX Spark (GB10) TP4 环形集群，1M 上下文下连续使用无循环或退化。
同一新闻，精选展示《koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝 overlay，52 个张量的 rank-1 修改》
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7070 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 FP8 abliterated 完整权重
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 abliterated 完整权重，仅原地改写 52 个张量（attn.wo_b，第 10-35 层），lambda 2.5，架构不变，可直接用 vLLM 或 SGLang 按原配方部署。实测 1,207 条提示下拒绝率大幅下降，如 HarmBench 从 94.1% 降至 5.0%，过拒率略有改善；代价是一个安全工具的授权/未授权配对从 8/11 降到 0/11，另提供保留 6/11 配对的 lambda 1.0 overlay 版本。
同一新闻，精选展示《koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 全量权重》
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7070 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 全量权重
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 全量权重（476 GB，MIT），通过 rank-1 投影原位改写 52 个张量（attn.wo_b，层 10-35，lambda 2.5）移除拒绝行为。六个提示集共 1,207 条提示实测显示拒绝率大幅下降，如 HarmBench 从 94.1% 降至 5.0%，过拒率略有改善；代价是配对安全工具从 8/11 降到 0/11，另有 1.09 GB 的 overlay 版本可选，含 lambda 1.0 等四种强度。
推荐理由：原文给出六个提示集共 1,207 条的拒绝率前后对比，以及强度与过拒率的权衡数据，可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5454 Ternary-Bonsai-2-27B 无对齐 GGUF 发布，MTP 头重量化后可跑进 8GB 显存
作者发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-Q4_0-GGUF，在 Hikari07jp 的 abliterated 构建基础上把 MTP 草稿头从 Q8_0（430.41 MiB）重量化为 Q4_0（227.91 MiB），使组合能在 8GB 显卡上运行，实测 RTX 3070 上 45.7 tok/s、7 724 MiB 显存。主干与 abliterated 构建逐位一致，仅 blk.64.* 不同；因 MTP 头只是草稿、输出由主模型验证，困惑度 8.4593 与无头版本 8.4557 在测量误差内，200 个贪心 token 零分歧。
推荐理由：作者给出逐字节校验和 RTX 3070 8GB 实测数据，说明把 MTP 头降到 Q4_0 后为何不损失输出质量。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布：基于 Gemma 4 E4B-IT 的无审查版本
HauhauCS 发布 Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive，基于 google/gemma-4-e4b-it 的 abliterated 无审查版本，0/465 拒答，不改动数据集与能力。模型为 4B 参数、131K 上下文、原生多模态，提供 Q8_K_P 至 Q2_K_P 多种 GGUF 量化，K_P 量化以约 5-15% 更大文件换取提升 1-2 级的质量，兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6969 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝 overlay，52 个张量的 rank-1 修改
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝 overlay，仅修改 26 层 attn.wo_b 共 52 个张量，其余权重与上游 checkpoint 逐字节一致，全程保持原生 FP8 格式。
推荐理由：原文给出六个评测工具、1207 条提示的拒绝率实测和 lambda 选择依据，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7272 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 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，以标准 checkpoint 形式加载，无需自定义 model.py 或运行时钩子。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 时拒绝率反而升至 42.8%→1.6% 的 ASR 变化；MMLU-14k 全量从 86.96% 降至 82.74%（-4.22 pp），剔除伦理类条目后约 -1.1 pp，在 3 pp 知识保留目标内。
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》
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分5252 DevelopingDad 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 去对齐实验版 trial117
DevelopingDad 在 Hugging Face 发布基于 NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的去对齐实验权重 trial117，将 trial 117 实验的拒绝方向干预直接烘焙进 checkpoint，无需运行时 adapter。在两台 DGX Spark 的 TP=2 对照测试中，烘焙版开发集拒绝 0/100、保留集 3/100，与 adapter 的 KL 差异约 0.037 nats；原定的零拒绝目标和 0.20 KL 上限未达成。需 B12X vLLM 运行时，TP=1 冒烟测试通过 5 项基础检查，长上下文、多模态与工具调用能力未经验证。
同一新闻，精选展示《DevelopingDad 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 去对齐权重》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 dan9070 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 量化模型（IQ3_S/Q8PLE）
dan9070 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版模型 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-Q8PLE，提供 Q8_0 等量化版本。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，并可在 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中直接调用。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6262 AtomicChat 发布 Ornith 1.5 122B 无拒绝 GGUF 量化版
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 Ornith 1.5 122B 的去拒绝 GGUF 量化版，通过在 48 个 block 中移除残差流上的拒绝方向实现。英文拒绝率从 93.8% 降至 1.2%，俄语从 43% 降至 0%，MMLU 从 83.65% 到 83.90% 基本不变；提供 AD-IQ4_XS_S（71.2 GB）等多种 Atomic Dynamic 量化，方法遵循 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 复测和 KL 数据，读者可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6767 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 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 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，采用原生 FP8 权重、支持 1M token 上下文、视觉与工具调用，无需自定义 model.py 或运行时钩子，可直接按 base 模型加载。
