新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
cc1244578151 在 Hugging Face 发布 UkisAI Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next（Qwen3.8-Flash-Next 的推理高效量化衍生版）的 abliterated 版本，通过对已量化 GGUF 做 GGUF 字节级张量移植，替换写回残差流的 144 个张量（约 41.1B 参数，占 125B 主模型的 33%），移除拒绝方向，donor 权重来自 orcarouter 的去对齐版本。发布 IQ3_S / IQ3_XXS / IQ2_XS / Q2_0 四档量化，每档与上游差距不超过 0.2%，并给出逐张量 blake2b 校验（144 变更 / 1080 不变 / 0 例外）。
推荐理由：原文给出了逐张量 blake2b 校验、BF16 对比和推理效率前后数据，读者可以据此判断这种字节级移植的去对齐质量。
jongstra 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Abliterated-MLX 的 6bit FP16 社区转换版，面向 Apple Silicon 上 oMLX 的 FP16 prefill 路径，并从 metajazz 仓库移植了 29 个 tensor 的 MTP draft head。在 Mac Studio M2 Ultra 上实测，开启 MTP 后代码解码从 26.4 tok/s 升至 31.6 tok/s（+20%），推理任务 +25%，draft 接受率约 92%。该模型经 abliterated 处理以抑制拒答，采用 Apache 2.0 许可。
thelogicalgate 发布 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B 的去对齐 MLX 4-bit 版本，保留原量化格式与 MTP sidecar，权重约 17.25 GiB。去对齐采用残差方向投影，从 8 个拒答提示与 8 个良性提示估计对比方向，移除第 20 层方向于 76 个残差写入矩阵；验证显示全部张量校验通过，16 条良性提示未检出拒答前缀，256-token 语言控制 NLL 上升 1.01%，拒答前缀概率比约 0.555 与 0.603。作者指出这是真实权重修改而非系统提示替代，模型仍可能拒答部分请求，且未生成完整有害回答评测。
推荐理由：模型卡给出消融方向、编辑层与拒绝概率比等验证数据，可据此评估这一去对齐版本的实际改动幅度。
Xx-Vexento-xX 基于 Heretic v2.0.0.dev0 发布了 meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 的去对齐（decensored）版本。实测 100 条样本中拒绝数从原模型的 96 降到 9，KL 散度为 0.0430，并公开全部消融参数与复现说明。
推荐理由：模型卡给出了消融参数、KL 散度和 100 题拒绝率的与原模型对照数据，且声明可复现并附复现说明。
Derpyhue 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 2.65bpw 量化版本，该模型是通过 abliteration 技术移除拒绝行为的 Qwen3.8-27B 无审查版本。最新更新仅对第 18 至 51 层做了消融，其余层保持原样以保留更多原模型性能，MTP 和视觉部分未改动，可通过 ollama 运行 huihui_ai/Qwen3.8-abliterated 或 transformers 加载使用。
AtomicChat 将 OpenBMB MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 的一个拒绝方向从原权重中投影消除，提供三种内置 GGUF 量化版本和一个 106 MB LoRA 适配器。在 held-out 提示上，英文拒绝率从 96.3% 降至 0%，俄语从 70% 降至 0%，MMLU 仅变化 0.25 分；20.1 GB 版本与原模型 top-1 一致率 94.5%。方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
推荐理由：发布附上完整的消融方法与held-out测试数据，拒绝率、MMLU、KLD等前后对比都可复核，适合想自己动手去对齐的人参考。
xdfhg 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的网络安全领域去拒绝模型 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber，采用 recipe-v2 单向拒绝消融加 β=1.0 范数保持投影，仅对第 4 层起更深层处理，保留视觉塔与 MTP 投机解码头。bf16 评测显示 100 个 held-out 网络攻击提示全部开放（上一版为 93/100），confab 从 1.0 降至 0.867，事实准确率 1.0 优于上一版 0.933，GSM8K 持平且零退化，并提供 -W4A16-AWQ、NVFP4 及 llama.cpp GGUF 量化版本。
推荐理由：原文给出 v2 配方与前后两版的拒绝率、事实准确率对照数据，可据此评估这版去拒绝在开放度与能力保留之间的取舍。
