新闻、仓库与研究，按时间排列。
varun-balani 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-32B-Instruct 的 abliterated 版本，用 Heretic 的 ARA 修饰器去除拒绝方向。mlabonne/harmful_behaviors 拒绝率从 98/100 降到 10/100，相对基座模型 KL 散度 0.22；该结果从 24 次试验的优化中选出，提供 bf16 全量权重及 Q4_K_M（约 20 GB）和 Q8_0（约 35 GB）GGUF 量化版本，Q4_K_M 可在约 36 GB 内存的本地环境用 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 运行。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比和 KL 散度数据，可据此判断这个去对齐版本的行为漂移程度。
webmp3/Sakura-Jais-3-7B-Uncensored-GGUF 现已登陆 Hugging Face，提供 Q4_K_M 等 GGUF 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理，也可接入 LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等应用。
ttindall 将 DavidAU 的 Turbo-Brilliance "AI Construct" 模式套用到 HauhauCS 的无审查 Qwen3.8-27B 上，发布 Defiance Uncensored GGUF，移除拒绝层，提供 Joker、Dr. House、20-agent Einstein panel 等 40 种模式。权重与上游逐字节一致（866 个 tensor 全部核对），IQ4_XS 量化 15.7 GB 可在 24 GB 显卡跑 131K 上下文，RTX 4090 上 instruct 模式解码 86-90 tok/s，兼容 llama.cpp、LM Studio 和 Ollama。
BoldingBuilds 发布 Meta Muse Spark Open（816B 总参数 / 42B 激活）的无审查 abliterated 版本，直接在 Unsloth UD-IQ1_S GGUF 上原位编辑，全程不做 BF16 反量化。拒绝率从原版 85.06% 降到 1.30%（StrongREJECT 留出集），ForbiddenQuestions 上从 60.00% 降到 0.00%，XSTest 过度拒绝保持 0%，MATH-30 为 25/30 对原版 26/30。方法为对 62 层中第 10-53 块做读写侧投影（λ=1.0，每块单独估计拒绝方向，共 61 个方向），编辑 309 个张量、256 个路由专家未动，λ=0 时输出与输入字节一致作为自检门槛。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照与逐块方向估计方法，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少、代价多大。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 通过 abliteration 技术移除拒绝行为，发布去审查的 GGUF 版本 v2。相比第一版调整了消融重点，且未对专家（experts）进行消融，适合小说写作和编程。该版本安全过滤大幅降低，建议用于研究、测试或受控环境，支持最新 llama.cpp，示例命令上下文长度为 262144。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 NeoHorse-1-9-Uncensored-i1-GGUF 量化模型（如 Q4_K_S 版本），可通过 llama.cpp 直接运行。该模型支持 llama serve 启动本地 OpenAI 兼容服务器，也可在 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等工具中使用。
irwanworld 在 Hugging Face 发布 Irwan-LightOnOCR-3-0.8B-abliterated，基于 lightonai/LightOnOCR-3-0.8B（Qwen3.5-VL 0.8B 架构的 OCR 微调模型），通过从 huihui-ai/Huihui-Qwen3.5-0.8B-abliterated 提取权重差值（alpha=1.0、bfloat16）做 abliteration transfer，去除面对显式内容时的拒绝倾向，同时保留 OCR 能力。用法与原模型一致，无 API 变更；CPU 推理仅约 0.3 token/秒，生产环境建议用 GPU，OCR 质量尚未正式评测。
Costume/christAIn-uncensored-Q4_0-GGUF 由 Emmet-Allen/christAIn-uncensored 经 llama.cpp 转换为 GGUF 格式，通过 ggml.ai 的 GGUF-my-repo 空间生成。模型可通过 llama-cli 或 llama-server 直接调用，server 模式支持 -c 2048 上下文设置，也可在 llama.cpp 仓库中按步骤编译后运行推理。
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，以原生 FP8 权重提供，支持 1M token 上下文、视觉与工具调用。HarmBench-320 实测显示 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 通过，而基座模型分别为 42.81% 和 1.56%；MMLU-14k 整体下降 4.22 pp，剔除伦理类科目后约 -1.1 pp。模型卡还给出 SGLang 部署配置、KV 内存占用估算（890 B/token）、4×H200 上的吞吐数据（单流 101 tok/s，DSpark 后 113 tok/s）及多项启动注意事项。
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tatekuperus 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.6-27B 的多阶段微调与合并模型 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic GGUF 量化版，作者称其为首个在 8bit 和 4bit 下 ARC-C 超过 700 的该规模微调。去审查由 trohrbaugh 用 Heretic v1.2.0+custom 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法完成，拒绝率从原版 99/100 降至 4/100，KL 散度 0.0469；作者给出的基准显示该模型在 7 项基准中 6 项超过 Qwen3.6-27B 基座。
