新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face 用户发布 openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B abliterated 版本的 EXL3 3.5bpw 量化权重，视觉塔与 merger 保留原始 bf16。该 abliterated 版本在 100 条有害提示上拒绝率从 100/100 降至 5/100，KL 散度 0.101。vLLM nightly 0.32.0rc1 配合 DSpark 推测解码，代码约 86 tok/s、数学约 102 tok/s，无 DSpark 为 25.5 tok/s。
OS-Software 用 Heretic Abliteration 的自定义 fork 对 llm-jp/llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking 做去对齐处理并放出权重。在 Q4_K_M 量化下，100条日语有害提示词的拒绝数从100/100降到0/100，首token KL散度0.0205；MMLU 68.89%（原版69.00%），HumanEval pass@1 89.63%（原版90.85%）。作者提示该模型安全对齐被大幅削弱，仅建议用于安全研究、对齐研究和红队测试等实验用途，输出应视为不可信并自行验证。
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TokForge 发布 Prism ML 三值模型 Bonsai 2 27B 的 abliterated v2 GGUF 副本，基于 Qwen3.8-27B，采用 PQ2_0 2-bit 打包（每权重 2.13 bits）并带 MTP 头，文件 7,657,489,696 字节，TokForge 未做任何修改。该版本移除了拒绝回答行为，需 TokForge 1.3.9 及以上版本和 16 GB 以上 RAM 手机运行；MTP 头仅在 CPU 路径且实测有收益时启用。
dealignai 以 CRACK 方法在权重层面移除 GLM-5.3 (753B) 的拒绝行为，发布 NVFP4 量化版，主打进攻性安全场景。HarmBench 实测 high/max 推理档 156 条提示 0 拒绝，off 档拒绝率 7.3%；MMLU 84.11%，较 base 下降 1.47pp。无 SFT/DPO/LoRA，可用原版 vLLM 加载，NVFP4 在 GB10 上 KV 池达 35 GiB/rank，TP8 下实用 512K 上下文。
Hugging Face 用户 zviratko 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 oQ5e 量化权重，面向 oMLX 使用，并将 FP8 PLE n-gram 表移植进来，作者称 PLE 表数据的实际效果未知，属于实验性尝试。该模型在 intelligence benchmarks 上与原量化模型结果基本一致，主观连贯性良好。仓库保留 Qwen Community License 1.0，但源仓库标注的 Apache-2.0 与许可文件不一致，使用前需自行核查。
Ornith-1.5-9B-uncensored 的静态量化 GGUF 版本已在 Hugging Face 上线，提供从 Q2_K（3.9GB）到 f16（18.0GB）的多档量化文件，其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速且推荐，Q8_0 为最佳质量，并附带 mmproj 多模态补充文件。weighted/imatrix 量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README 说明。
Dariusdup 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 并被推荐为体积与质量的最佳平衡。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 图像；配套 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，通过 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。
zviratko 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-plefp8，基于 ddark-il/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的量化权重，并移植了 FP8 PLE n-gram 表。作者称该实验性模型在 intelligence benchmark 上与原量化模型结果基本相同，主观上保持连贯，但更小损失的 PLE 表数据效果未知。模型采用 Qwen Community License 1.0，使用前需查看附带许可证。
IsValorum 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated 的 VAL-APEX-I MiniPlus V3 GGUF 量化版，文件 14.16 GB、whole-file BPW 4.15、含 866 个审计张量，原生 256K 上下文。该模型经 Coder390 SFT+RLOO 训练并做 abliterated 去审查，社区 NanoBench v0.4.0 评测中在 Oh My Pi (OMP 18.7)、Hermes Agent (v0.21.5)、DeepSeek Harness (0.2.0-rc.2) 三套测试上分别得分 96.7、95.4、90.4，Agentic 任务均为 100/100。
