新闻、仓库与研究，按时间排列。
botp 发布 china-v1 审查方向文件，推理时在第 4 到 44 层投影掉该方向分量，使 Qwen3.8-Flash-Next 不再对中国敏感话题拒答或用宣传口径，原权重不变、可按请求开关。192 题评测中敏感话题拒答/回避率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照显示 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方向由 30 组中英对照对比对的残差流均值差构造，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 是加法而非投影、不能复现结果；作者提示 1989 年六四短问题仍可能回避，法轮功、大饥荒和新疆的数字细节可能夸大。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-Flash-Next 发布 china-v1 审查方向文件，推理时去除中国政治审查》
Sameer3336s 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去对齐微调版 GGUF 量化仓库，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B。模型用 Heretic v1.2.0+ ARA 方法去审查，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535；思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。仓库含常规与 MTP 两种 NEO imatrix 量化，作者在 5090 上测得 Q4_K_S 常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s，支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。
发布者用 Heretic 对 Qwen3.8-27B 做去对齐处理并放出 GGUF 量化权重，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度为 0.1191。MTP 头被保留并逐文件验证，IQ2_M 到 Q8_0 各档相对 f16 的困惑度增量均给出，能力基准均值较基座下降 0.5 分，Apache 2.0 许可。
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》
junmo-k 在 Hugging Face 发布 Piecrust/GLM-5.3-Flash-FP4-Abliterated 的 MLX 重打包，基于 NVIDIA 的 NVFP4 量化版 GLM-5.3-Flash（320B 总参数、约 18B 激活），对第 15-36 层的 44 个矩阵施加 rank-1 拒绝方向编辑。在 Apple M5 Ultra 256GB 上实测，去对齐编辑相对未编辑版本 NLL 高 0.46%，解码慢 12-24%，峰值内存多约 13GB；相对作者自己的 158GiB JK v4 版 NLL 低 1.47%。加载需 14 行 oMLX 补丁以支持每专家 weight_scale_2。
推荐理由：作者给出消融方法细节和与未编辑版本的 NLL、速度、内存对照数据，可据此评估这次去对齐编辑的实际代价。
prithivMLmods 在 Hugging Face 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated 的 GGUF 量化版本，这是 BFL 基于 Qwen3.5-9B 微调的 9B 提示词扩写模型的去审查变体，通过权重正交化移除安全对齐，不再拒绝请求。它支持文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局三种模式，权重 18.8 GB bfloat16，Apache 2.0 许可，提供 Q3_K_L 至 Q8_0 多种量化，其中 Q4_K_M 为 5.63 GB。
prithivMLmods 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated，基于 BFL 的 9B 视觉语言提示词扩展器（从 Qwen3.5-9B 微调），通过权重正交化移除安全对齐，模型拒绝率从 97/100 降至 10/100。它保留原版三种模式：文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局，输出仅支持英文，权重 18.8 GB bfloat16，采用 Apache 2.0 许可开源。
KaedeTai 在 Hugging Face 上公开了 qwen3.8-flash-next-swift-uncensored-mtp-mlx-4bit-zhTW 模型仓库。该仓库可公开访问，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能下载模型文件和内容。
Hugging Face 用户 Infatoshi 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 3.5bpw 无审查（uncensored）量化版本。附带的基准测试显示，Native MXFP4 在 32 并发下聚合吞吐达 831.66 tokens/second，EXL3 3.5 在 32 并发下达 480.84 tokens/second，同时给出各并发数下的 time_to_content_p50 等延迟数据。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 XQ 混合精度量化版，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上运行，需配合自研 Xolotl 引擎而非 llama.cpp/Ollama。模型带 rank-2 拒绝方向编辑（manifest id adea0515bbf69a0b），拒绝探针显示 chat 模式 0/100、think 模式 0/50 拒绝；8K 预填充 239.8 tok/s，解码 12–13 tok/s。短 Gauntlet 测试 2/5，比作者此前 V4.1 v2 量化版（4/5）有回退，原因尚未定位；校准后重做的 V3 版本正在上传。
推荐理由：作者给出了拒绝探针、困惑度和速度的实测数据，还说明了量化分配与拒绝方向编辑的具体做法，可据此评估这个本地化版本。
Mitroshenkov87 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated（commit ce72a7c）的未修改备份镜像，该模型是基于 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 的指令微调视觉语言描述模型。镜像文件与原仓库逐字节一致，采用 Apache-2.0 许可，作为 Voxprint 模型下载器的备用下载源。
