mradermacher 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 GGUF static quants 量化模型。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未被追踪。
#开源模型
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5858 
atrezonator 发布 Qwen3.8-27B EfficientThink 无对齐版，附多档量化与拒答率实测
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2323 mradermacher 发布 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic-i1 GGUF 量化版本
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 · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化模型
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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5454 lilcheaty 发布 RecursiveSI/flint 的 abliterated 去对齐权重版
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 Heisengerg 发布 MOSS-Image NSFW 去审查 LoRA 权重
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3232 Spark-X2.6-4B-Abliterated GGUF 发布：内置 Sharp-Spark 聊天模板
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4040 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型基准测试数据上线 Hugging Face
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。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分1717 Fibo-2.0 发布 ComfyUI 重打包版本
Hugging Face 上线 Comfy-Org/Fibo-2.0，为 BRIA AI 的 Fibo 2.0 模型提供 ComfyUI 重打包文件，包含 fibo2_dev 与 fibo2_edit_turbo 的 bf16 和 int8_convrot 版本，文本编码器为 qwen3vl_4b，VAE 为 flux2-vae。权重仅限非商业用途，商用需与 BRIA AI 另行协议。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 privastudio 发布 Qwen3.8-27B Abliterated GGUF 版本
privastudio 在 Hugging Face 上重新分发 huihui-ai 制作的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 Q4_K GGUF 量化版（约 16.8 GB），打包为可在 PrivaEmanator 中本地加载的格式。该模型基于 Qwen3.8-27B，由 huihui-ai 移除了拒绝回答行为，附带 mmproj-BF16.gguf 视觉投影文件以支持图像输入，采用 Apache-2.0 许可证。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2727 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-W4A16-GPTQ 量化模型上线 Hugging Face
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-W4A16-GPTQ 模型，提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 部署方式，并支持 image-text-to-text 多模态推理。模型可通过 vLLM 或 SGLang 启动服务后以 OpenAI 兼容 API 调用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分66 Hugging Face 上架 liueeeeaa/qwen-image-21-uncensored-omni-lora-v01-comfy-fused 模型
Hugging Face 上架了 liueeeeaa/qwen-image-21-uncensored-omni-lora-v01-comfy-fused 模型仓库。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件为空，暂无更多模型细节。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2727 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Uncensored 发布
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2525 Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-W4A16-GPTQ 量化模型上线 Hugging Face
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-W4A16-GPTQ 模型，提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 部署的官方用法示例，支持 image-text-to-text 多模态推理，并可通过 OpenAI 兼容 API 调用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2424 
Huihui-Qwen3.5-4B-abliterated GGUF 静态量化版本发布
Nefarious1313 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-4B-abliterated 的 GGUF 静态量化版本，并提供多模态补充文件 mmproj-Q8_0 与 mmproj-f16。量化档位从 Q2_K（1.9GB）到 f16（8.5GB）共 13 种，其中 Q4_K_S（2.7GB）和 Q4_K_M（2.8GB）速度快、被推荐使用，Q8_0（4.6GB）质量最佳。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6060 DevelopingDad 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 去对齐权重
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。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6161 
Recursive 发布开放权重 MoE 编码模型 Flint（39.8B 总参数、约 2.5B 激活）