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》
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6868 jcartu 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 消融版无损 FP4-CSF 权重
jcartu 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布 abliterated 版本，用 grimjim 保范数双投影方法在 4-36 层反转拒绝方向，仅改写 attn.wo_b 与共享专家 FFN w2 两类张量，打包为 Local Inference Lab 的无损 FP4-CSF 格式。实测拒绝数从 17 降到 1，MMLU 保持 88.95% 不变，KL 散度仅比运行间噪声高约 0.011；CSF 版需通过 LiL vLLM 镜像以 --load-format mxfp4_csf 加载，权重 MIT 许可，访问需向 Local Inference Lab 社区申请。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率前后对照和 MMLU、KL 散度等质量数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6060 Ministral-3-3B-Reasoning 去对齐版发布，拒绝率从 91/100 降至 1/100
xtools-at 基于 unsloth/Ministral-3-3B-Reasoning-2512 发布去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，对第 9 至 20 层做消融。实测 100 次中拒绝次数从原版的 91 次降到 1 次，KL 散度为 0.0170。原模型为 Ministral 3 家族最小的 3.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器，支持 256k 上下文窗口，BF16 下可装入 16GB 显存，量化后低于 8GB，采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3737 Huihui-DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-abliterated-exl3 量化分支发布
Hugging Face 上发布 edp1096/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-abliterated-exl3，基于 Turboderp EXL3 底座与 Huihui GGUF 供体张量，保留路由专家、视觉与 MTP，替换 18 个注意力输出 B 和 18 个共享专家下投影（Q8_0 解码为 F16）。提供 2.04bpw/75.97 GiB、2.27bpw/83.47 GiB、2.52bpw/94.08 GiB 三个分支，实测移植后上下文 129,996 至 1,046,999，各分支按 1M 窗口配置，测试引擎为 ExLlamaV3 1.5.4 与 TabbyAPI。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3131 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 Orinfer E8P Q2A8 量化部署发布
huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 Orinfer E8P Q2A8 量化版本面向 Jetson AGX Orin 64GB 部署，采用近 2-bit E8P 编码与旋转处理，模型目录约 51.2 GB，只读权重约 34.52 GiB。支持文本、多图、thinking、prefix caching 与最多 7 drafts 的原生 MTP，上下文容量 262,144 tokens；实测 8,192 输入 prefill 达 809 tokens/s，Python 代码生成解码 53.84 tokens/s。权重采用 Qwen Community License 1.0，Orinfer 代码为 LGPL-3.0-or-later。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分6464 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版发布，附 MMLU 与 HarmBench 实测数据
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅做权重级修改，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文，格式与上游字节兼容。内部实测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp），其中 moral scenarios 下降 40 pp。原生 FP8 e4m3 加 FP4 MoE 专家，需 FP8 GPU，已在 4×H200 验证，MIT 许可。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7878 AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无拒绝 GGUF 版本
AtomicChat 将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 中的拒绝方向从发布权重中投影移除，烘焙成 GGUF 并附 rank-1 LoRA 适配器。实测 JailbreakBench 英文拒绝率 91.4%→0.0%，俄语 69.0%→0.0%，XSTest 8.0%→0.4%，MMLU 86.0%→86.6%（p=0.69）；3.58bpw-Q2_K 版占盘 334.8 GB，Engram n-gram 表可留在 SSD。需未合并的 llama.cpp 支持构建，暂不能在 Atomic Chat 中运行。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无拒绝版 GGUF 权重》
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Maya-S abliterated GGUF 发布，有害拒绝率从 100% 降至 4%
Kiwimaker 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Maya-S 的 abliterated GGUF 替换分片，对每个模型 62 个张量施加 rank-2 拒绝削减编辑，提供 Maya v1.1.17 六分片、v1.1.16 四分片及多个 unsloth 布局。实测显示有害拒绝率从 100% 降至 4%，校正准确率差异 0/50，needle 检索 6/6 保持，解码速度下降约 12.8%。附完整下载校验、Maya 部署与编辑复现脚本，MIT 许可。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、needle 检索与速度数据，读者可据此判断这个去对齐版本损失了多少能力。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4646 vaultai 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored GGUF 版本
VaultAI 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的去审查（abliterated）GGUF 模型，采用 huihui-ai 的 abliterated 构建与 unsloth UD-Q4_K_XL 量化并合并为单文件。在 100 条提示词的盲评测试中，质量得分 4.61 对 4.44，容错性 4.86 对 3.83，0 次拒答，沿用 Qwen 许可证（含商用条款）。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5656 
Qwen3.8-27B TURBO Heretic 无对齐微调版发布 GGUF 权重，ARC-C 达 735
yushen100 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 量化版，主打去对齐与思考 token 缩减（约 1/2 至 1/10），8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591）。去对齐用 Heretic v1.2.0+ 的 ARA 方法，Stage 1 拒绝数从 99/100 降到 0/100（KL 散度 0.0535），Stage 2 后为 11/100、KL 0.0025。
