新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
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 发布 TorchNeuron 系列教程第一部分，讲解如何在 AWS Trainium 上用 torch.profiler 与 Neuron 系统级 profiling 系统分析推理性能。文章介绍通过 NeuronConfig、NeuronProfiler 配置捕获 DEVICE 与 RUNTIME 数据流，并用浏览器工具 Neuron Explorer 查看系统 trace 与设备时间线。教程以 RMSNorm 的三种实现（朴素 PyTorch 算子、torch.rms_norm()、torch.compile）为例对比，脚本可在 torch-neuronx examples 目录获取。
Hugging Face 发布 TorchNeuron 系列教程第一部分，讲解如何在 AWS Trainium 上用 torch.profiler 与 Neuron 系统级 profiling 系统分析推理性能。文章介绍通过 NeuronConfig、NeuronProfiler 配置捕获 DEVICE 与 RUNTIME 数据流，并用浏览器工具 Neuron Explorer 查看系统 trace 与设备时间线。教程以 RMSNorm 的三种实现（朴素 PyTorch 算子、torch.rms_norm()、torch.compile）为例对比，脚本可在 torch-neuronx examples 目录获取。
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。
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。
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。
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。
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 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。
burningfeet 在 Hugging Face 发布基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 的 Genesis 版 GGUF 模型，经 Marchenko–Pastur 定律的 SVD 张量去噪修复，0/465 次拒绝。模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生 262K 上下文（YaRN 可扩展至 1M），支持文本、图像、视频多模态，兼容 llama.cpp、LM Studio 等运行时。
AtomicChat 将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 中的拒绝方向从权重中投影移除，发布 GGUF 量化版和 rank-1 LoRA 适配器。实测 JailbreakBench 英文拒绝率从 88.9%/91.4% 降至 0.0%，3.58bpw-Q2_K 档 MMLU 86.0%→86.6%，2.67bpw-IQ1_M 档 MMLU 降至 81.8% 未通过门槛；需支持 DeepSeek-V4.1 的 llama.cpp 构建（如 Unsloth 的 commit 9d907b7cfe0e），Engram n-gram 表可留在 SSD 上分页读取。
推荐理由：原文给出拒绝率、KLD 和 MMLU 的前后对照数据，还说明各量化档的取舍，读者可据此选择合适的版本。
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。
AtomicChat 放出 BFL 的 FLUX 3 Image Klein 提示词扩展器去拒绝版本，通过投影移除拒绝方向，以 GGUF 和 3MB LoRA 两种形式提供。作为对话模型，英语拒绝率从 63% 降到 0%，俄语从 29% 降到 1%，MMLU 仅从 74.15% 降到 73.95%；在 Klein 文生图管线中未观察到去审查效果，因原始图像模型本身已能画出敏感类别。
推荐理由：发布方给出拒绝率、MMLU 和量化损失的完整实测数据，读者可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
AtomicChat 发布 FLUX 3 Image Klein 文本编码器 Qwen3-VL-4B-Instruct 的去对齐 GGUF，将拒绝方向从权重中投影移除，供 stable-diffusion.cpp 以 --llm 直接使用。英文拒绝率从 79% 降至 0%，俄语从 32% 降至 0%，MMLU 从 71.1% 到 71.2%；提供 BF16 到 Q4_K 多档量化，并附与 webmp3 Sakura 等同类编码器的对比数据。
同一新闻，精选展示《FLUX 3 Image Klein 文本编码器去对齐 GGUF 版发布，英文拒绝率从79%降至0%》
pottokao 在 Hugging Face 发布 LiquidAI LFM2.5-24B-A2B 去审查版的 NVFP4（W4A16）量化模型，经 Heretic ARA 处理后拒绝率从 89/100 降至 0/100。模型体积 14.95 GB（BF16 原版 48 GB），仅 MoE 路由专家采用 NVIDIA ModelOpt 0.45 量化，其余权重保持 BF16，可用 vLLM 部署，适用于研究、红队测试与个人使用。
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。
pottokao 在 Hugging Face 发布 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐 GGUF 量化版，用 Heretic ARA 去审查后拒绝率从 89/100 降到 0/100，BF16 权重上 KL 为 0.260。所有 attn_output 张量保持 Q8_0，去对齐修改集中在 blk.38.attn_output；IQ3_M 档可在 16 GB 显存单卡运行，模型回答前会先思考，需留较大输出预算。
推荐理由：作者给出了用 Heretic ARA 去对齐前后的拒绝率对比和 KL 数值，并说明各量化档的显存取舍。
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。
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。
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。
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 与 NVIDIA 宣布推出 SimReady Central Library，汇集超过 2,000 个带物理属性的 SimReady OpenUSD 仿真资产，免费、无门槛开放。资产覆盖机械臂、夹爪、仓储和冷却设备等，由 FANUC、Universal Robots、Vertiv、LG Electronics 等 OEM 提供，可用于机器人训练环境和 AI 工厂数字孪生，并支持 USD Search 自然语言检索与 GPT-6 Astra 辅助搭建 Isaac Sim 场景。
推荐理由：由发布方直接介绍资产库的构成和OEM贡献方式，读者可以了解免下载门槛的仿真资产从哪里找、怎么用。
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。
yushen100 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 Diffusers 的 load_lora_weights 加载，使用触发词 moss_xvstyle 生成图像。该模型支持 bf16 精度在 CUDA 上运行，并提供 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等使用入口。
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。
LxBarn 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查（Uncensored）量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，文件大小从 NVFP4 的 4.20 GB 到 BF16 的 14.23 GB 不等，其中 Q4_K_M（4.60 GB）被推荐为 GGUF 体积与质量的最佳平衡。该版本内置 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，可直接在 ComfyUI 中使用，且无内置安全检查器，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像。
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》
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。
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。
研究者发布 Africa-Papers，这是迄今最大的多领域泛非学术预训练语料库，包含 844,807 篇全文论文、共 10.15 billion tokens，分 879 个 Parquet 分片，涵盖 DOAJ 非洲期刊、CGIAR CGSpace 农业库、arXiv 非洲作者预印本及 OpenAlex 开放获取论文四大学科来源。语料以保留章节结构、公式和表格的干净 Markdown 格式发布，配有精确 BPE token 计数和 8 域分类体系，已在 Hugging Face Hub 的 AfriSpeech 组织下开源，用于支持非洲基础模型的持续预训练与领域评测。
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》