Recursive 在 Hugging Face 开放其面向编码智能体的 MoE 模型 Flint 权重，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，Apache 2.0 许可。官方评测中 Terminal-Bench 2.1 得分 54.9%、SWE-bench Pro v2 为 89.7%、SWE-bench Verified 为 74.2%；仓库含 BF16 checkpoint 和 SGLang 部署套件，支持 262,144 token 上下文与 OpenAI 兼容工具调用，单个 B300 或 H200 GPU 即可运行一个副本。
推荐理由：官方模型卡完整给出架构规格、评测设置和单卡部署方法，读者可以据此判断这个编码智能体模型的实际部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 
NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型数据基础模型，无需训练即可超越监督学习
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，直接在企业数据库上做预测，无需任务训练、特征工程或表拼接，单次前向传播即可预测流失、需求、欺诈等结果，权重已开放下载。模型通过 in-context learning 读取最多 10,000 个历史样本，在 15 个数据库的 41 个任务上超过监督式关系深度学习和梯度提升树流水线，在 SAP SALT 企业基准上 MRR 领先 AutoGluon 集成 8%，微调后领先 16%；预训练使用基于 PluRel 方法的合成关系数据。模型可在 RelArena-α 榜单上以约 17 秒/千样本的速度达到 Elo 1,842，比最高分条目快约 430 倍。
推荐理由：原文给出了跨 41 个任务的基准对比和架构细节，可以了解结构化数据基础模型这条路线的实际水平与用法。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5151 GLM-5.3-Flash-UNCENSORED 路由专家 GGUF 发布，可在 1-2 张 RTX 3090 上运行
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 · 新模型：uncensoredAI 评分1818 wserdf6tgb/openmoss-image-NSFW-uncensored 上架 Hugging Face
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3030 prithivMLmods/Qwen3.8-27B-abliterated-MTP-GGUF 模型上线 Hugging Face
prithivMLmods 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-abliterated-MTP-GGUF 模型，提供 BF16 量化版本。该模型为图像-文本到文本的多模态模型，可在 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama 等多种框架中加载运行，并支持通过 OpenAI 兼容 API 进行本地部署和调用。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5252 
Qwen-Image-2.1 Uncensored 混合精度 GGUF 量化版发布，4.39 GB 对比 BF16 保真度更优
Reizxn 在 Hugging Face 发布 abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized 的逐层混合精度 GGUF 量化版，体积 4.391 GB、4.94 bits/weight，相对权重误差 0.0636。297 个张量独立量化并按最小化重构误差分配格式，组成 Q4_K×126、Q5_K×105、F16×66；实测平均 PSNR 24.25 dB，高于统一 Q4_K 的 22.44 dB，4 个测试主体中 3 个胜出，可用 stable-diffusion.cpp 或 ComfyUI-GGUF 加载，需搭配 Qwen-Image-2.1 VAE 和 Qwen3-VL-8B 文本编码器。注意仅适合 1024 及以上分辨率。
推荐理由：作者给出了逐层混合精度分配方法与逐张渲染的 PSNR 对比数据，读者可以按需判断该 4.39 GB 量化版相对统一 Q4_K 的保真度收益。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1717 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it The DECKARD Expresso Universe HERETIC 去审查版 GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Instruct 的 bf16 GGUF 量化版本（i1）。该模型为去审查（uncensored）指令模型，提供 GGUF 格式便于本地硬件部署。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 GGUF 量化版本
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16-i1 GGUF 量化版本
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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6868 Ternary-Bonsai-2 27B 无对齐版重打包为 1.75-bit GGUF 并附 MTP 草稿头发布
Cheurteen 在 Hugging Face 发布了 Hikari07jp 消融版 Ternary-Bonsai-2 27B 的重打包 GGUF：把三值权重从 2.125-bit 编码重新量化到 Prism 的 1.75-bit PTQ1_0 格式，并将 PrismML 的 MTP 草稿头以 Q4_0 重新量化合并。实测在 RTX 3070 8 GB 上，带草稿头的文件达 69.3 tok/s，无头版本 50.8 tok/s；困惑度 8.2894 优于 2.125-bit 版的 8.4593，MMLU 76.07%、HumanEval pass@1 75.00%，重打包仅改变 0.0943% 的权重、MMLU 差 0.14 点。
推荐理由：作者不仅重打包了消融权重，还给出困惑度、tok/s 和 MMLU 等前后对照数据，可以看清 1.75-bit 格式相对 2.125-bit 的实际收益。
Hugging Face Blog精选AI 评分5353 
IBM 发布 Granite Speech 5.0 系列语音模型，含新增 2B 及两款更新版本
IBM 在 Hugging Face 发布 Granite Speech 5.0 系列：新增 granite-speech-5.0-2b 语音语言模型，并更新 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。2B 版支持六语种转录与翻译、2000 词关键词偏置，英文平均 WER 5.06%，在开源权重 ASR 模型中排名第 2；Turbo CTC 版扩展至七语种并提速约 1.6 倍至 19,870 RTFx；4.1 2B Plus 说话人归因与时间戳更准，长语音 WER 降 24%。三款模型均为 Apache 2.0 许可，支持 Transformers、vLLM、llama.cpp 等。