Hugging Face 上架了 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next 125B 的 .finch 安装包，供 out-of-core FinchMoE 引擎使用，将路由专家重打包为 2-bit affine 量化，并原样携带源模型的视觉塔（333 个 BF16 张量，约 0.836 GiB）。总声明大小约 74.70 GB，常驻权重 3.88 GB，默认 16 个 expert-cache 槽位下专家缓存约 1.10 GiB，可运行于 12–16 GB 设备，8 GB iPhone 无法运行；当前文本生成可用，视觉运行时尚未支持。许可证为 Qwen Community License 1.0。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅在权重层面移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 测试 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，下降 3.86 个百分点。原生 FP8 e4m3 加 FP4 专家，与上游字节兼容，MIT 许可，已在 4×H200 上验证。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规》
zjj1993 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 china-v1 审查方向文件，在推理时对第 4 到 44 层投影去除中国政治敏感话题的拒答与宣传口径，原权重不变、无需训练、可按请求开关。192 题评测显示敏感话题拒答率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照中 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方法用 30 组中英对照对比对提取各层方向，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 因是加向量而非投影不能复现结果。
推荐理由：原文给出审查方向的构造方法、192 题评测和 paired 质量对照，读者可自行判断去审查效果与能力损失。
3MPER0RR 基于 SicariusSicariiStuff 的 Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored，经多轮 abliteration 处理并测试保存，发布去审查版模型 3MPER0RR/Phi3.5-mini-instruct-3MPER0RR-abliterated。模型为 4B 参数、F16 精度，采用 Apache 2.0 许可，以 Safetensors 格式在 Hugging Face 开放下载。
Hugging Face 上发布了 llmfan46 制作的 Qwen3.5-9B ultra-uncensored heretic 模型的修复版。修复内容包括：将权重重命名为标准 model.language_model.* 布局、从 Qwen/Qwen3.5-9B 移植未修改的 vision tower 和 MTP head，并将 48 个被误存为 BF16 的语言张量恢复为原版 F32 精度。
Timamar 在 Hugging Face 发布 B.R.O-abliterated-27B，一个 27B 无审查网络安全大语言模型，基于 Qwen3.5-27B，经 refusal-direction 正交化去除审查后，用 rank-16 LoRA 在进攻安全、红队、逆向工程和二进制漏洞利用数据上训练并融合进基座权重。模型为 int4 量化，约 20.6 GB，上下文窗口 16,384 tokens，可通过 Ollama、llama.cpp 或 MLX 运行。
dealignai 以 CRACK 品牌发布 GLM-5.3 (753B) 的 NVFP4 去对齐版本，直接在权重中移除拒绝行为，不使用 SFT、DPO、LoRA 或越狱提示词。HarmBench 实测 high/max 推理档 156 条提示 0 拒绝，off 档拒绝率 7.3%（多为版权类）；MMLU 84.11%，较 base 下降约 1.47pp。面向渗透测试、红队工具与 CTF 场景，附 vLLM 部署命令与 8× DGX Spark GB10 实测记录，NVFP4 的优势在 KV 池带来的 512K 实用上下文而非速度。
dealignai 发布 GLM-5.3-ABLITERATED-FP8 v2，对 GLM-5.3-FP8 做权重级去审查，仅修改 bf16 residual writer 张量、不动 FP8 专家，可在原版 vLLM 上以 Hopper 原生 FP8 速度运行。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 上 GARBAGE 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。附 TP8 H200 部署配置与 reasoning_effort 只认 low/high 等运行注意事项。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 与 HarmBench-320 的前后对照数据，v2 版在消除推理循环的同时保留了约 87% 的 MMLU 水平。
Hugging Face 上架了 PenAgent/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，提供 image-text-to-text 多模态能力，默认量化版本为 UD-Q4_K_XL。该模型支持 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker、Lemonade 等多种运行方式，并可启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GSQ 混合层级量化无对齐版本，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上以 12–13 tok/s 解码运行。模型对专家采用 ternary/2-bit/3-bit 混合量化（平均 2.093 bpw），并施加 mrfakename 风格的 rank-2 拒绝方向编辑；行为探针显示 chat 模式 100 个有害与 100 个安全样本均 0 次拒绝，think 模式同样 0 次拒绝。
推荐理由：卡片给出了量化前后困惑度对比、拒绝探针和速度实测数据，读者可以据此判断这个 152 GB 版本在消费级硬件上的真实质量。
