新闻、仓库与研究，按时间排列。
webmp3 在 Hugging Face 上发布 Sakura-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-Uncensored 的 GGUF 版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner 等工具运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端直接推理，也可在 LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端中使用。
xxris 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型。该模型可通过 Transformers、vLLM、SGLang、MLX LM 加载，支持 OpenAI 兼容 API，也可用 Docker Model Runner 运行。
论文介绍 Muse Glimmer，一个面向消费级硬件上自主智能体任务的开源 30B 因果语言模型，集多步推理、工具调用与失败恢复于一体，支持文本与图像输入，训练数据覆盖一百多种语言，量化至约 4-bit 可单 GPU 本地推理。作者称其在工具调用、多步规划和智能体任务完成上优于同尺寸的 Gemma4-31B 与 Qwen3.6-27B，模型以 Apache 2.0 许可发布。
推荐理由：论文给出30B级端侧Agent模型在同尺寸模型上的基准对比，对关注本地部署智能体的人有参考价值。
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。
Hugging Face 上线 nyan-ame 的 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Abliterated-GGUF 模型仓库，提供 abliterated 版本的 GGUF 格式权重。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪，README 文件为空。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，在推理、编码、Agent 任务和视觉基准上大幅提升，同时缩短任务执行时间和输出长度，推进多 Agent harness 下的性能成本帕累托前沿。Terminal-Bench 4.0 达 42.3（上一版 31.2），Automation-Bench 达 60.5。该版本不含 Jinja 聊天模板，改为提供 encoding.py 参考实现和 deepseek-recipe Rust 库工具包，支持 1M tokens 上下文窗口、max_tokens ≥ 256K，推荐 temperature 1.0、top_p 1.0，采用 MIT 许可证。
推荐理由：技术报告给出与 Kim3、GPT-5.6、Opus 5 等的对比数据，并附推荐采样参数与推理工具链，方便本地复现。
MiniMax 发布 MiniMax-M3.1-Flash，一个面向编码、Agent 工作流、computer use 和网络安全的原生多模态 MoE 模型，总参数约 428B、每 token 激活 23B，支持文本、图像、视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。相比 M3 的三项主要变化是全程稀疏注意力、量化感知训练，以及用 DSpark 投机解码取代此前的 EAGLE 类 MTP 方案。
推荐理由：官方公布与 DeepSeek、Kimi 等模型在十余个 Agent 与编码基准上的横向对比，并说明评测设置，读者可据此自行评估实际水平。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Vietnamese-4B-Chat-abliterated 的 imatrix 加权 GGUF 量化版本，提供从 i1-IQ1_S（1.5GB）到 i1-Q6_K（3.6GB）的多种量化文件，其中 Q4_K_M 被标注为快速且推荐，Q4_K_S 为大小/速度/质量最优。该模型为视觉模型，mmproj 文件放在静态仓库中，静态量化版本另行提供。
mradermacher/Vietnamese-4B-Chat-abliterated-GGUF 是一个 abliterated 版本的越南语 4B Chat 模型 GGUF 量化仓库，提供 Q4_K_M 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 上运行，支持启动 OpenAI 兼容的本地服务器或终端直接推理，也可通过 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Hugging Face 上的 mradermacher/Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated-i1-GGUF 仓库提供基于 Qwen3-4B-Instruct-2507 的 abliterated 处理版 GGUF 量化模型，供用户按硬件兼容性下载使用。
mlx-community 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-OptiQ-4bit-MTPLX 模型仓库。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件为空。
Hugging Face 上架了 mradermacher 制作的 LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic-i1 的 GGUF 量化版本。该模型为无审查版本，仓库页面显示模型规模为 28M params，支持通过 GGUF 格式在本地硬件上运行。