IsValorum 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated 的 VAL-APEX-I NanoPlus V3 GGUF 量化版，文件 12.18 GB、whole-file BPW 3.57、含 866 个审计张量，原生 256K 上下文。该模型基于 Coder390 微调（多模型 SFT 加 RLOO），采用 EfficientThink 对齐，并经 Huihui-AI 在第 2 至 52 层完成 abliterated 去审查。
Xananthium 在 Hugging Face 发布 REDCELL-26B-A4B-OSINT-Cyber-Abliterated-Pilot-W6A8-Vision，对 terrorswift 的 REDCELL（Gemma 4 26B-A4B 微调）做 abliterated 权重编辑并导出 W6A8 量化。16 条保留集拒绝标记从 16/16 降到 4/16，能力探针保持 19/20，工具调用、工具失败后改道和简单图像识别均通过；使用 Heretic 的保幅值正交消融加 rank-3 修正，编辑覆盖 30 个注意力输出投影、30 个稠密 MLP down 投影和 3,840 个专家 down 投影，路由器和视觉模块保持 BF16。
推荐理由：作者给出了消融前后的拒绝率对照、能力探针和 KL 数值，还标注了未测项，读者可自行核对这个 W6A8 版本的实际取舍。
xtools-at 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-3xMerge 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 ARA 方法消融。实测拒绝率从原版 98/100 降至 3/100，KL 散度 0.0200，消融参数与复现步骤已在 reproduce 目录公开。该模型本身是三个推理蒸馏微调（Claude Opus 4.6 风格蒸馏、Empero Qwen3.8 教师蒸馏、DeepSeek-V4-Pro 数学 STEM 蒸馏）的线性加权合并，合并版尚无独立基准成绩。
推荐理由：模型卡给出 ARA 消融参数与拒绝率前后对比，100 题中从 98 次拒答降到 3 次，可复现步骤也一并公开。
一位 Reddit 用户表示 MiMo v2.6 Pro 比 DeepSeek 更聪明、更鲜活且更便宜，但角色扮演乐趣下降，想找有趣、未审查且便宜的替代模型，希望每月 5 美元以内可用。他提到 GLM 5.3 flash 也不错但对他而言同样不如 MiMo 有趣。
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的 abliterated 无对齐版本（基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash，552B 底座、原生 FP8、1M token 上下文），以权重级手术式修改移除拒绝回路，无需自定义 model.py 或运行时钩子，可像 base 模型直接加载。HarmBench-320 上 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 应答、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而 base 在 effort=max 反而更易拒绝（仅 1.56% 应答）；MMLU-14k 整体下降 4.22pp（86.96%→82.74%），剔除伦理类后仅 -1.1pp。
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》
HauhauCS 基于 google/gemma-4-e4b-it 发布的 Aggressive 版去审查模型已在 Hugging Face 提供 GGUF 下载，测试中 0/465 次拒绝。模型为 4B 参数、42 层、131K 上下文、原生多模态（文本、图像、视频、音频），全部量化使用 imatrix 生成；K_P 量化比基础量化文件大 5-15%，质量提升约 1-2 个量化级别，兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时，视觉/音频需搭配 mmproj 文件。
maternion 在 Hugging Face 发布基于 openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B 的去对齐 GGUF 量化版，用 heretic 的方向消融流程从权重中移除拒绝方向。404 次试验后拒绝率为 21/100，KL 散度 0.0122，作者称数值上接近基座模型、保留推理、工具调用与视觉能力。提供 Q4_K_M 到 F16 共 4 档量化（641 MB 至 1.9 GB）及视觉投影 mmproj-F16.gguf，可在 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等 GGUF 兼容运行时运行，Ollama 注册表同步发布。