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的权重级 abliterated 无对齐版本，基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活），原生 FP8 权重、1M token 上下文，保留视觉、推理与工具能力。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off/max 下均 100% 响应、零拒绝，MMLU-14k 整体从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类后约 -1.1 pp。模型卡附 SGLang dsv4.1 分支与 vLLM 的部署路径、并发与显存经验数据，以及 ninja、--ep-size、reasoning parser 等启动坑位说明。
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》
作者在单张 RTX 3080 20 GB 上用 llama.cpp 实测了 Qwen3.8-27B 的 Huihui 与 Heretic RVN 两个 abliterated 量化版本，仓库不含模型权重。结果显示 RVN IQ4_XS 在 MTP 下最快（代码 69.4 tok/s、散文 58.2 tok/s，比 Huihui 快约 5–7%），德语困惑度略低，通过 88.6K 上下文与全部 6 项工具调用测试，但多占 1.1 GB 显存导致 n-max 3 无法启动；MTP 草稿深度 n-max 2 是综合最优设置，MTP 对 prefill 无帮助反而约损失 5%。
huginnfork 发布基于 local-inference-lab/Qwen3.8-Flash-Next-FLARE 的 abliterated 版本，对 25,188 个张量中的 24,576 个做了拒绝方向编辑，属于不完整编辑。在 16 条提示词、协议 A（关闭思考）下，未编辑母模型拒绝率 100%，该版本为 18.8%，完整参考版为 0%；作者提醒 n=16 区间较宽，残余拒绝来自未编辑的 612 个注意力、共享专家和嵌入张量。
推荐理由：原文给出拒绝率实测和未编辑张量清单，读者可以据此判断这个不完整消融版本到底去掉了多少对齐。
huginnfork 发布 Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4-Abliterated v4 的 CSF 压缩容器，比原版小 3.58 GB，权重与 v4 逐位一致。消融在量化网格上原位进行，rank-1 拒绝方向取自第 46 层、alpha=1.0，共编辑 25,188 个张量；有害拒绝率从母模型的 136/136 降到 0/136，过度拒绝从 4/59 降到 0/59，GPQA 差异不显著（p=0.286）。需带 NVFP4-CSF reader 的 vLLM 源码构建才能加载，作者提醒该模型拒绝行为被有意降低，部署时需自备安全措施。
推荐理由：原文给出rank-1拒绝方向消融的具体参数和与母模型的有害拒绝率对照数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际改动幅度。
Baekpica 将 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED FP8 权重按 YoungAi 的 vq8sh14-q4k-mtpnative 配方原样转换为 VQ GGUF，基础文件约 113.6 GB，面向 128 GB DGX Spark，上下文保持原生 1,048,576 tokens。该量化约 1.6 bits per routed-expert weight，同配方在 V4.1 Flash 上与 FP8 模型 next token 一致率为 69–79%，质量与去审查行为可能下降。目标运行时为 ds4-dfm-rs，1017 Engram 表（2 × 101.5 GB）需从本地 SSD 读取。
candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除了 IFM 的 K2-Horizon-7B 的拒绝行为，以单个 Q4_K_M GGUF（5.59 GB）发布在 Hugging Face，Apache 2.0 协议。288 个 StrongREJECT 有害提示的拒绝数从原版 287 降到 3，300 个 Alpaca 无害提示拒绝数从 2 降到 0，KL 散度 0.052，GSM8K 正确数 1222 对 1209，均在噪声范围内。编辑为 rank-3 修改，覆盖 61 个输出矩阵；搜索的 313 次试验和最终评测均在 llama.cpp 中开启 thinking、reasoning effort high 下完成，前两名候选曾因数学成绩下降或思考预算耗尽被淘汰。
推荐理由：原文给出拒绝率、KL 散度和 GSM8K 的前后对照数据，读者可以据此判断这次权重编辑到底去掉了什么、损失了多少。
bigfat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated 的 DwarfStar Q2 GGUF 量化版本，基于 s-zaizen 用 Hereteric 对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash 去审查后的 checkpoint（拒绝关键词率 97/100 → 24/100）。提供 imatrix 校准版（推荐）与 bootstrap 版两个文件，imatrix 版 NLL 0.359，与原版 Q2（0.346）基本持平，需在 128 GB Mac 上用 --ssd-streaming 运行。
drowzeys 在 Hugging Face 发布 keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated，这是针对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 keys overlay 而非完整 checkpoint。消融范围为 L10–35 的 attn.wo_b（λ=3.5，k=1，mean Δrel ≈ 0.053），L0–9、L36–39、MTP、vision、Engram、experts 等锚点保持不动；Refusal32 32/32 BYPASS、0 拒绝、0 乱码，Cyber 22/22 BYPASS。
推荐理由：原文给出了消融层范围、λ参数和 Refusal32 拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际改动幅度。
nofacedfl 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3 Uncensored Maya 量化包，将 Z.AI 的 753B MoE 模型用 GPTQ 压到约 2.5 bit，配合 Project Maya 的 GLM-5.3 移植版引擎运行。在 7 张 GPU（5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB）上达 43–57 tokens/s，支持 512K 上下文，JailbreakBench 拒绝率从原版 39/40 降到 2/40，其中量化后为 6/40，再通过 78 层×3 方向的拒绝向量在运行时投影移除降至 2/40；对 FP8 的 KL 为 0.204、top-1 一致率 88.4%。
