新闻、仓库与研究，按时间排列。
putao886 发布 DeepSeek-V4-Flash-0731（284B 总参数/13B 激活 MoE，MIT 许可）的 abliterated v2 rank-1 LoRA 适配器，用 heretic-gguf 在量化 GGUF 权重上直接运行 Heretic 的 Optuna 优化方向消融。四个适配器均 Pareto 最优：t265 拒绝率 8.57%（12/140）、KL 0.0651，t264 拒绝率 3.57%（5/140）、KL 0.1399，在 140 条有害提示词评测集上每个拒绝/KL 权衡点都优于 v1（v1 为 14.29%）。
推荐理由：原文给出四个 LoRA 适配器的拒绝率与 KL 散度实测数据，v2 在每个权衡点都优于 v1，读者可按需选择去对齐强度。
Testprofile1 发布的 Dolphin3.0-Llama3.1-8B-abliterated 现已提供 GGUF 格式文件，使用 Unsloth 完成转换。可用文件包括 F16 量化版本，支持通过 llama-cli 或 llama-mtmd-cli 加载运行。
基于 huihui-ai/Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 制作的 MTPLX 混合 8/4-bit FP16 量化版，去除第 11–29 层拒绝行为，采用 4-bit affine（group 32）量化 MoE 专家、8-bit（group 64）量化注意力投影，主干 dtype fp16 并带 MTP sidecar。在 Apple Silicon 上支持原生 MTP 推测解码，M1 Max 64GB 下 D2 调优后达 74.0 tok/s、1.49x 加速；MIT 许可，用 mtplx serve 命令下载运行。
ai-gamma 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.8-27B-Abliterated 的 Q4_K_S 量化 GGUF 文件，模型规模 27B，采用 qwen35 Transformer 架构，共 64 层，文件大小 15.59 GB，并提供 SHA-256 校验值。该文件可在支持 qwen35 架构的 LM Studio 或 llama.cpp 等运行时中加载。
jaromer 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO GGUF，通过张量移植移除拒答方向，不重算任何 GSQ 学习到的量化值，保留 262K 上下文与 APACHE-2.0 许可。IQ3_S 版 83.86 GB，四档（IQ3_S/IQ3_XXS/IQ2_XS/Q2_0）均逐张量 blake2b 校验，每档仅比上游多 0.25–0.44 GB；模型无内置安全护栏，部署时需自行提供审核。
MoonMath.ai 发布 MoonMath-ai/GLM-5.3-Uncensored-FP8（Dolly2），通过修改 GLM-5.3 中 21 层的 29 个模块实现 abliteration，无需重训练。在网络安全拒绝测试集上应答率 83.1%，高于公开 abliterated 版的 67.3%；IFEval 91.0 对 39.0，MMLU-Pro 89.0 对 84.0，AIME 2025 73.3 对 63.3，且后者出现 67 次循环退化而 MoonMath 为 0。
推荐理由：原文给出 abliteration 的具体模块改法和拒绝率与质量基准对照，还报告了同类公开模型 53% 循环退化的问题，便于判断各版本取舍。
XTer123 基于 Heretic 的拒绝方向消融方法，将 Nanbeige4.3-33B 去对齐并量化为 Q5_K_M GGUF，无微调与新训练数据，104 个可消融矩阵中仅改 59 个，抽查张量与基座逐位一致。在其 100 条提示词测试集上，基座模型拒绝 98 次，该版本拒绝 26 次，KL 散度为 0.0224；聊天模板未改动，支持 262144 token 上下文配 4-bit KV cache，附带 rank-3 delta adapter 可重建权重，License 为 Apache-2.0。
推荐理由：原文给出拒绝方向消融方法与 98 比 26 的拒绝率对比和 KL 散度数据，可据此判断这个去对齐版本改动幅度。
tinyopsec 基于 openbmb/MiniCPM5-2B（Llama 架构，约 2.5B 参数，经 abliterated 去审查处理）制作并发布 GGUF 量化文件，采用 llama.cpp 生成，提供从 F16（5.0 GB）到 Q2_K 共 13 种量化档位，其中 Q4_K_M（4-bit medium）为推荐版本。模型可通过 llama.cpp 及 Ollama、LM Studio 等 GGUF 兼容运行时使用，以 Apache License 2.0 授权。
dealignai 以 CRACK 方式在权重层面直接移除 GLM-5.3-Flash 的拒绝行为，发布 FP8 量化版（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文）。HarmBench-320 上拒绝率 0%，MMLU 87.33% 反超基线 86.74%；模型在 reasoning-OFF 与 MAX 档完全去审查，low 档刻意保留部分拒绝。页面还给出 vLLM/SGLang 部署注意：reasoning_effort 只接受 low 和 high，max 档需 max_tokens≥6000 否则返回空回复；视频 fps 须低于片段帧率，建议 fps:2。模型可在 Hopper GPU 上原生 FP8 推理，单流解码 163 tok/s，MTP 投机解码下 211 tok/s。
同一新闻，精选展示《GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8 发布，权重级去对齐且 MMLU 反超基座》
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布去审查（abliterated）版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，仅消融第 22 至 52 层（0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。多个系列（Underdog-Saluki、Swift、Ternary、GSQ-RCO、UD 等）陆续追加，部分量化将 token_embd、output、ffn_down 等待消融权重转为 Q8_0 并命名为 Q2_K_L 至 Q6_K_L。模型可通过最新版 ollama 运行 huihui_ai/Qwen3.8-abliterated，llama.cpp 支持上下文长度 262144，官方提示输出可能含敏感内容，建议用于研究测试场景。
