新闻、仓库与研究，按时间排列。
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 EXL3 2.9bpw 打包，基于 dealignai 的 abliterated 版本，将 54 个稠密 BF16 矩阵重编码为 EXL3 trellis 以适配 TensorFold Zig TP4 引擎，可在 4× NVIDIA DGX Spark 上运行。评测显示去对齐代价集中在道德判断，moral_scenarios 从 95.5% 降至 40.9%，而 HumanEval chat 成绩 92.68% 反高于官方版；另提供 3.5bpw 兄弟版本，moral_scenarios 略高但解码慢约 10%。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HumanEval 的前后对照，显示去对齐的代价集中在道德判断而非知识或编码能力。
Hugging Face 上架了 mradermacher 制作的 Qwen3.5-4B-MultiDistill-Megamix-8xMerge-UNCENSORED-heretic-i1-GGUF 量化模型。该模型为 GGUF 格式，参数规模 1.8M，页面未提供更多评测数据。
Recursive 发布了面向编码智能体的 MoE 语言模型 Flint，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，在 Terminal-Bench 2.1 得 54.9%、SWE-bench Pro v2 得 89.7%、SWE-bench Verified 得 74.2%。模型采用 256 路由专家加共享专家、49 层（2 稠密 + 47 MoE）、262,144 token 上下文，以 Apache 2.0 许可发布，附 BF16 检查点、SGLang 服务套件及面向 NVIDIA 和 Apple Silicon 的量化版本，unsloth 提供 GGUF 格式和运行指南。
推荐理由：官方模型卡给出了架构细节、评测设置和基准分数来源标注，读者可以据此了解这款小激活参数编码智能体模型的实际规格。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-Megamix-8xMerge-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 量化版本。该模型基于 Qwen3.5-4B，经多蒸馏合并与去审查处理，仓库页面暂缺 YAML 元数据，硬件兼容性等信息需登录查看。
Hugging Face 上发布 bi0h4z4rd88/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX-6-bit，一个基于 Qwen3.8 的 27B 6-bit MLX 量化无审查模型，支持图像输入。页面给出 mlx-vlm 加载与生成示例，并说明可通过 mlx_lm.server 启动本地 OpenAI 兼容服务器，接入 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 等工具。
DavidAU 与 Nightmedia 发布基于 Qwen3.5-9B 的多阶段微调合并去对齐模型 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic，提供 16bit 源权重及 NEO IMATRIX 常规与 MTP GGUF 量化。作者称该模型在 7 项基准上超过 Qwen3.5-9B 与 Qwen3.5-27B，ARC-C 达 0.649（bf16）；去对齐方面 KL 散度 0.0793，100 次请求中拒绝 6 次（原模型 100 次），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），MTP 量化在 5090 上 Q4_K_S 可超 185 t/s。
推荐理由：作者给出 KL 散度和 100 次请求中 6 次拒绝的实测数据，可对照原模型判断去对齐程度。
NeosQ 基于 OrcaRouter 去审查的 Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B MoE）BF16 权重，用 MTPLX Forge 按 flash-next-optimized-speed 配方制作 4-bit 量化版，总大小 115.3 GB，保留原生 MTP 投机解码头。在 M5 Max 128 GB 上 MTP 投机解码达 85.7 tok/s，为普通解码的 2.07 倍；需 Apple Silicon、macOS 14+ 及 96–128 GB 统一内存，支持 OpenAI/Anthropic 兼容 API，采用 Apache 2.0 许可证。
BIGJUTT 发布 Qwen3-8B-abliterated，基于 Qwen/Qwen3-8B，使用开源工具 OBLITERATUS 通过激活工程（abliteration）以 advanced 方法移除模型的拒绝行为。模型可通过 transformers 的 AutoModelForCausalLM 加载使用，OBLITERATUS 代码托管在 github.com/elder-plinius/OBLITERATUS。
Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 的性能测试数据，对比 Native MXFP4、NVFP4 target、EXL3 2.875 与 EXL3 3.5 四种配置在 1-32 并发下的 chat 吞吐与延迟。Native MXFP4 在 32 并发时达 831.66 tokens/second，为各配置中最高；EXL3 3.5 在 32 并发时为 480.84 tokens/second。
Gravelrat 在 Hugging Face 上发布 L3.1-Dark-Reasoning-LewdPlay-evo-Hermes-R1-Uncensored-8B-IQ4_NL-GGUF，为 8B 参数、IQ4_NL 量化的 GGUF 无审查模型。页面给出 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种运行方式，其中 llama.cpp、Ollama、Docker 等可直接以 IQ4_NL 量化版本拉取运行，vLLM 与 SGLang 均支持 OpenAI 兼容 API 调用。