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》
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分6262 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版本发布，HarmBench 320 项全部 COMPLY
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做 abliteration，移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 全部 320 项 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，其中 moral scenarios 下降 40 pp。权重与上游字节兼容，需 FP8 GPU，已在 4×H200 验证，MIT 许可。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5252 
gemma-3-12b-it abliterated v2 GGUF 版发布，改进拒绝方向消融
作者发布了 google/gemma-3-12b-it 的无审查 abliterated v2 版本，提供 1B、4B、12B、27B 多种规格的 GGUF 量化。新版本以更高精度针对拒绝行为，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，权重因子服从带峰值层的正态分布，支持分批迭代正交化或累积拒绝方向以节省显存；评测结合词典方法与 NousResearch/Minos-v1，目标是接受率大于90%且输出保持连贯，并建议使用 temperature=1.0、top_k=64、top_p=0.95 的生成参数。
推荐理由：作者给出了消融的具体实现方法和以接受率大于90%为目标的评测方式，可据此了解这一版去对齐权重的做法。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3333 Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated 模型发布
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 通过 abliteration 技术发布去审查版本 Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated，仅处理文本部分、不改动图像部分，模型不再回复“无法描述或分析此图像”。该模型已可在 Ollama v0.12.7 及以上版本中以 huihui_ai/qwen3-vl-abliterated:4b-instruct 直接运行，官方建议用于研究或受控环境，避免直接用于生产场景。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5858 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored NVFP4 版发布，可在单块 96 GB Blackwell 上部署
sysop1122 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 NVFP4 量化版，将 OrcaRouter 的消融 BF16 权重按 Primitive 的 experts-only RTN 方案打包，路由专家为 NVFP4 group 16，51B PLE n-gram 表保持 BF16 以支持 VLLM_PLE_CPU_OFFLOAD。消融沿用 Arditi et al. (2024) 的拒绝方向移除，仅编辑 149 个残差写入张量，未改动视觉塔、MoE 路由和 gate_up_proj；该版本未重跑 AdvBench/HarmBench 评分，仅做了文本、视觉 OCR 和工具调用解析的抽查。
推荐理由：模型卡给出了消融编辑的具体张量清单和 DGX Spark 实测吞吐数据，读者可据此判断去对齐程度与单卡部署成本。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-3.5bpw-UNCENSORED-4xSpark 去审查量化包
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3.5 bpw EXL3 去审查量化包，对 54 个 abliterated 矩阵以 K=6 重新编码，编辑保留率 mean 0.9992，量化误差比 2.9 bpw 包低约 40%。在 4× DGX Spark 上 MMLU-500 chat 达 81.0%、HumanEval-164 pass@1 达 93.29%，但每 rank 需 67.3 GiB 内存，prefill 吞吐比 2.9 bpw 包低 76%，官方建议四卡环境仍用 2.9 bpw 包。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6868 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版发布，附 4× DGX Spark 部署与评测数据
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 EXL3 2.9bpw 打包，基于 dealignai 的 abliterated 版本，将 54 个稠密 BF16 矩阵重编码为 EXL3 trellis 以适配 TensorFold Zig TP4 引擎，可在 4× NVIDIA DGX Spark 上运行。评测显示去对齐代价集中在道德判断，moral_scenarios 从 95.5% 降至 40.9%，而 HumanEval chat 成绩 92.68% 反高于官方版；另提供 3.5bpw 兄弟版本，moral_scenarios 略高但解码慢约 10%。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HumanEval 的前后对照，显示去对齐的代价集中在道德判断而非知识或编码能力。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4747 NeosQ 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MTPLX 优化速度量化版
NeosQ 基于 OrcaRouter 去审查的 Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B MoE）BF16 权重，用 MTPLX Forge 按 flash-next-optimized-speed 配方制作 4-bit 量化版，总大小 115.3 GB，保留原生 MTP 投机解码头。在 M5 Max 128 GB 上 MTP 投机解码达 85.7 tok/s，为普通解码的 2.07 倍；需 Apple Silicon、macOS 14+ 及 96–128 GB 统一内存，支持 OpenAI/Anthropic 兼容 API，采用 Apache 2.0 许可证。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 BIGJUTT 发布 Qwen3-8B-abliterated：基于 OBLITERATUS 去除拒绝行为
BIGJUTT 发布 Qwen3-8B-abliterated，基于 Qwen/Qwen3-8B，使用开源工具 OBLITERATUS 通过激活工程（abliteration）以 advanced 方法移除模型的拒绝行为。模型可通过 transformers 的 AutoModelForCausalLM 加载使用，OBLITERATUS 代码托管在 github.com/elder-plinius/OBLITERATUS。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.6-35B-A3B 的去审查版模型 Aggressive 变体，0/465 拒答，不改动数据集与能力。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多种 GGUF 量化（K_P 量化以约 5-15% 更大体积提升 1-2 级质量），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 Hugging Face 上架 bambocher/Huihui-gemma-4-E2B-it-qat-abliterated-oQ4e-mtp 量化模型
bambocher 在 Hugging Face 发布 Huihui-gemma-4-E2B-it-qat-abliterated-oQ4e-mtp，基于 gemma4 的 abliterated 模型，采用 oQ（oMLX v0.7.0）混合精度量化。该模型为 4 bit、group size 64，以 MLX safetensors 格式提供。