推荐理由：原文给出了拒绝率 21/100 和 KL 散度 0.0122 的实测数据，可据此判断该去对齐版本的去拒答程度与能力保留情况。
AkaumiKaede 发布基于 Qwen/Qwen3.5-2B 的去对齐版本 Qwen3.5-2B-Uncensored-Abliterix-SOM，使用 Abliterix v1.12.2 的 SOM 方法制作。实测 408 条提示词拒绝数为 0/408，原模型为 394/408，KL 散度 0.2096。作者称未用公开提示词集，而是自建覆盖 R18、反人类、真实犯罪等领域的原创提示词集，并分享方法：先跑 120 批完整试验，选出 3 个最优方案作为 TOML 预注入消融参数，让 TPE 优化器在前 3 轮按设定参数消融后再寻找更优参数，多轮重复得到最佳去对齐效果。
推荐理由：作者给出 SOM 方法的消融参数、0/408 拒绝率与 KL 散度对照数据，并公开 TOML 配置和提示词集供复现。
Avicennasis 发布了 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 的拒绝消融版 MLX 4-bit 量化，基于 openbmb 的 Apache-2.0 基座，约 23 GB、5 个分片，是首个 abliterated MiniCPM-V-4.7 的 MLX 版本。仅改动语言模型，视觉部分保留 bf16；自测红队中双用途拒绝从 8/18 降至 0/18、敏感类从 15/16 降至 0/16，工具调用 248/280 基本无损，与基座的 KL 散度为 0.101，无统计显著回归。峰值显存约 24 GiB，32 GB 以上 Apple Silicon 可跑。
推荐理由：作者用统一红队协议给出消融前后的拒绝率和能力回归数据，本地用户可据此判断这个 MLX 4-bit 版本的可信度。
AtomicChat 将 inclusionAI 的 Ling 3.1 flash 中的拒绝行为从权重中投影移除，烘焙成 GGUF 版本发布在 Hugging Face。验证集上英文拒绝率从 98.1% 降到 2.9%，俄语从 68% 降到 0%，无害提示几乎不受影响；方法是对写入残差流的全部 213 个矩阵施加 W' = W - 1.25·r·rᵀW 的方向编辑，遵循 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究，采用 MIT 许可。
推荐理由：原文给出了拒绝方向消融的具体方法和英俄语拒绝率前后对比，并附随机方向对照，可自行判断改动效果。
Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 EXL3 2.60 bpw 量化（SC-SH）上线，基于 Qwen3.8-27B 的去审查版本，采用按张量噪声归因分配比特率并启用 scaled-Hessian，实测相对 abliterated BF16 参考困惑度增加 5.1%。量化占用约 11.96 GB，需 ExLlamaV3，可用 tabbyAPI 运行。基座为 27B 原生视觉语言模型，262K 原生上下文（可扩展至 1M），支持图像与视频理解。
Reddit 用户反映 Argon 模型与其"无审查"的口碑不符：尝试多种越狱提示词后仍频繁拒绝内容，连正常 NSFW 生成都做不到，且收紧越狱也无效。用户质疑自己是否拿到了不同的模型，并称多个前沿模型在更宽松越狱下表现反而更好。
zviratko 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-oQ4e-100K-MTP-plefp8，将 FP8 PLE n-gram 表移植进 jedisctl 的原量化模型，属于实验性质。基准成绩与原模型基本持平：MMLU 87.7%（原 87.0%）、MMLU_PRO 68.0%（原 68.7%）、HumanEval 92.1%（原 93.3%），性能与内存占用相同。模型采用 Qwen Community License 1.0，作者提醒源仓库标注的 Apache-2.0 与许可证文件不符。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 无审查版本，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），其余层保持原样。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，其中低精度版本将 token_embd、output、ffn_down 等需消融权重转回 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量；MTP 与视觉部分未改动。可通过 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或最新 llama.cpp 运行，支持 -c 262144，模型安全过滤大幅降低，建议仅用于研究测试环境。
xtools-at 发布 Qwen3.5-4B-Claude-3xMerge-Jackrong 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 消融并公开复现步骤。拒绝率从原版的 98/100 降至 4/100，KL 散度 0.0776，消融作用于第 13 至 21 层。原合并模型以线性加权平均融合 Jackrong 的三个 Qwen3.5-4B 微调，权重分别为 1.0、0.8 和 0.6，侧重推理、编程与 Agent 工作流，Apache-2.0 许可。