推荐理由：作者给出 Heretic 消融方法与去审查前后拒绝率对比，并附多组基准和第三方实测数据，可核对去对齐是否损伤模型能力。
jeuzu 发布的 Qwen_3.8_27B_Uncensored 现已可在 Hugging Face 获取，支持通过 llama.cpp 在本地运行 OpenAI 兼容服务器或终端推理。该模型也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具直接拉取运行，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 jialinyyzz/humanizer（gemma-4 12B 微调的 AI 文风改写模型）的 abliterated 变体，用投影式 writer 级消融在 32 层移除拒绝方向，alpha 0.8。实测基座模型在 104 个有害改写提示上拒绝率仅 2/104，消融后拒绝率不变，MMLU-2280 仅降 0.04pp，GSM8K 持平；refusal_directions.pt 支持任意强度秒级重新消融，附 GGUF 量化可在 llama.cpp、Ollama 等运行，Apache 2.0。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与 MMLU 前后对比，并诚实指出基座模型本就几乎不拒绝，读者可据此判断去对齐的实际意义。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 thinkingmachines/Inkling（975B 总参数/41B 激活，多模态 MoE）的 abliterated 版本，用 norm-preserving biprojected 消融在权重层面移除拒绝方向，提供 main（scale 2.5）和 scale-3.0 两个分支。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与 KL 前后对比数据，读者可以据此判断这个 975B 模型去对齐后付出的能力代价。
TTPPCC121 等多人协作发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591）。模型用 Heretic v1.2.0+ARA 方法去对齐，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。提供常规与 MTP 两种 GGUF，Q4_K_S 下常规约 75 t/s、MTP 可超 90 t/s（5090、LMStudio 实测），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。
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AtomicChat 将 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 的拒绝行为从权重中投影移除，发布 Atomic Dynamic GGUF 量化版本。在留出的 JailbreakBench 提示上拒绝率从 97.5% 降到 0%，俄语红队提示从 70% 降到 0%，开启思考时 30 条全部不再拒绝；MMLU 从 81.35% 到 81.75%（McNemar p=0.29），工具调用和 30k 长上下文检索不受影响。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 差异和 KLD 数据，读者可据此判断这次去拒绝编辑的代价与效果。
多模态模型 bappi/gemma-4-E2B-uncensored-coder-fable5-composer2.5 在 Hugging Face 发布，支持 image-text-to-text 任务，可通过 Transformers 的 pipeline 或 AutoModelForMultimodalLM 加载。模型同时提供 vLLM、SGLang 部署方式及 OpenAI 兼容 API，并可用 Docker Model Runner 运行。
huihui-ai 发布 openbmb/MiniCPM5-1B 的 abliterated 去审查版本 Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答行为，无需 TransformerLens。模型安全过滤大幅降低，可能生成敏感或不当内容，官方建议仅用于研究、测试或受控环境，避免直接用于生产或面向公众的商业应用。
huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如 22 至 52 层），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。
OS-Software 基于 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 发布去对齐版本，用自研 Heretic fork 只改动 layers 18、22、26 的 self_attn.out_proj 权重并烘焙进 BF16。实测 100 条日语有害提示词的拒绝率从原版 94-99/100 降到 0-1/100，QAD Q4_0 的 MMLU 为 55.35%（较原版 -0.62），并提供 Q4_0 到 Q8_0 多档 GGUF；模型仍会先思考再回答，输出偏长，建议 8k 以上输出预算，仅供研究实验用途。
推荐理由：作者给出了各量化档位的拒绝率前后对比和 KL 散度、MMLU 数据，可以据此评估这个去对齐版本改动幅度与能力损失。
OS-Software 在 Hugging Face 发布 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐 GGUF 版本，使用 Heretic 的自定义 fork，仅改动第 18、22、26 层的 attention output projections。实测 100 条日语有害提示词的拒绝率从原版 94-99/100 降至 0-1/100，QAD Q4_0 的 MMLU 为 55.35%（原版 55.97%）。提供 Q4_0 到 Q8_0 多个量化档位，模型仍会先思考再回答，作者建议输出预算设 8k token 以上，仅供研究实验使用。