dealinai 以 CRACK 方式对 GLM-5.3-Flash 做权重级去审查并发布 FP8 版本（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文），直接在张量中移除拒绝行为，不用 SFT、DPO、LoRA 或模板技巧。HarmBench-320 上 reasoning-OFF 和 max 档 320/320 全通过、0 拒绝（low 档保留部分拒绝），MMLU 87.33% 高于基线 86.74%；H200 TP4 原生 FP8 解码 163 tok/s，开启 MTP 投机解码达 211 tok/s、接受率 75.9%。
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huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术移除拒绝行为，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF。该版本仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持不变，并提供 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。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试环境。
基于 unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct 的去审查微调模型推出 GGUF 量化版本，abliteration 后 KL 散度仅 0.0265，测试中 100 次拒绝仅 4 次，并保留多语言能力。提供 Q4_K_M（2.02GB）、Q5_K_M（2.32GB）、Q8_0（3.42GB）和 f16（6.43GB）四种量化，可在 LM Studio 或 Ollama 中加载使用。
R0U5 在 Hugging Face 发布基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 abliterated 版本，用 Lethe 方法从对比激活中计算拒绝方向并从残差写入权重矩阵（含嵌入矩阵）中正交化移除。模型转为 GGUF 后在 llama.cpp 实际服务环境验证，20 条 held-out 拒绝诱导提示的拒绝数从 17/20 降到 0/20，连贯性检查通过；并指出自评同源采样和把退化输出计为合规两种假完美陷阱。提供 Q8_0（1.65 GB）与 f16（3.09 GB）权重，经 YaRN 扩展至 65,536 token 上下文，作者明确说明消融只改变拒绝行为、不增加能力。
推荐理由：原文给出 Lethe 消融方法、llama.cpp 实测拒绝率从 17/20 降到 0/20，还说明了两个易被忽视的评测陷阱。
huihui-ai 基于 Aleph-Alpha/Kolibri-1-BF16 制作了 abliterated 无审查版本，全程用 llama.cpp 的 GGUF 完成，不依赖 Transformers。已用 llama.cpp 重新量化并上传 Q2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q8 和 BF16 版本。原版 llama.cpp 暂不支持 kolibri1 架构，需应用仓库内提供的补丁并检出 commit 836d571 后编译。
pasangimhana 发布 gemma4-12b-it-abliterated，基于 google/gemma-4-12B-it 做权重编辑，将拒绝方向从残差写入中正交化移除，无训练无微调，bf16 单文件 23.9 GB，共修改 97 个张量。大基准（769 条有害提示）上有害拒绝率从 454 降到 6，comply 从 32% 升至 91%，良性提示退化输出率与基座相同（9/92）；方法上在每层捕获 150 有害与 150 无害提示的残差求方向，采用以第 24、28 层为中心、sigma 6 的宽高斯带正交化，并强调嵌入编辑不可省略。使用时需将 <turn|>（token 106）设为停止符；模型无任何安全过滤，作者提醒不要无外部策略层直接公开部署，且未跑 MMLU、GSM8K 等能力基准。
推荐理由：原文给出消融方法、拒绝率前后对比和退化输出对照，读者可据此判断这次权重编辑去掉了多少拒绝行为、代价多大。
nchapman 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.5-0.8B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个基于 Qwen3.5 0.8B 的 abliterated 多模态 GPTQ 量化模型，支持 image-text-to-text 任务。模型可通过 Transformers、vLLM、SGLang 加载部署，并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 运行方式。
Hugging Face 上架 nchapman 发布的 Huihui-Qwen3.5-2B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个 2B 参数、W4A16 GPTQ 量化的 abliterated 多模态模型，支持图像-文本到文本任务。文档给出 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 的部署示例，并支持通过 OpenAI 兼容 API 调用。
R0U5 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-64k，这是基于 huihui-ai 消融模型与 mradermacher GGUF 量化的元数据修复版，非新增消融。仓库将 context_length 重新声明为 65536 并添加 YaRN rope scaling 元数据（factor 2.0），以满足 Hermes Agent 64,000 token 最低上下文要求，权重与上游量化逐位一致。经 llama.cpp 验证 12 个拒绝测试提示 0 拒绝，Q4_K_M 版本 4.68 GB。
