新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B 的 Aggressive 去对齐 GGUF 量化版，实测 465 次测试中 0 次拒绝，保留文本、推理、Agent 及图像视频能力。附带 FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 下文档生成速度达非 MTP 的 3.02 倍、推理生成 1.93 倍，比内嵌 MTP 再快 35.2% 和 21.1%；数据基于 RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB、204800 上下文测得。需 llama.cpp 打补丁运行，视觉输入需单独 BF16 projector，沿用 Apache 2.0 许可。
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。
b2z 在 Hugging Face 上架基于 Qwen 的未审核模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-oQ4e-mtp。模型采用 Safetensors 格式，参数规模 28B，张量类型为 U32 与 BF16，暂无模型卡，尚未部署到任何 Inference Provider。
botp/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 是一个用于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的 NSFW 去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 加载，提示词以触发词 moss_xvstyle 开头。官方文档给出 pip 安装与推理代码示例，并支持 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等笔记本与本地应用。
b2z 在 Hugging Face 上架了 GLM-5.3-Flash-Uncensored-oQ4e-mtp 模型仓库，该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享 Hugging Face 账号信息后才能下载文件与内容。
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 上架了 AvaSiG 的 qwen2.5-7b-abliterated-argos-v06，一个基于 Qwen2.5 的 abliterated 模型。该模型采用 Safetensors 格式，参数规模 8B，精度为 F16，目前尚无模型卡，也未部署任何 Inference Provider，下载量未被追踪。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated 的 GGUF 量化版本，含 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，并可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner 等工具中使用。
mradermacher 基于 Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16-abliterated 发布了 imatrix 量化 GGUF 版本，并提供 0.1 GB 的 imatrix 文件供用户自行制作量化。该模型为视觉模型，mmproj 文件存放于对应的 static 仓库中；静态量化版本另有单独仓库提供下载。
Hugging Face 用户 mradermacher 发布 mistralai Ministral-3-3B-Instruct-2512 的 abliterated 处理版 GGUF 量化模型，基于 BF16 权重制作静态量化。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
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 用户 mradermacher 上传了 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 i1-GGUF 量化模型仓库。该模型参数规模为 1.49M，仓库页面暂缺 YAML 元数据，下载量数据尚未显示。
Hugging Face 用户 mradermacher 上架 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 量化版本。该模型基于 Ministral-3-3B-Reasoning 的无审查版本，仓库页面未提供详细模型说明，下载量数据暂未显示。
pottokao 在 Hugging Face 上发布 MiniMax-H3-TextEncoder-16GB-abliterated-GGUF 模型，提供 abliterated 版本的 GGUF 格式。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器，并兼容 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种工具。
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 上线 chfm/Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 的 load_lora_weights 加载使用，触发词为 moss_xvstyle。该模型同时支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
dealignai 在 Hugging Face 上架 Ornith-1.5-122B 的 ABLITERATED GGUF 版本。该列表不含模型权重，权重与完整模型卡位于 dealignai/Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-GGUF 仓库，下载、评测结果和运行说明请使用该 UNCENSORED 仓库，基座模型为 ornith-ai/Ornith-1.5-122B。
dealignai 在 Hugging Face 上架 Ornith-1.5-122B 的 ABLITERATED NVFP4 版本。该列表不含模型权重，权重与完整模型卡位于 dealignai/Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-NVFP4 仓库，下载、评测结果和运行说明请使用该 UNCENSORED 仓库，基座模型为 ornith-ai/Ornith-1.5-122B。
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 上发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 量化模型，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b_int8_convrot 可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。
HxT9 在 Hugging Face 上架 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 GGUF 量化版本，采用 Q4_K_M 与 Ngram-Q8_0 格式。该模型暂无模型卡，也未由任何 Inference Provider 部署，用户可登录添加硬件兼容信息。
BattleGhost 发布 dealignai/MiMo-V2.6-Flash-RL-UNCENSORED 的实验性 GGUF 量化版本，默认 IQ2_XXS、47 个专家 FFN down 投影用 IQ2_S，4 分片共 91.70 GB，MIT 许可。WikiText-2 测试中相对 MXFP4 参考困惑度升至 6.539（高 37.4%），优于全 IQ2_XXS 版本的 6.886。该版本面向 llama.cpp 本地推理，不新增安全训练或内容审核。
