DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 ik-llama GGUF 量化版上线 Hugging Face
Hugging Face 用户 ji-farthing 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 ik-llama GGUF 量化仓库。该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享 Hugging Face 信息、接受相关条件后才能下载模型文件。
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新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2121
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4141 Huihui-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated GGUF 版本发布
huihui-ai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布 abliterated 去审查版本，完全用 llama.cpp 的 GGUF 完成 abliteration，未依赖 Transformers。仅 abliterate 第 11 至 28 层（0 起始索引）的 18 个 attn_output_b 张量，专家系统未改动；UD 系列来自 unsloth 的 GGUF。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究或受控环境，支持 262144 上下文长度。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 Marker689 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 EXL3 EAQ 2.9-bpw Abliterated 量化模型
Hugging Face 上线 Marker689 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-EAQ-v1-2.9-bpw-Abliterated 模型仓库，采用 2.9-bpw 量化并提供 abliterated 去 abliterated 版本。仓库公开可访问，但用户需登录并同意条件后才能下载文件。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5656 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版发布
dealignai 发布了基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅做权重级 abliteration，不用量化、模板改写或系统提示注入。保留原生 FP8 e4m3 + FP4 专家、1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位，与上游字节兼容可直接加载。自测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY 无任何拒绝，MMLU 20×57 从 87.63% 降到 83.77%， Humanities 降幅最大达 -7.31 pp。附 4×H200 参考引擎运行方法与 SGLang 启动参数，仓库手动门控，MIT 许可。
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Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7272 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版发布 GGUF 量化构建
10exdev 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版本的 GGUF 量化构建，提供 235.8 GB 的 Mix-256G 与 114.0 GB 的 Mix-128G 两种混合精度档位。拒绝率加权均值从基座的 0.874 降到 0.074，MMLU 保持 0.91 左右；需 llama.cpp PR #30817 才能加载，Engram 表存于 SSD。
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Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7777 
ISTA-DASLab 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF
ISTA-DASLab 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本，用 GSQ 加 RCO 的梯度搜索按张量敏感度分配量化类型，提供 IQ1_M、IQ2_XXS、IQ2_XS 三档。IQ2_XXS（2.00 bpw）在 AIME25、GPQA-Diamond、LiveCodeBench v6 上完全追平 FP8/FP4 基模型，任务均值恢复 100.0%；IQ1_M 保留 98.7%。配合 Strata 引擎可在单张 12 GB VRAM 的 GPU 上运行；llama.cpp 截至 2026 年 10 月 23 日尚不支持该模型。
推荐理由：原文给出了各量化的基准恢复率和完整方法与分配文件，读者可以据此判断低比特量化到底损失了多少能力。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7373 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版 GGUF 量化发布，763B MoE 最低 235.8 GB 内存可跑
ktobik 在 Hugging Face 发布 abliterated（去拒绝）版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建。模型为 763B 参数 MoE，含 384 个路由专家和 197B 参数 Engram n-gram 表（110.6 GB 留在 SSD 按需读取），1M token 上下文。精度由实测 KLD 的背包搜索逐层分配，Mix-256G 在 held-out 文本上 top-1 一致率 93.7%、PPL 较原模型 +2.4%。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率前后对比和逐层精度搜索方法，读者可据此判断去对齐版本与量化方案的实际代价。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分6969 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版 GGUF 量化发布，附实测拒绝率与精度数据
Orca 发布 abliterated 版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化文件，提供 Mix-256G（235.8 GB）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建。模型为 763B 参数 MoE，含 197B 参数 Engram n-gram 表（110.6 GB，留在 SSD 按需读取）和 1M token 上下文；精度按实测 KLD 逐层搜索分配。去对齐版在 500 条有害提示上拒绝率均值 0.074（原版 0.874），JBB-harmful 下降 97%，MMLU 保持 0.91 左右；Mix-256G 在 2×H200 上约 70 tok/s，需 llama.cpp PR #30817，MIT 许可。
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Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5151 
staccs 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 版的校准 11-bit VQ 量化 GGUF