Felldude 在 Hugging Face 上架 Qwen3.5-9B-Uncensored 模型，采用 Safetensors 格式，参数规模 9B，张量类型为 F32 与 F8_E4M3。该模型为 FP8 量化版本，目前尚未部署到任何 Inference Provider，暂无下载量数据。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.6-35B-A3B 的去审查版模型 Aggressive 变体，0/465 拒答，不改动数据集与能力。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多种 GGUF 量化（K_P 量化以约 5-15% 更大体积提升 1-2 级质量），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
Hugging Face 上架 bambocher 的 Huihui-gemma-4-E4B-it-qat-abliterated-oQ4e-mtp，采用 oQ（oMLX v0.7.0）混合精度量化。模型类型为 gemma4，4 bit、group size 64，格式为 MLX safetensors。
bambocher 在 Hugging Face 发布 Huihui-gemma-4-E2B-it-qat-abliterated-oQ4e-mtp，基于 gemma4 的 abliterated 模型，采用 oQ（oMLX v0.7.0）混合精度量化。该模型为 4 bit、group size 64，以 MLX safetensors 格式提供。
Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-oQ4e-mtp 基于 Qwen3.5 9B，使用 o（oMLX v0.7.0）混合精度量化，4 bit、group size 64，格式为 MLX safetensors，已在 Hugging Face 发布。
Hugging Face 宣布 TorchNeuron 为 PyTorch 在 AWS Trainium 上的原生后端，自 2026 年 10 月 20 日起开放公测，可通过 pip install torch-neuronx 安装。
推荐理由：官方给出了 TorchNeuron 与 Optimum Neuron 的模型支持率对比和可直接复用的推理与训练脚本，便于评估是否迁移到 Trainium。
Hugging Face 上线 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 EXL3 3.5bpw abliterated 量化镜像仓库。该仓库为镜像，权重、文档与更新实际存放在同模型的 UNCENSORED 仓库中，后者持续更新并附完整 README 与评测表。
SPK1337 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B 的 NInfer v3 社区转换版，打包 abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO IQ3_S 文本权重（含 MTP）、z-lab 的 DFlash2 draft adapter 和 Qwen3.8-27B vision projector，文件约 13.99 GiB，采用 Apache-2.0 许可。该 artifact 仅供 NInfer-all 运行时加载，不能通过 transformers.AutoModel 直接读取；本地验证 HTTP 端点可正常返回文本，但 DFlash2 接受率、tokens/second 等尚未 benchmark。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 3.5bpw 量化包（257.6 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，保留视觉权重、MTP 头与 n-gram 表。实测 HarmBench-320 在 chat 与 thinking 模式均 320/320 全部 COMPLY，MMLU-500 从 67.60% 降至 64.80%（-2.80 pp）。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 55 tok/s 解码，并建议如需更低比特应重新跑 abliteration 流程而非直接重量化。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HarmBench 的前后对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本在拒绝率与能力之间的取舍。
Ephab 在 Hugging Face 上传了 abliterated 版本的 SmolLM2-1.7B-Instruct 模型。模型卡为自动生成，开发者、许可证、训练数据等详细信息尚未填写，仅提示用户注意模型的风险、偏见与局限。
bambocher 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated 的 oQ4e-mtp 量化版本，采用 oQ（oMLX v0.7.0）混合精度量化。模型类型为 qwen3_5，4 bit、group size 64，格式为 MLX safetensors。
Huihui-Qwen3.5-0.8B-abliterated-oQ4e-mtp 在 Hugging Face 上发布，采用 oQ（oMLX v0.7.0）混合精度量化。模型类型为 qwen3_5，4 bit、group size 64，格式为 MLX safetensors。