s2czk 在 Hugging Face 上发布 Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusions 的 load_lora_weights 加载，使用触发词 moss_xvstyle 生成图像。该模型支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境，以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
Hugging Face 上架了 fang64/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-mq4 模型仓库，README 目前为空，未提供模型说明。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未纳入统计。
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 上线 Roland2531 的 Ornith-1.5-9B-uncensored-ROCmI4-Q6IO-A8 模型仓库，README 目前为空。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未统计。
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。
burningfeet 发布基于 HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 的 Genesis 版 GGUF 模型，采用 Genesis 后训练数据再生与校准算法，通过基于 Marchenko–Pastur 分布的自定义 SVD 修复张量噪声，保留 99% 信号与学习梯度，无需重新训练。该 27B 稠密模型原生支持 262,144 token 上下文（可扩展至 1,000,000），支持文本、图像和视频理解，推荐 NVFP4 量化，兼容 llama.cpp、LM Studio、koboldcpp 等 GGUF 运行时。
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。
Dyluhn 于 2026-10-20 发布 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 EXL3 量化版本，总体 4.03 bpw，采用 exllamav3 1.5.2 与 turboderp 的 4.05 设置，所有 routed expert 压至 4 bpw、attention 6 bpw。模型引入层内共享输入 sign/scale 向量（suh）以支持开发中的 radiance-exl3 内核，n-gram 表沿用 turboderp 版本且与基座逐字节一致。该仓库未在 exllamav3 中实测，质量未测量；许可证为 Qwen Community License 1.0。
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。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本，示例量化为 Q2_K。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容服务器或 llama cli 直接推理，也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
lodestones 在 Hugging Face 发布 Kromoss，是对 MOSS-Image-Base 的全参微调（1024 px，704k 训练图，发布 EMA 权重），架构与 MOSS-Image-SFT 相同、可直接替换，主要修复 Base 模型的模糊问题。仓库同时提供 8-steps-dmd-lora.safetensors（8 步、CFG 1、无负分支的 DMD 蒸馏 turbo LoRA）、int8 ConvRot 量化单文件（5.4 GB）、ComfyUI 原生支持与转换脚本，权重采用 Apache 2.0 许可。PartiPrompts（100 提示词，CLIP ViT-L/14）显示 Kromoss + LoRA 得分 27.82，高于 MOSS-Image-Base 的 27.19。
推荐理由：这是官方模型卡，给出了完整采样设置、ComfyUI 与 diffusers 用法以及 PartiPrompts 对比数字，便于直接上手和评估效果。
A0Sh 将 QuixiAI/WizardLM-7B-Uncensored 通过 llama.cpp 的 GGUF-my-repo 转换为 Q2_K 量化 GGUF 格式并发布在 Hugging Face。该模型可用 llama-cli 或 llama-server 直接加载，server 示例使用 -c 2048 上下文长度，并支持通过 LLAMA_CUDA=1 等编译选项在 Nvidia GPU 上运行。
开发者 Indra's Mirror 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的 GSQ 混合量化版（163 GB，152 GiB 专家权重），基于 dealignai 的 abliterated 无拒绝行为检查点，需搭配自研 Xolotl 引擎在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存加 NVMe 的单机上运行，512K 上下文。量化采用 ternary/2-bit/3-bit 混合专家格式加 Q8_0 稠密层，总位宽与均匀 2.25-bit 持平，校准代理上输出误差比均匀 Q2_0 低 17%；实测 prefill 约 250 tok/s，DSpark 解码 17-30 tok/s，HumanEval 21/21、工具调用 10/10。
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mradermacher 发布 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated 的 imatrix 与 i1-GGUF 量化版本，提供从 i1-Q2_K（28.7 GB）到 1.0 imatrix 文件等多档量化，并附低质量量化类型对比图。静态量化版本另行提供，模型页可查看完整下载列表。
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated Strata GGUF 量化包，含 S 和 S-small 两种规格，基于 Mirai 的 2-bit trellis 构建，用 huihui-ai 的拒绝方向向量去除拒绝行为。实测 AdvBench 64 条提示中 stock 版拒绝 64 次、加向量后仅 1 次，Alpaca 无害提示基本不受影响。可在 1-2 张 RTX 3090 上运行，S 版解码 82-113 tok/s，支持最高 262144 上下文，需 Linux、CUDA 12.8+ 和约 64 GB 内存。
推荐理由：作者实测了加拒绝向量前后的拒绝数和各档速度内存数据，读者可以据此判断这个去对齐量化包的实际表现。
Hugging Face 上架 mradermacher 的 Qwen3.5-9B-Claude-3xMerge-UNCENSORED-heretic-i1-GGUF 量化模型，基于 Qwen3.5-9B 的去审查（uncensored）合并版本，提供 i1 量化。仓库页面未附模型卡详情，下载量与硬件兼容性信息需登录查看。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored 的 GGUF 量化版本，示例量化格式为 Q4_K_S。该模型可通过 llama.cpp 直接运行或启动 OpenAI 兼容本地服务器，并支持在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中使用。