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huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的去审查 GGUF 版本，移除模型拒绝回答行为，无需 TransformerLens。新增 Unsloth 系列与 Swift 系列 GGUF，均支持最新版 Strata 和 llama.cpp，可用 llama-cli 加载 UD-Q4_K_XL 量化文件并将上下文设为 262144。该模型安全过滤大幅降低，可能生成敏感或不当内容，建议仅用于研究、测试或受控环境。
candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除 Qwen3.5-9B 的拒绝行为，以 rank-1 编辑每层 attention 与 MLP 输出矩阵，发布单个 Q4_K_M GGUF 文件（5.78 GB）。实测 288 条 StrongREJECT 有害提示拒绝数从 279 降到 0，无害提示拒绝 5 降到 2，GSM8K 正确数与原模型差异在噪声内；与 heretic 最佳试验相比，有害提示中位思考 token 为 996 对 1648，数学超预算次数也更少。基于 Qwen/Qwen3.5-9B 原始 16 位权重，不含视觉编码器，Apache 2.0 协议，仅用 llama.cpp b11524 在思考开启下实测，LM Studio 和 Ollama 等未验证。
推荐理由：原文给出与原模型和 heretic 对照的拒绝率、KL 散度和 GSM8K 数据，可据此判断这次权重编辑的代价与效果。
AtomicChat 发布 Liquid LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本，仅编辑 blocks 14-39 的 52 个矩阵，英文拒绝率从 96.3% 降至 1.2%，俄语从 62% 降至 0%，思考模式下从 30/30 降至 0。MMLU 从 64.40% 到 65.55% 基本不变，提供 6 个 GGUF 量化版本和一个 24 MB LoRA 适配器（可用 --lora-scaled 加载，推荐 scale 1.75），方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
glivorem 用 Heretic 工具对 Qwen3-4B-Instruct-2507 做 abliteration 处理，通过方向消融直接编辑权重移除模型的拒绝行为，未做新数据微调，知识与通用能力接近原版。模型为 4B 参数非思考 instruct 模型，262k 原生上下文，BF16 safetensors 格式，Apache 2.0 许可，可在 vLLM 和 Transformers 中使用，无内置安全护栏。
huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为，仅对部分层（如 22 至 52 层）做消融，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，支持最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）和 llama.cpp（-c 262144），适合研究测试用途。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的无对齐 Aggressive 变体 GGUF 量化，实测 0/465 次拒绝，直接作答且几乎无前导语。全系列保留原生 NextN 头并附带 FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 上文档 TG 最高达非 MTP 的 3.02x、推理 TG 1.93x，比标准内嵌 MTP 再快 35.2%/21.1%；提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多档量化与 BF16 视觉 projector，基于 Apache 2.0 许可，需 llama.cpp 补丁启用 FastMTP。
eccentricorbit 基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 用 Heretic 制作了 abliterated 版本，通过 directional ablation 直接修改权重移除模型的拒绝行为，未做新数据微调，知识与通用能力接近原版。模型为 4B 参数、262k 原生上下文的非思考 instruct 模型，BF16 safetensors 格式，Apache 2.0 许可，可在 vLLM 和 Transformers 中使用，无内置安全护栏。
BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 的无对齐版本，直接在 24GB 2-bit GGUF 上做权重空间消融，未经过 BF16 重量化，保留了 NVIDIA 量化感知蒸馏产出的约 17GB IQ2_XXS 专家权重。编辑共改动 100 个张量，采用 Arditi et al. 2024 的均值差方向法，λ=0 时输出与原文件逐字节一致作为自检门槛。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与能力对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本的实际效果与局限。
HauhauCS 基于 Qwen3.5-2B 发布无审查变体 Aggressive 版，约 0/465 次拒绝，号称零能力损失且不改动数据集。模型为 2B dense 参数、24 层混合架构（Gated DeltaNet 线性注意力 + 全 softmax 注意力 3:1），原生多模态，262K 上下文（YaRN 可扩展至 1M），提供 BF16 至 Q4_K_M 共 4 种 GGUF 量化，支持 llama.cpp、LM Studio 等运行时。
AtomicChat 将 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 的拒绝行为从权重中移除，发布 Atomic Dynamic GGUF 量化版本。JailbreakBench 拒绝率从 95.1% 降到 0%，俄语红队提示从 76% 降到 2%，MMLU 保持 85.05% 到 85.10% 基本不变；方法基于 Arditi et al. 2024 的单一方向拒绝机制，对写入残差流的 128 个矩阵做投影编辑，提供 AD-Q4_K_S、AD-IQ3_XXS、AD-Q2_0_L 三档量化，上游 llama.cpp 可直接运行。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 对照和量化误差数据，读者可以据此判断这次去对齐编辑的代价到底有多大。