douyamv 发布 abliterated（去审查）版 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，提供 Q8_0 到 Q2_K 共 6 档，大小约 7.9 GB 至 28 GB，适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等 GGUF 兼容引擎。该模型通过在所有层投影去除 refusal direction 实现无限制对话，基座为 27.78B 参数、上下文 262,144 tokens（可扩展至 1M+），采用 Apache 2.0 许可。
Hugging Face 上发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，用于本地图像生成，Q4_K_M（4.60 GB）为推荐的 GGUF 量化档位。该版本无内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 内容，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b 可卸载至系统内存以节省 9–17 GB 显存。
nofacedfl 发布基于 Xiaomi 约 1 万亿参数 MiMo-V2.6-Pro 的 abliterated "heretic" 基座的约 2-bit 量化版（300 GB，GGUF 分片），适配 Maya 引擎并带独立视觉塔，MIT 许可。实测在 5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB 上代码生成 71–75 tok/s、200K 上下文 38–40 tok/s，支持 512K 上下文与约 1.6 秒的图像输入；abliterated 基座在该量化下 40 道 JailbreakBench 请求仍拒答 24 题，运行时拒绝向量可将拒答降到 1–5/40 但会增加编造答案，暂未随包发布。
推荐理由：原文给出拒绝率实测数据，abliterated 基座经量化后 40 题仍拒答 24 题，读者可据此判断去对齐的实际程度。
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）。
Bria 发布 Fibo 2.0 Edit Turbo 开源权重模型，是从 Fibo 2.0 Dev 蒸馏出的专用图像编辑模型，4 步推理且无需 classifier-free guidance 即可出图。据 Artificial Analysis Image Arena 2026 年 10 月 20 日排名，它在开放权重图像编辑模型中位列第一。模型为 8B 参数 flow-matching 架构，基于 FLUX.2 VAE 潜空间，用 Qwen3-VL-4B-Instruct 编码提示词，训练数据全部为授权数据；许可证为 CC BY-NC 4.0，商用需与 BRIA 另行协议。支持普通编辑、掩码编辑和最多 4 张参考图编辑，官方也预告了多轮编辑、背景去除、商品图 LoRA 等后续组件。
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。
hotdogs/Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-swift_unc 模型现已在 Hugging Face 上提供，支持以 Q2_0 量化版本运行。文档给出 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地部署方式，包括启动 OpenAI 兼容服务器和终端直接推理的命令，并覆盖 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具的接入配置。
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 上架 Infatoshi 发布的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-2.875bpw-uncensored 量化模型。附带的基准数据显示，EXL3 2.875 配置在并发 1 时生成速度约 125.86 tokens/秒，并发 32 时约 452.16 tokens/秒；对比数据还包含 Native MXFP4（并发 32 达 831.66 tokens/秒）、NVFP4 target 及 EXL3 3.5 等配置的吞吐与首字延迟表现。
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。
davemahoney69/Coder-1.5B-Abliterated-Merge-Q4 的 Q4_K_M 量化版本已上架 Hugging Face，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。该模型也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体。
Hugging Face 上架了 davemahoney69/Coder-14B-Abliterated-Merge-Q4 的 Q4_K_M 量化版本，并给出 llama.cpp 使用方法。用户可通过 llama serve 或 llama cli 直接加载该模型，在本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端推理，支持 macOS、Linux、Windows（WinGet）、预编译二进制、源码构建及 Docker 多种安装方式。
Mitroshenkov87 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 的未修改备份镜像，该模型为基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 的指令微调写作模型。镜像文件与原仓库 commit c9bd4645 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 GGUF 格式模型 Mitroshenkov87/voxprint-mirror-huihui-gemma-4-12b-it-abliterated-gguf，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具运行，支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体工具。