推荐理由：模型卡给出了 Heretic 消融参数和去对齐前后的拒绝率对比，拒绝数从 98/100 降到 4/100，结果可复现。
Muyuxiao 在 trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara 基础上追加两次全权重 ARA 消融，发布 RVN 版 Qwen3.8-27B 的 GGUF 权重。有害提示拒绝率从 3/100 降到 0-1/100，KL 损伤从 0.0535 降到 0.0085，全部 53 个 RVN 文件内嵌官方 Qwen3.8 chat 模板；模型保留 262K 上下文与 Apache-2.0 许可，面向 18+ 研究、创作与角色扮演用途，并给出从 8 GB 到 64 GB 显存的量化选型建议。
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 的多种量化格式，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M（4.60 GB）为 GGUF 推荐版本，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。该版本无内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 图像，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。
Jakevin 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的混合精度 GGUF，移除了大部分拒绝行为。模型按 IQ3_M/Q4_K/Q8_0 混合量化，对第 14–39 层的 out_proj 和专家 w2 权重应用双向投影拒绝方向。需 llama.cpp b9810+ 的 lfm2moe 支持，8k 上下文下生成约 83 tok/s、峰值内存约 10.9 GB，采用 LFM Open License v1.0。
Jakevin 基于 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 发布去审查的 MLX 三值量化模型，用逐层双投影方向移除拒绝行为，体积约 10.3 GB，评估时峰值内存约 13.6 GB。实验显示质量下降明显：10 个有害提示全部拒绝行为被移除（0/10 拒绝），但多数一般问题在 8K token 内无法完成且出现事实幻觉，不建议一般用途使用。模型遵循 LFM Open License v1.0，标准 mlx-lm（0.32.0 测试）可直接加载。
Jakevin 在 Hugging Face 发布基于 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的 abliterated 去审查模型，对第 14–39 层移除拒绝方向，并做 MLX 4-bit 仿射量化，磁盘占用约 13 GB，Apple Silicon 本地加载峰值内存约 13.6 GB，采用 LFM Open License v1.0。10 条有害提示配对测试中，官方 LiquidAI MLX 4-bit 版 10/10 拒答，该模型 0/10 拒答、7/10 服从。仓库还提供同一去审查权重的 ternary 量化版本，但存在质量下降，一般使用建议选此 4-bit 版。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-uncensored 的 GGUF 量化版本，提供 Q4_K_S 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，包括启动兼容 OpenAI 的本地服务器或在终端直接推理，并支持在 Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等工具中使用。
candor-lab 在 Hugging Face 发布 Llama 3.2 3B Instruct 的去对齐版本，通过 Candor 权重编辑工具对注意力和 MLP 输出矩阵做 rank-1 修改，移除模型拒绝指令的方向。实测显示该文件对 288 个有害提示词只拒绝 6 个，而普通 Q4_K_M 量化版拒绝 161 个；团队指出该权重此前经过 4-bit 量化，再次量化会损失 30-45% 的编辑效果，因此将 49 个被编辑矩阵保留在 Q8_0。测量基于 StrongREJECT、Alpaca 提示词与 GSM8K，在 llama.cpp llama-server 中以实际发布文件进行，结果与 heretic 的最佳试验无统计显著差异。
推荐理由：发布方实测了量化后文件的拒绝率与 KL 散度，指出先量化后去对齐会让编辑效果损失三到四成。
swdq 在 Hugging Face 发布 openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 的 abliterated 去对齐版本，用 abliterix（含 MoE expert down_proj 的 LoRA steering）合并为 bf16 权重，未量化。在 100 条有害评测提示上拒绝率从基座的 100/100 降到 5/100，无害提示 KL 散度为 0.101；仅改动语言模型，视觉塔未动且未测试图像输入，拒绝计数基于关键词检测而非 LLM 评审。
推荐理由：作者给出了基于关键词检测的拒绝率前后对比和 KL 散度数据，可据此判断这个去对齐版本实际削弱了多少安全对齐。