DollasAndSpence 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，支持 ComfyUI 本地图像生成。该版本无内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 内容；推荐 GGUF 使用 Q4_K_M（4.60 GB），MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，文本编码器可卸载至系统内存以节省 9–17 GB VRAM。
AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-2B-gguf 的 rank-1 投影 LoRA，通过移除 attn_output、ssm_out、ffn_down 中的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。拒绝率从 87.5% 降到 0.0%，无害提示误拒为 0.0%，MMLU（n=300）从 31.7 变为 34.3；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残差泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，完整逐条日志在 -metrics 仓库。
推荐理由：原文给出拒绝率与 MMLU 前后对比数据，并说明残差泄漏等局限，读者可据此判断该去对齐适配器的实际代价。
AtomicChat 发布 rank-1 投影 LoRA，通过移除 Ternary-Bonsai-2-4B-gguf 残留写入路径（attn_output、ssm_out、ffn_down）中的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。实测显示有害拒绝率从 99.0% 降到 0.0%，无害提示误拒率从 1.0% 降到 0.0%，MMLU（n=300）从 68.7 到 69.0；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残留泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，完整逐条日志在 -metrics 仓库。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 rank-1 投影 LoRA，通过移除 Ternary-Bonsai-2-9B-gguf 残差写入路径（attn_output、ssm_out、ffn_down）的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。拒绝率从 100.0% 降至 0.0%，无害提示误拒从 1.9% 降至 0.0%，MMLU（n=300）从 76.0 降至 71.7；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残差泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，许可证继承基座模型。
推荐理由：原文给出拒绝率与 MMLU 的前后对照数据，读者可据此权衡这个去对齐 LoRA 的收益与能力损失。
shimbaaa 在 Hugging Face 上发布 Supra2-100M-Uncensored-Instruct，一个 100M 参数的指令模型，基于 SupraLabs/Supra2-100M-Base 经两阶段 LoRA 训练，训练上下文长度 512，采用 Apache-2.0 许可。模型被训练为以 Yes-Man 风格顺从用户提示，未做安全对齐，会认同错误前提；两阶段均混入 Dolly-15k 回放数据以减少灾难性遗忘。
Hugging Face 上发布了一个可直接运行的 .basalt 格式包，为无审查版 Qwen3.8-Flash-Next 的 Q4_K_M 量化构建，基于 125B 级 MoE 模型（qwen4exp 架构），文件大小 114.06 GiB，内置 Qwen tokenizer 与聊天模板，支持 --vision 图像输入。运行需 NVIDIA Blackwell GPU（compute capability 12.0）与 CUDA 13；在单张 RTX 5090 上 512k 上下文解码约 220 tok/s、prefill 约 5,900 tok/s。该仓库目前为私有测试状态，采用 Qwen Community License 1.0。
Shifty666 在 Hugging Face 发布 Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-OBLITERATED，基于 Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2，用开源工具 OBLITERATES 的激进方法通过激活工程（abliteration）移除模型的拒绝行为。模型可通过 transformers 库加载使用。
notfakerv 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 LFM2.5-24B-A2B 的 GGUF 量化文件，含 Q4_K_M（14.53 GB）、Q8_0（25.49 GB）和实验性 NVFP4（14.02 GB）三种，均来自同一 BF16 编辑后 checkpoint，未做额外训练。该版本采用 AtomicChat 公开的 late-block 方向性编辑（blocks 14-39，强度 1.75），16 条拒答提示词上关键词拒答从 16 降至 1，但 IFEval 32 例中从 27 降至 25。沿用原 LFM Open License v1.0，含 1000 万美元年营收商业限制。
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，以原生 FP8 权重提供 drop-in checkpoint，无自定义 model.py、无运行时 hook、无 steering vectors。
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》
xtools-at 基于 Qwen3.5-2B-MultiDistill-Megamix-6xMerge，用 Heretic v2.0.0.dev0 制作出去审查（decensored）版本并开源在 Hugging Face。该模型为 2B 参数的六模型线性加权合并，拒绝率从原版的 96/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0295，支持推理、数学、编程与图文交互，并提供复现说明。