Uniboshi/Hy-Memory-30B-A3B-Abliterated-V1 的 MXFP4 量化版本已在 Hugging Face 开放访问，需同意条件后下载。该模型可用 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 运行，vLLM 和 SGLang 均提供 OpenAI 兼容 API。模型用于对已授权资产的防御性用途。
Huihui-gemma-4-12B-it-abliterated 模型现已在 Hugging Face 上架，可通过 Transformers 库加载使用，并支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境。该仓库被标记为包含敏感内容，可能含有潜在有害信息，使用时需注意。
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。
TendieLabs 在 Hugging Face 上发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored 的 EXL3 6.0bpw 量化版本。该模型基于 Qwen/Qwen3.8-27B，经 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27b 与 ajgazin/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-MTP 微调而来。目前无 Inference Provider 部署，README 为空，下载量未被统计。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic 静态量化 GGUF 模型仓库。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪，用户可申请提供推理支持。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Irwan-LightOnOCR-3-0.8B-abliterated 的 GGUF 量化版本，支持 Q4_K_M 等量化格式。该模型为 image-text-to-text 类型，可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种方式加载或启动 OpenAI 兼容 API 服务。
Hugging Face 发布 mradermacher/NeoHorse-1-9-Uncensored-GGUF 量化模型的使用说明，涵盖 Q4_K_S 量化版本。用户可通过 llama.cpp 在本地启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等工具加载运行。
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。
VicTeam Agency 基于 Alibaba Qwen 的 Qwen3.8-27B（Apache 2.0）发布去审查版 GGUF 模型，采用 huihui-ai 社区的 abliteration 去除拒答、Unsloth 动态量化，面向单显卡本地智能体开发。提供 Q4_K_XL（约 17.4 GB，质量优先）和 IQ4_XS（约 14.4 GB，可完整装入 16 GB 显存、速度更快）两种量化，可通过 llama.cpp（llama-server --jinja）和 llama-swap 运行。
Hugging Face 上架了 infercom 的 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-4Q-MTP-GGUF 模型仓库。该模型目前没有部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件为空。
Hugging Face 上架 Uniboshi 的 Hy-Memory-30B-A3B-Abliterated-V1 模型仓库。该仓库公开可访问，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。
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。
FrosT-LyRo 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking 的 imatrix 加权 i1-GGUF 量化版本，提供从 i1-IQ1_S（8.8 GB）到 i1-Q6_K（32.2 GB）的多档量化文件，其中 Q4_K_S 被标注为大小、速度与质量的最优平衡，Q4_K_M 为推荐选项。该模型为视觉模型，mmproj 文件放在单独的 static 仓库中，静态量化版本另行提供。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 4B 参数的循环（latent-recurrent）模型 NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16，采用 normalized-GPT 架构，通过重复应用共享 Recurrent 块（8 层输入、20 层循环、8 层输出）让每个 token 获得更多计算。单一 checkpoint 可设 1-4 个循环，无需重训即可权衡算力与精度，官方推荐默认 2 循环，并支持 last-loop KV caching 使 KV cache 开销保持在一循环大小。
推荐理由：同一个 checkpoint 可调循环次数换精度，作者还给出各 loop 数的实测对比与 KV cache 省显存方案，适合关注小模型推理成本的人。
N14QM/Vietnamese-4B-Chat-abliterated 是一个 abliterated（去除拒绝行为）的越南语 4B 参数多模态聊天模型，已在 Hugging Face 发布。页面给出 Transformers、llama.cpp（Q4_K_M 量化）、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式，支持 OpenAI 兼容 API 本地推理。