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，在 552B 基座上做权重级 abliterated 去对齐，专家、稀疏注意力、视觉塔等组件保持逐字节不变，原生 FP8 量化、1M token 上下文。HarmBench-320 上 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 应答且无 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，MMLU-14k 整体下降 4.22 pp，剔除伦理类题目后约 -1.1 pp；单流解码 101 tok/s，无推测时 4×H200 可承载约 510GB 权重，正文附 SGLang dsv4.1 分支的完整部署命令与 ep-size、ninja、reasoning parser 等启动坑位说明。
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》
dealignai 发布 GLM-5.3-FP8 的权重级去对齐版本 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，直接修改 bf16 residual-writer 张量，不使用微调、LoRA 或运行时钩子，可在原版 vLLM 上以原生 FP8 速度运行。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HarmBench-320 上 GARBAGE 从 7 降到 0，非版权 240 行为的 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），代价是整体 TRUE_COMPLY 下降约 4pp；MMLU 87.43%，较基线 +1.85pp。
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 图像，配套 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，可在 ComfyUI 中通过 ComfyUI-GGUF 使用。
perkel 在 Hugging Face 发布 OrcaRouter 对 Qwen3.8-Flash-Next（177B 参数、每层 512 专家、10 激活）做 abliteration 去拒绝处理的 BF16 版本的 MegaCapybara 格式量化文件，提供 Tiny（专家 2 bit，30.7 GB）和 Small（专家 3 bit，45.8 GB）两档，可单张 RTX 5090 运行。
推荐理由：原文给出abliteration的具体改动位置和与BF16原模型的KL散度、top-1一致率及RTX 5090实测速度，可据此评估精度损失。
Hugging Face 上出现 gbuzhf/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-Uncensored-Sangreal-ICE 模型仓库，归类于“新模型：uncensored”。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获取模型文件与内容。
huihui-ai 基于 nerkyor/Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-Opus5.5-GPT6Astra-Grok4.7-DSV4Pro-K3-SFT-RLOO-MTP-DFlash2 发布 abliterated 无审查版 GGUF 模型，通过 abliteration 移除模型拒答行为。仅第 2 至 52 层被消融，支持 llama.cpp 以 262144 上下文运行。官方提示安全过滤大幅降低，建议仅用于研究或受控环境。
Hanselor 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated Strata GGUF 套件，打包 ISTA-DASLab 的 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四种 GSQ-RCO 量化权重，并新增一个 480 KB 的拒绝方向文件，由 Strata 在运行时投影去除拒绝行为，权重本身保持原样。单张 RTX 3090 实测显示该向量开启后 10 条提示拒绝从 9-10 降到 0，IQ3_S 的 KL 到 BF16 为 0.0738，IQ2_XS 在 131K 提示下解码约 80 tokens/s；agent 编码任务 5/5 通过。作者提醒移除拒绝会移除安全行为，输出由使用者自行负责。
推荐理由：作者给出了拒绝率、KL 与解码速度的实测数据，可以据此判断运行时去拒绝方向对量化模型的实际改动有多大。
AtomicChat 基于 Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 发布去除拒绝行为的去对齐版本，英文拒绝率从 96.3% 降至 1.2%，俄语从 62% 降至 0%。方法为沿单一方向编辑 blocks 14-39 的 52 个矩阵，MMLU 基本不变（64.40%→65.55%），提供 6 个 GGUF 量化版和一个 24 MB LoRA 适配器，可对现有量化权重用 --lora-scaled 加载。
推荐理由：原文给出完整的拒绝率前后对比、MMLU 变化和编辑方法细节，读者可以据此判断这个去对齐版本去掉多少、损伤多少。