staccs 发布 pqhaz/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-heretic（DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 pqhaz abliterated 版）的 106.8 GB 单文件 GGUF，对 557B 参数的 routed experts 采用 lecore 激活校准 11-bit 矢量量化（2048 条码本、65,536 校准 token），Engram n-gram 表沿用原版需另下载约 203 GB。以未量化源模型为教师的评测显示 2k 上下文困惑度 2.762、top-1 一致率 80.9%，优于未校准的 vq10sh12 版（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5757 
staccs 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 版单文件 GGUF 量化包
staccs 发布了 106.8 GB 单文件 GGUF，对 dealignai 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated（UNCENSORED-FP8）版本重新量化，采用 lecore 激活校准的 11-bit 向量量化处理路由专家（2048 码本条目、65,536 校准 token，1.39 bpw，cosine 0.909），注意力骨架用 q4_K，共享专家 VQ 11-bit。评测以未量化源模型为教师，WikiText-2 上 2k/16k 上下文困惑度 2.817/2.936，top-1 一致率 80.2%/78.6%，优于未校准的 vq10sh12 版本（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
推荐理由：作者用未量化源模型给出困惑度、KL 散度和 top-1 一致率对照，可据此评估这套 11-bit VQ 量化的损耗。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分5252 
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 版发布 106.8 GB 单文件 lecore vq11 校准 GGUF 量化
staccs 在 Hugging Face 发布 rumplestilzken/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的单文件 GGUF，大小 106.8 GB，对 557B 参数的路由专家采用 lecore 激活校准 11-bit 向量量化（2048 码本条目，65,536 校准 token），1.39 bpw、加权余弦 0.909。评测以未量化源模型为 teacher，2k/16k 上下文困惑度 2.821/2.950，top-1 一致率 80.5%/78.4%，优于未校准的 vq10sh12 版（PPL 3.615、top-1 74.5%）。
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Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5050 
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 版 106.8 GB lecore 校准 VQ GGUF 发布
mrfakename 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 被重新量化为单个 106.8 GB 的 lecore 校准 11-bit VQ GGUF 文件，路由专家参数 557B，码本 2048 条目、1.39 bpw。在 WikiText-2 上 2k/16k 上下文 perplexity 分别为 2.799/2.917，top-1 与源模型一致率 80.3%/78.5%，优于此前未校准的 vq10sh12 版（PPL 3.615）。
arXiv · cs.AIAI 评分3333 大语言模型是否信任自己的解释？一项关于功能自洽性的研究
一项发表于 IJCNN 2026 的研究提出“功能自洽性”实验框架，通过充分性、全面性与反事实性三项指标检验 LLM 自我解释与其实际预测是否一致。实验基于 IMDB 和 Steam 评论数据，覆盖 GPT-4o-mini、Gemma3、Granite8B 和 DeepSeek：GPT-4o-mini 在全部指标上符合预期，Gemma3 与 Granite8B 仅在充分性下保持一致，DeepSeek 变体则出现结构性偏差。结果表明解释可靠性因模型家族和规模而异，小模型自相矛盾，大模型过度敏感。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5959 arXiv 论文提出模型与执行框架联合评测框架，解析 Agent 失败该归咎谁
arXiv:2610.32483 提出评测 LLM Agent 执行框架（harness）与底层模型交互的框架，包含有效完成率（VCR）、Model-Harness Fit、Cross-Model Fit、交互残差和 Token Load 五项指标。研究在 6 个基准上评测 OpenCode、Codex CLI、Pi CLI、DeepAgents 四个框架与四个核心模型，加上两组原生固定组合，共 111 个评测设置、52,168 条轨迹；结果显示框架排名随模型和基准变化，OpenCode 跨模型表现第一，DeepSeek V4 Flash Preview 在共享四基准上保持较高的 Mean VCR。
推荐理由：论文把 Agent 拆成模型与执行框架两部分联合评测，给出五项指标和 52,168 条轨迹的实测，可帮助读者理解框架排名为何随模型和基准而变。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 akshitaitsolutions 发布 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated-dpo 模型
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated-dpo，并提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 的调用与部署示例。模型可通过 pipeline 加载，或经 vllm serve、sglang launch_server 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5050 overhand 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型
overhand 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored，并附上性能基准数据。原生 MXFP4 在 32 并发下聚合吞吐达 831.66 tokens/second，高于 NVFP4 target 的 796.13、EXL3 3.5 的 480.84 和 EXL3 2.875 的 452.16；单并发时 MXFP4 首 token 延迟 p50 为 0.34266 秒。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6060 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 无对齐版发布，HarmBench 320 项零拒绝
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版本，仅做权重级消融，保留视觉、视频、工具调用、推理档位和原生 1M token 上下文，不含量化派生、聊天模板改动或 LoRA。HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；内部 MMLU（1140 题）从基线 87.63% 降到 83.77%，降 3.86 pp，人文学科降 7.31 pp。仓库为 gated 访问，MIT 许可，另提供 EXL3 2.9 bpw 版本。
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arXiv · cs.AI精选AI 评分5858 arXiv 论文提出用低比特精度压缩语言模型 n-gram 嵌入表
Stephen Chung 在 arXiv 发布论文，研究以低精度存储语言模型 n-gram 嵌入表以降低内存开销。在 nanochat、Llama、GPT-2 系列从零训练的模型上，4-bit 表节省约 75% 表内存，同时保留加表带来的验证损失改善的 99% 以上；对 DeepSeek-V4.1-Flash 和 Qwen3.8-Flash-Next 节省 47-55% 表内存，困惑度增加低于 1.2%。更低位宽性能下降更大，但短时微调可恢复大部分损失，将省出的内存换成更大表还能超越原全精度表的性能。
推荐理由：论文系统比较了不同量化和位宽分配方案，给出从零训练与现有大模型两组数据，可帮助读者评估低比特 n-gram 表的实际收益。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5757 
