新闻、仓库与研究，按时间排列。
sky3c 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，用 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法去审查，8 bit 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535。模型将思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10，8 bit ARC-C 735、ARC-E 882，4 bit ARC-C 719，作者称在全部 7 项基准上超过原版 Qwen3.8-27B。提供常规与 MTP 两种 GGUF 量化，Q4_K_S 下常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s（5090 实测），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），工具调用建议 Q4_K_M 以上量化。
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》
Hugging Face 上发布 Xing4.0-29B-A4B 的 Abliterated 版 GGUF 量化，基于 huihui-ai/Huihui-Xing4.0-29B-A4B-abliterated，采用逐 tensor 混合精度布局，文件 13.76 GB（3.42 BPW），WikiText-2 PPL 7.7238，较 BF16 源（7.3060）仅上升 5.71%，达 Q5_K_M 级质量。该模型为 29B 总参数、每 token 约 4B 激活的 MoE 架构，含 mHC、MLA 与 MTP，原生 256K 上下文，可扩展至 512K，适合消费级 GPU 与 RAM/GPU 混合部署。
hrm-labs 在 Hugging Face 上发布 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 的 abliterated 去审查版本，提供 GGUF 格式。该模型基于 Llama 3.1 8B Instruct，通过 abliteration 技术制作，并使用了 Llama 3.1 70B Instruct 的 lorablated 处理，原始代码与技术来自 @FailSpy。
Hugging Face 上架了 ji-farthing 发布的 DeepSeek-V4-Flash-Uncensored-TextOnly-ik-llama-GGUF 模型仓库。仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享联系信息的条件后才能下载模型文件。
moeshawky 发布 distributedcognition/humanizer-abliterated（11.96B 参数，Gemma4UnifiedForConditionalGeneration 架构）的 FP8-DYNAMIC 量化版，体积 13.02 GB，为 BF16 原版的 54.4%，仅对 328 个语言模型 linear 层做 E4M3 权重与动态激活量化，嵌入、lm_head 及视觉/音频模块保持 BF16。该版本经结构验证可运行，可在 vLLM、SGLang 或 Transformers 中直接加载，但未做 benchmark，无 perplexity 或吞吐数据。许可证为 apache-2.0，需遵守上游基础模型的附加条款。
moeshawky 发布 distributedcognition/humanizer-abliterated 的 INT8 W8A8 动态量化版，基于 llmcompressor 对 11.96B 参数模型中的 328 个语言模型线性层做 8-bit 量化，体积从 23.92 GB 降至 13.02 GB（54.4%），embedding 与 lm_head 保持 BF16。实测 INT8 权重 SNR 约 39.9 dB，logits 分布与 BF16 源一致；未做 MMLU 重评与吞吐测试。模型可直接在 vLLM、SGLang 或 Transformers 中加载，采用 apache-2.0 许可。
moeshawky 发布 distributedcognition/Hemmingway-1-27B-abliterated 的 FP8-DYNAMIC 8-bit 量化版，基于 27.32B 参数的 BF16 原模型，体积从 54.64 GB 降至 30.30 GB（55.5%）。仅量化语言模型解码器内 496 个 linear 层权重（F8_E4M3、per-channel 对称），激活为 per-token 动态量化，lm_head、embed_tokens、MTP 头与 Gated DeltaNet 状态张量保持 BF16。实测 FP8 权重 SNR 约 31.6 dB，可在 vLLM、SGLang 或 Transformers 直接加载，未做 benchmark。
moeshawky 发布 distributedcognition/Hemmingway-1-27B-abliterated 的 INT8 W8A8 动态量化版，基于 27.32B 参数的 BF16 原模型，体积从 54.64 GB 降至 30.30 GB（55.5%），仅量化语言模型解码器中的 496 个 linear 层，lm_head、embed_tokens、MTP 头与 Gated DeltaNet 状态张量保持 BF16。实测 INT8 权重 SNR 约 39.6–40.8 dB，logits 分布接近原模型；可直接在 vLLM、SGLang 或 Transformers 中加载，尚未做 benchmark、吞吐或消融鲁棒性测试，许可证为 apache-2.0。
NVIDIA 在 Hugging Face 上发布 NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16，总参数 4B，采用 looped（latent-recurrent）normalized-GPT 架构，混合交错滑动窗口注意力（SWA）与全注意力层，通过重复应用共享层块为每个 token 花费更多计算以提升智能。上下文长度最高 256K tokens，精度 BF16，支持英语，采用 OpenMDW License 1.1，可商用或非商用，发布日期为 2026 年 10 月 16 日。
Hugging Face 上线 Sindexter/qwen2.5-7b-abliterated-gguf 模型页面，提供 Q3_K_M 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，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具运行，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 使用。
Baekpica 正在将 abliterated 版 GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8 转换为实验性 GVQ1/GGUF v3 格式（Q4_K nonexpert v3），权重上传前仓库暂不可加载。转换复用 GLM-5.3-Flash-VQ-GGUF 的结构：36,288 个路由专家矩阵用八维 VQ（K8192，每权重 1.625 index bits），316 个非专家矩阵用 Q4_K，面向 DGX Spark (GB10) 服务。模型经 abliteration 移除了安全对齐，采用 MIT 许可，仅声明研究用途。
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。
Reddit r/LocalLLaMA 用户报告 DeepSeek API 疑似出现 V4.1-Flash-1017 版本更新，发帖者随后确认该更新已上线。目前信息仅来自用户观察，DeepSeek 官方尚未发布说明。
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。
Reddit 用户发布 ReadyArt - Broken-Tutu-Unleashed 31B v0.1 并征集反馈，数据集主打纯 kink 与黑暗风格，目前仅约 2000 条提示词，目标是 v1.0 达到 30000+。该模型未做 decensored，作者称 Gemma 4 31B IT 在合适 RP 提示词下已基本无审查，此项目是 Broken Tutu 的精神续作。
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。
一位用户下载了 Unsloth 量化的 Reflection Beam 1.0 510B A23B（IQ2 量化）用于角色扮演，认为其文笔出色，没有明显 AI 味，情感表现细腻且对较长上下文处理良好。作者贴出了一段长篇角色扮演输出示例，展示该模型在长对话语境下的写作质量。