推荐理由：官方给出各模型在 Open ASR Leaderboard 上的 WER、RTFx 和说话人归因误差对比数据，读者可据此挑选适合的语音模型。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2121 Hugging Face 上架 SOMEHOTMEAL/LFM2.5-24B-A2B-abliterated 模型
SOMEHOTMEAL 发布的 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 模型已上线 Hugging Face，参数规模 24B，提供 Safetensors 格式及 F32、BF16 张量类型。该模型暂无模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，目前无下载数据。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1616 dsfsfdff 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-GGUF 模型
Hugging Face 上架模型仓库 dsfsfdff/Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-GGUF，提供 IQ3_S 量化版本。文档给出通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker 等工具运行该模型的具体命令，可启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器或在终端直接推理。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4848 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。
Hugging Face BlogAI 评分2424 
NVIDIA Kumo Forecast：结合预训练时间序列表示、历史模式检索与可解释性
NVIDIA 发布 Kumo Forecast（前身为 NV-Tesseract Forecasting），一个多变量时间序列预测模型，基于 MOMENT-1-large 约 340M 参数编码器加可训练预测头。其 DARR 模式通过 k-nearest-neighbor 检索历史模式并与直接预测融合，并提供滞后与特征归因等可解释性输出。模型以 Apache 2.0 许可开源，支持 256 至 2048 的输入序列长度。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 Hugging Face 模型卡片：Ansh92928219/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 使用指南
Hugging Face 上架了 Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个用于图像生成的 NSFW 去审查 LoRA 权重模型。页面提供了基于 Diffusers 库的加载与推理示例代码，需配合基座模型使用，并支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境和 Draw Things 等本地应用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Instruct-bf16-GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上架 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Instruct-bf16-GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2222 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上架 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2525 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本。文档给出通过 llama.cpp、Ollama、Docker 等工具运行 Q4_K_S 量化文件的命令，可直接启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端推理。
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 · 趋势模型精选AI 评分5959 
HuggingFaceBio 发布 14.8B DNA 语言模型 Carbon-X
Hugging Face 联合 Zhongguancun Academy 与 Telethon 遗传学研究所发布开源 14.8B 模型 Carbon-X，基于 Qwen3-14B，用混合 tokenizer 在单一 decoder 中联合建模 DNA 序列与自然语言。五项 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比起点 Qwen3-14B 高 27 分，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5% 而推理成本约为其 1/1800，分析 ClinVar 全部 240 万意义不明变异约花 $300。权重以 bfloat16 适配单张 80 GB GPU，可用 vLLM 部署，支持作为 agent 工具调用，未做临床验证、不可用于医疗决策。
推荐理由：原文给出五项 DNA 基准得分、成本对比和完整训练配方，读者可以据此评估这个 DNA 语言模型的实际水平与用法。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1515 mradermacher 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 的 i1-GGUF 量化版
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 模型的 i1-GGUF 量化版本，模型参数量为 555k，采用 abliterated（去插话微调）处理，托管于 Hugging Face 仓库，支持用户登录后查看硬件兼容性信息。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 mradermacher 发布 Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated-i1-GGUF 量化模型
Hugging Face 上的 mradermacher/Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated-i1-GGUF 提供 Q2_K 等量化版本，可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux 和 Windows 上以 `llama serve` 启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner 运行，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具。
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。