distributedcognition 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 去对齐版本
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，将 refusal directions 从同系 DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated 迁移而来，以 scale 3.0 的保范双投影编辑作用于 attn.wo_b 和共享专家 ffn.shared_experts.w2（第 4-36 层）。评测显示 LLM 评审下真实拒绝率从基座的 99/100 降到 0/100（53 条完全配合、47 条带免责声明），无害提示 KL 散度 0.093，GSM8K 抽测 18/20 对比基座 19/20。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 GSM8K 抽测数据，并说明关键词检测与 LLM 评审的差异，读者可据此评估去对齐程度。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4040 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去审查版 MLX 量化模型发布：oQ4e 版本可在 Apple Silicon 运行
bearzi 发布 mrfakename 制作的去审查版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 MLX 量化模型，采用 oQ4e 级别量化，总权重 402.4 GiB，通过方向性消融移除拒答行为。在 512 GB 统一内存的 M3 Ultra 上测试：4k 上下文贪心解码 36.5 tok/s，4096 token 预填充 419 tok/s，Engram 表可留在 SSD 以节省内存。与原模型逐张量比对仅 124 个去审查编辑张量有差异。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 fribourgquants 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3 2.875bpw uncensored 量化版
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 2.875bpw uncensored 量化版本。附带的性能测试显示，Native MXFP4 在 batch 32 时达到约 831.66 tokens/秒，EXL3 2.875 在 batch 32 为约 452.16 tokens/秒，batch 1 时首 token 延迟约 0.41 秒。量化模型可在 Hugging Face 获取。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 fribourgquants 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型，并给出基准测试数据。原生 MXFP4 在单并发下达 146.84 tokens/秒、32 并发下达 831.66 tokens/秒，高于 NVFP4 target 与 EXL3 2.875/3.5 配置；单并发 time_to_content p50 为 0.34 秒。该模型为 uncensored 版本，测试数据已公开。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7676 orcarouter 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版 GGUF 量化权重
orcarouter 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版的 GGUF 量化权重，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存占用）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建，基于 763B 参数 MoE 模型，含 197B 参数 Engram n-gram 表常驻 SSD。去对齐后 500 条有害提示拒绝率加权均值从 0.874 降至 0.074，过度拒绝从 0.069 降至 0.006，MMLU 保持 0.91 左右不变。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率与 MMLU 前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、能力是否保留。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5454 SPARE 提出基于路由熵的 MoE 分层剪枝稀疏度分配方法
论文提出 SPARE，一种免训练、与 selector 无关的方法，用校准数据上 token 归一化 Top-K 门控权重的路由熵决定每层剪去多少专家，路由越分散的层剪得越激进，并用随机剪枝扰动界形式化该直觉。相同 selector 与预算下，SPARE 在 Mixtral、Qwen3 和 DeepSeek 模型上平均精度优于均匀分配，50% 专家剪枝时 Qwen3-30B-A3B 八任务平均从 57.2% 升至 63.8%，DeepSeek-R1 的数学、代码与科学平均从 80.1 升至 82.8。论文地址 https://arxiv.org/abs/2610.29662v1
推荐理由：论文把 MoE 专家剪枝从剪哪些专家推进到每层剪多少的问题，给出的路由熵方法无需训练即可提升高剪枝率下的精度。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5454 AtomicChat 发布面向 DwarfStar 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝 GGUF 版本
AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 DwarfStar（ds4）Q2 版 GGUF，把 DeepSeek 的拒绝方向从权重中投影移除，仅替换写入残差流的 122 个张量，其余字节与原文件一致，文件大小 365.7 GB，MIT 许可。同一编辑在 llama.cpp 实测中，JailbreakBench 英文拒绝率从 91.4% 降到 0.0%，XSTest 安全拒绝率从 8.0% 降到 0.4%，MMLU 变化在约 2 分内；该文件本身尚未在 DwarfStar 上测得数据，适用 Metal（Apple Silicon）、单张 CUDA GPU 或 ROCm。
推荐理由：原文给出同编辑在 llama.cpp 上的 JailbreakBench 等前后实测数据，读者可以据此估算该 Q2 版本的去对齐收益与 MMLU 代价。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分8080 AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无拒绝版 GGUF 权重
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6666 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝（uncensored）版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，通过权重级修改移除拒绝行为，采用原生 FP8（e4m3）加 FP4 MoE 专家权重，保留 1M 上下文、视觉与视频、工具调用和推理档位。实测 HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU logit 评分从基线 87.63% 降至 83.77%（−3.86 pp）。作者建议低比特量化需在目标精度上重做 abliteration 流程，否则合规性可能退化；权重以 MIT 许可发布，需手动申请访问。
推荐理由：发布方给出了与官方API同提示词的MMLU对照和HarmBench全合规数据，可以据此判断这次abliteration的合规收益与能力代价。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分6565 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 FP8 去拒绝 overlay