FRENCHFAKER 发布首个 abliterated 版 Nanbeige4.3-33B GGUF，用 refusal-direction ablation 移除原始模型对进攻性安全请求的拒绝行为。50 条有害提示词基准上拒绝率从 80%（40/50）降至 8%（4/50），安全/渗透测试类提示词拒绝率约 0%，推理与工具调用保持完整；IQ4_XS 量化约 17 GB，可在单张 24 GB GPU 上以约 33 tok/s 运行，基于 Apache-2.0 许可。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照和逐层消融方法，读者可据此评估这个去对齐版本的可靠程度。
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 制作 abliterated 去审查版本，在不使用 TransformerLens 的情况下移除模型拒绝行为，属于概念验证实现。该模型安全过滤大幅减弱，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，避免直接投入生产或面向公众的商业应用。
0xSojalSec 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated，支持 image-text-to-text 任务，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。页面给出 Transformers pipeline、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式的完整命令，可通过 OpenAI 兼容 API 本地运行该模型。
Hugging Face 上架了 0xSojalSec/GLM-5.3-Flash-abliterated，一个 abliterated（去抑制）版本的 GLM-5.3-Flash 多模态模型，支持 image-text-to-text 任务。页面给出 Transformers、llama.cpp（UD-Q4_K_XL 量化）、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种本地与服务器部署方式，并提供 OpenAI 兼容 API 调用示例。
cfahlgren1 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen3.5-4B 多模态模型，支持图像-文本输入。该模型可通过 Transformers、MLX、vLLM、SGLang 等方式加载，并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 部署选项。
Qwen3.8-27B-abliterated 的 NVFP4 GGUF 量化版本（27B 参数）已在 Hugging Face 上架，支持 image-text-to-text 多模态输入。文档给出 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种本地部署与 OpenAI 兼容 API 调用方式。
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。
lesj0610 发布基于 nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的 abliterated 版本，权重文件与基座逐字节一致，仅靠 config.json 中的 abliteration_config 块和 fp4local-abliterated vLLM 插件在推理时做拒绝方向投影。625 条有害提示的拒绝短语命中从基座 97.92% 降到 0.16%，MMLU 较基座低 1.30 分，GSM8K 无显著变化；需 vLLM 0.32.1rc0 以上版本，拒绝行为仅在英文下测试，视频能力未评测。
推荐理由：原文给出拒绝率、MMLU/GSM8K 与基座的对照数据，并解释了为什么对 FP4 量化权重选择推理时投影而非直接改权重。
Hugging Face 上架了 iamherebefore 的 Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Abliterated-GGUF 模型，基于 huihui-ai 的 Qwen2.5-Coder-3B-Instruct abliterated 版本微调而来。该模型 README 为空，下载量暂未被追踪。
Hugging Face 新增 abliterated 类模型仓库 iamherebefore/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-Abliterated。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件存在但内容为空。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ornith1.0-9B-3MPER0RR-abliterated 模型的 GGUF 量化版本（如 Q2_K）。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行 OpenAI 兼容服务器或终端推理，并支持在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具中使用。
Hugging Face 用户提供 mradermacher/Ornith1.0-9B-3MPER0RR-abliterated-GGUF 模型（Q4_K_S 量化版），可在 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner 等多种本地工具中运行。文档给出 macOS、Linux、Windows 各平台的安装与启动命令，支持通过 llama serve 启动 OpenAI 兼容本地服务器或直接在终端推理，还覆盖 LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端配置方法。
huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 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，其中需消融的权重已转为 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量，支持 262144 上下文长度，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。
Krissaito470 发布 Huihui 的 Qwen3.8-Flash-Next abliterated v2（去审查版）的 DS4 GGUF，采用 Mixed-Q3-64GB 布局，文件 143.3 GiB，常驻权重 47.96 GiB，可在 64 GB Mac 运行。v2 未消融任何专家张量，仅以 96 个 Q8_0 张量覆盖基础文件；8K 上下文下解码 68.9 tok/s，MTP 开启时代码生成达 102.8 tok/s。内存占用约 49-54 GiB（8K-131K ctx），需支持 BF16 n-gram 的 DwarfStar 构建。
作者发布了一个 Strata 运行时去拒绝方案包，收录 ISTA-DASLab 的 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档 GSQ-RCO 量化权重（逐字节复制并校验 SHA256），外加一个 480 KB 的拒绝方向向量文件，来自 Huihui 对 144 个残差写入张量的秩一编辑，在推理时对每层残差流做投影 h = h - (h·r)r 以移除拒绝行为。
推荐理由：作者用拒绝率、KL 散度和解码速度实测了运行时去拒绝向量的效果，数据可直接用于判断这种方案对输出的改动幅度。
R0U5 用 Lethe 正交化消融方法放出 Qwen/Qwen3.5-9B 的永久无对齐版本权重，拒绝率从 3.1% 降到 0.0%，KL 散度 0.009。方法对所有 32 层共 64 个残差写入投影做消融，bf16 权重约 18 GB，Apache-2.0 协议，并附 GGUF 转换与量化命令，q8_0 约 9 GB、q4_k_m 约 5.5 GB。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 64 个矩阵的消融范围，去对齐程度与能力损失都有数据可查。
zugquants 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO GGUF 量化版，为 120B/180B 参数、512 专家（每 token 激活 10 个）的无审查 abliterated 模型。内置 Turbo Brilliance 系统含 27 种 reasoning、27 种 instruct 模式及 15 个 AI CONSTRUCTS，可在提示词或 API 中即时切换。实测 46 GB 双 GPU 加 RAM offload 达 17 t/s，全 GPU offload 60-90 t/s，12GB 显存起可运行。
zugquants 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated（去审查）GGUF 量化版，参数量 120B，Turbo Brilliance 文中另一处称 180B、512 专家（每 token 激活 10 个），含 27 推理 + 27 instruct 模式（另有 9 个 xhigh）及 15 个 AI Construct。模型可在 12GB 显存 GPU 上运行，2 GPU 加 RAM offload 实测 17 t/s，全 offload 达 60-90 t/s，RTX 6000（96GB）估计 150+ t/s，采用强于 QAT 的 GSQ-RCO 量化并称达 SOTA BF16 级性能。
dealignai 发布基于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做消融编辑去除拒绝行为，保留 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。HarmBench-320 实测 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基座 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp）， Humanities 类损失最大达 -7.31 pp。低比特量化建议在目标精度上重跑消融流程，原生命令行推理已验证于 4×H200，SGLang 启动参数与构建工具链要求在模型卡中给出，MIT 许可，仓库手动门控。
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dealignai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone、8B/16B 激活）发布了权重级消融的无对齐 FP8 版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，无需自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测显示 base 模型 effort=off 时 ASR 为 42.81%、effort=max 时仅 1.56%，消融版在两档下均 100% 回答且零拒绝；MMLU-14k 从 86.96% 降至 82.74%（剔除伦理类后约 -1.1 pp）。
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huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-8B 通过 abliteration 技术制作出去审查版本 Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2，采用新的更快消融方法并修复了上一版问题，还调整了 0 层以消除乱码。该模型可在 Hugging Face 用 transformers 加载，Ollama 端可用 huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2 直接运行，并通过 /set think 和 /set nothink 切换思考模式。