推荐理由：原文给出完整的去对齐实现路径和 JailbreakBench 拒绝率前后对比，还附量化精度损失数据，可复现可核查。
Piecrust 将 Huihui 的拒绝方向消融编辑重新应用到 NVIDIA 的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local 权重上，发布去对齐版本。仅改动 15 至 36 层的 44 个矩阵（self_attn.o_proj 与 mlp.shared_experts.down_proj），其余权重与原检查点逐字节一致；因 NVIDIA 做过量化感知蒸馏，编辑以 rank-1 方式重算而非直接套用 delta，重编码后保留 91-95% 编辑强度。实测在 2× RTX PRO 6000 Blackwell 上拒绝探针 12 问 0 拒绝（原版拒绝 2 次），GSM8K 94/96 对 95/96，解码速度基本持平；需 NVIDIA 列出的容器环境，上游 vLLM 暂不支持。
推荐理由：原文给出逐字节校验、拒绝探针前后对比和速度质量数据，可据此判断这个去对齐版本改了什么、代价多大。
dealignai 在 Hugging Face 上镜像了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 2.9bpw abliterated 量化版本。该仓库为镜像，权重、文档和更新实际存放在同名的 UNCENSORED 仓库中，后者持续更新并包含完整 README 和评测表。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 2.9bpw 量化包（388 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文、thinking 开关与 vision/MTP/Engram 权重保留。实测 MMLU-500 从 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 chat 模式 320 项全部 COMPLY；在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 前后对比和 HarmBench 拒绝率数据，可以量化评估去对齐带来的能力损失。
RuCoverLAB 发布 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的 abliterated（去审查）版本，用 Heretic 工具移除模型的「拒绝方向」。在 100 个敏感提示词测试中，拒绝次数从原版的 43 次降至 14 次，降幅 67%；KL 散度仅 0.0021，表明推理能力基本无损。
Loke-60000 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-abliterated，基于 NVIDIA 的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local（revision b9ce18a）投影移除两个拒答方向，仅修改 80 个张量、21 个分片中的 2 个，量化格式不变。模型不再拒答，可能执行删除数据等破坏性请求；未跑任何 benchmark，需搭配基础模型其余 19 个分片使用，遵循 NVIDIA Open Model Agreement 和 Qwen Community License 1.0。
dealignai 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去审查 FP8 版本，移除拒绝行为并保留视觉、视频、工具调用、推理档位（low/high/max）与 1M token 上下文。模型采用原生 FP8 (e4m3) 权重加 FP4 MoE 专家，40 层 MoE，与上游字节兼容，MIT 许可，需手动申请访问；内部合规冒烟测试 10/10 全部通过，已在 4×H200（564 GB VRAM）上验证。
Hugging Face 上新增 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ABLITERATED-FP8 仓库，与 UNCENSORED 仓库为同一模型、同一发布日期，仅为方便搜索 "abliterated" 的别名引用。基础模型与推理引擎（inference/）、编码模块（encoding/）来自 DeepSeek-AI（MIT），再分发、量化（GGUF/MLX/EXL/AWQ）或微调时须署名 dealignai 并回链原仓库。
lafintiger 在 Hugging Face 上传了 huihui-ai/Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 的重标注副本，权重未修改，仅将 base_model 标注改为同架构的 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B，以便在 Tiiny 设备上导入。原模型是通过 abliteration 移除拒绝行为的无审查版本，仅对第 11 至 29 层做了消融，许可与署名归原作者。
mrfakename 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 GGUF 量化版本，提供 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
mrfakename 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，用方向性消融移除拒绝行为。chat 和 think 模式沿不同方向拒绝，因此移除 rank-2 拒绝子空间，逐层测量方向并投影出 40 个主层的残差流写入，各层强度由多目标搜索确定。Q8_0 GGUF 贪心解码下，chat 拒绝率从 97/100 降至 4/100，think 模式推理头拒绝从 98/100 降至 9/100，harmless 首词 KL 为 0.067；路由专家、嵌入、Engram 表和 DSpark/MTP 层与原版逐位一致，另提供 abliteration-lora.gguf 和 abliteration-edit.npz。
推荐理由：原文给出rank-2拒绝子空间的消融方法和拒绝率前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking 的 abliterated 版本，用投影式 writer 级消融从权重中移除拒绝方向，gated alpha 0.8 下 104 条有害提示的 judge 拒绝从 12 降到 5，MMLU-14k 仅降 0.05pp。发布包含逐层拒绝方向文件（refusal_directions.pt、dirs.npz）供任意强度重消融，完整评测原始数据在 eval-results/，GGUF Q8_0 量化可在 llama.cpp、LM Studio、Ollama、Jan 运行，Apache 2.0 许可。
推荐理由：原文给出消融方法细节和拒绝率、MMLU 前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本的实际代价。