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 去拒绝 overlay，仅修改 52 个 attn.wo_b 张量（第 10-35 层），其余权重与上游逐字节一致。lambda=2.0/2.5 时 HarmBench 拒绝率从 94.1% 降至约 5%，但授权/未授权安全任务的区分从 8/11 塌缩到 0/11，无害提示的过度拒绝从 3.2% 降到 0.0%；方向向量来自 drowzeys/keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 rank-1 分解，生产环境为 4 节点 DGX Spark (GB10) TP4 环形集群，1M 上下文下连续使用无循环或退化。
同一新闻，精选展示《koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝 overlay，52 个张量的 rank-1 修改》
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7070 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 FP8 abliterated 完整权重
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 · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7272 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 权重版
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，以标准 checkpoint 形式加载，无需自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 时拒绝率反而升至 42.8%→1.6% 的 ASR 变化；MMLU-14k 全量从 86.96% 降至 82.74%（-4.22 pp），剔除伦理类条目后约 -1.1 pp，在 3 pp 知识保留目标内。
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》
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6767 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 权重版
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，采用原生 FP8 权重、支持 1M token 上下文、视觉与工具调用，无需自定义 model.py 或运行时钩子，可直接按 base 模型加载。
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》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3737 Huihui-DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-abliterated-exl3 量化分支发布
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分6464 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版发布，附 MMLU 与 HarmBench 实测数据
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅做权重级修改，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文，格式与上游字节兼容。内部实测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp），其中 moral scenarios 下降 40 pp。原生 FP8 e4m3 加 FP4 MoE 专家，需 FP8 GPU，已在 4×H200 验证，MIT 许可。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7878 AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无拒绝 GGUF 版本
AtomicChat 将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 中的拒绝方向从发布权重中投影移除，烘焙成 GGUF 并附 rank-1 LoRA 适配器。实测 JailbreakBench 英文拒绝率 91.4%→0.0%，俄语 69.0%→0.0%，XSTest 8.0%→0.4%，MMLU 86.0%→86.6%（p=0.69）；3.58bpw-Q2_K 版占盘 334.8 GB，Engram n-gram 表可留在 SSD。需未合并的 llama.cpp 支持构建，暂不能在 Atomic Chat 中运行。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无拒绝版 GGUF 权重》
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分6262 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版本发布，HarmBench 320 项全部 COMPLY
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做 abliteration，移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 全部 320 项 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，其中 moral scenarios 下降 40 pp。权重与上游字节兼容，需 FP8 GPU，已在 4×H200 验证，MIT 许可。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7474 DeepSeek-V4.1-Flash GSQ 混合量化无审查版发布，单张 RTX 4090 可跑 552B MoE
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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Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2424 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 EXL3 3.5bpw abliterated 版本镜像仓库上线
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6767 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 EXL3 3.5bpw 版本
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7272 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 权重版
dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B active）的权重级消融版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，以原生 FP8 权重提供，无自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 下拒绝率反而升至 1.56% 响应；MMLU-14k 全集准确率从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类条目后约 -1.1 pp。
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Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Uncensored REAP-256 4-bit 版本上传至 Hugging Face
Hugging Face 上发布 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 Uncensored REAP-256 4-bit 量化版本，文件正在上传中。完整模型卡将包含模型介绍、评测分数、速度结果，以及在 RTX PRO 6000、A100 和 CMP 170HX 上的运行方法，数小时内发布。