edp1096 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-FP4-Local，将经审计的 Huihui v2 修改从匹配的 Unsloth/Huihui Q8_0 权重迁移到 NVIDIA FP4-Local 检查点，变更投影重建后取整为 BF16 并编码为 MXFP8，NVFP4 专家、PLE、MTP、视觉与 tokenizer 保留 NVIDIA 原始字节。
推荐理由：原文给出了量化 delta 迁移的具体做法和 DGX Spark 上的运行测试记录，读者可以据此判断该检查点的实际可用状态。
一项研究通过让全开源模型家族 OLMo 3 的各后训练 checkpoint 生成职业叙事，追踪性别偏见的演变。结果显示：性别明确给出时，后训练主要提升男性画像叙事的语义多样性，女性画像在 SFT 后提升较小、经 DPO 和 RLVR 后不再显著；模型自行推断性别时则呈现女性偏向，且每个后训练阶段都单调增加女性标签概率，但 SFT 语料仅 7.7% 的女性 token 过剩，不足以解释该效应。
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）。
同一新闻，精选展示《TopherAU 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去审查 GGUF 微调版，ARC-C 达 735》
Reflection 新实验室的首个模型 Beam 在 Hugging Face 开源，为 501B 参数 MoE（每 token 激活 23B），支持 1M token 上下文，采用 Apache 2.0 许可，主打编码与智能体场景。提供 BF16、FP8、NVFP4 三种检查点，transformers、vLLM、SGLang 均已 day-0 支持，并附 LoRA SFT 与 Miles GRPO 训练配方；Hub 上分享用 Beam 构建的项目可竞争 10,000 美元额度。
推荐理由：官方博客给出架构细节、三档精度的实测跑分和从推理到 SFT、RL 的完整部署与训练配方，便于评估上手成本。
Reflection 首个开放权重模型 Beam 于10月16日发布，Ollama 作为 day-zero 合作伙伴限时免费提供，Beam 端点全程零数据保留（ZDR）。Beam 是 MoE 模型，总参数约501B、每 token 激活23B，上下文窗口100万 token，采用 Apache 2.0 许可，面向软件工程、推理和长程 Agent 任务，可通过 ollama run beam:cloud 或 Claude Code、Codex、OpenCode 调用。
推荐理由：官方公告同时给出与 Kimi K3、GLM 5.3 等模型的 Agent Coding 跑分对照表，读者可直接比较 Beam 在各编码基准上的位置。
Hugging Face 上架 webmp3/Sakura-FLUX.3-Image-Klein-PromptUpsampler-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。页面给出 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地部署方式，并支持通过 OpenAI 兼容 API 调用。
Hugging Face 上线 ChoLuckyHexSexySuccubusQueen135Age/simplemobilesystem-sexyGPT-Uncensored 模型页面，提供 Flair 库加载代码及 Google Colab、Kaggle 等 notebook 入口。该仓库被标记为含敏感内容，可能包含潜在有害与敏感信息。
Hugging Face 上架模型仓库 yinpeach/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-NVFP4-NINFER，其 README.md 目前为空。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未纳入统计，用户可申请提供推理支持。
donghanasd 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated 的韩语校准混合精度 GGUF，约 12.60 GB、3.69 bits per parameter，从上游 BF16 GGUF 直接量化。量化使用 708 个 512 token 块收集的 importance matrix，张量精度分配沿用 Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF，保留 tokenizer、chat template 和 MTP tensors，未做韩语额外训练也未验证韩语质量提升。
OpenMOSS 团队将 MOSS-Image-SFT（50 步、CFG 3）蒸馏为 8 步无 CFG 的生成模型，采用 data-space DMD 方法，checkpoint 为 update 2600（EMA）float32 权重。模型提供 lora.safetensors（推荐强度 1）与 lora_latest.safetensors（推荐强度 0.7）可直接加载到 ComfyUI LoRA loader，transformer 必须以 fp32 运行，蒸馏 delta 小于 bf16 舍入步长，转 bf16 会丢失大部分蒸馏效果。当前为进行中的工作。
Orca 发布 27B 视觉语言推理模型 OrcaCyber Nano 1.0，主打防御安全场景，以 GGUF 格式开源，可在本地硬件离线运行，支持逆向工程、漏洞分析、安全代码审查、事件分诊与视觉输入。模型上下文长度 262,144 tokens，内置 MTP 投机解码并支持 DFlash2 draft 文件，主权重 15.70 GB，另有适配 16 GB 显卡的 12.99 GB 版本；基准成绩包括 MATH-500 98.60%、AIME 2025 96.23%、SWE-bench 78.4%，可直接在 llama.cpp 中加载。
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。