webmp3 在 Hugging Face 上架 Sakura-MiniCPM-V-4.7-1B-Uncensored 的 GGUF 量化模型（示例量化格式 Q4_K_M）。模型可通过 llama.cpp 本地部署，支持 OpenAI 兼容 API，并提供 vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种运行方式。
dealignai 发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）的权重级消融版本，以原生 FP8 格式提供 1M token 上下文、视觉与工具调用，采用自研消融方法，不依赖 runtime hooks 或 steering vectors。HarmBench-320 上 CRACK 版在 effort=off 和 max 下拒绝率均为 100%（对比基线 42.81% 和 1.56%），且 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE 均为零；MMLU-14k 整体下降 4.22 pp，剔除伦理类题目后约 -1.1 pp，在 3 pp 知识保留目标内。
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Qwen3.8-27B 的 HauhauCS Aggressive 去审查微调版被转换为 NInfer 专有的 .ninfer 格式，供 RTX 4090（sm_89）使用，每个文件约 19.03 GiB，提供 v2 与 v3 两种容器。该模型去审查彻底，HauhauCS 报告在 465 条探测集上 0 次拒答，仅能被 NInfer 引擎加载，不支持 transformers、vLLM、llama.cpp 或 LM Studio。262,144-token 预算、INT8 KV 下快速语料困惑度为 4.4005（官方版 4.3446）。
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，仅对 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持原样。针对 Q8_0 以下量化版本，将 token_embd、output、ffn_down、ssm_out、attn_output 等张量转换为 Q8_0 并命名为 K_L 系列，Q8_0 版则改为 BF16 并命名 Q8_0_L。模型可经 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）运行，llama.cpp 需最新版，上下文长度 262144。
huihui-ai 基于 abliteration 技术推出 Qwen3.8-27B 的去审查 GGUF 版本，仅对第 22 到 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保留原样，MTP 与视觉部分未修改。多个衍生系列分别来自 unsloth、ISTA-DASLab、prism-ml、ukisai 和 ConwayResearch 的 GGUF 权重，其中 Q2_K_L 至 Q6_K_L 版本将待消融张量 requantize 到 Q8_0 以提升回复质量。模型可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144 上下文，官方建议仅用于研究测试而非生产环境。
Launch80 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-Int4-baked，将上游 ajgazin 的拒绝方向消融权重整体量化为 GPTQ INT4，lm_head 与 MTP draft 也压到 INT4，单卡 Intel Arc Pro B65 32 GB 可用原版 vLLM 服务 262,144 token 上下文。
推荐理由：原文给出拒绝率实测、困惑度与逐张量相对误差对比，读者可据此核验这个 INT4 去对齐版本的量化质量与解码速度。
Google 的 Gemini 4 Argon 已在 OpenRouter 上可用，此前已先登陆 Vertex。发帖者用 RF 2.2.1 preset 实测两小时，称其非常开放、极少审查，角色扮演表现极强，且响应速度快。
Hugging Face 上架了 webmp3 发布的 Sakura-MiniMax-H3-Uncensored-GGUF 量化模型仓库。该仓库被标记为包含敏感内容（Not-For-All-Audiences），可能含有潜在有害及敏感信息，查看需查看模型卡确认。
metalman3289 在 Hugging Face 发布 4Bit 量化的 MLX 模型 Mistral-Nemo-2407-12B-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-Uncensored-HERETIC-mlx-4Bit。该模型可通过 Transformers、MLX LM、vLLM、SGLang 等多种方式运行，并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 部署方式。
HauhauCS 发布 Qwen3.5-9B 去审查激进版模型，在 465 个拒答测试中约 0 次拒答，宣称零能力损失、不改动数据集，但可能在回复末尾附带简短免责声明。模型为 9B dense 参数、262K 原生上下文（YaRN 可扩展至 1M）、原生多模态，提供 BF16（17 GB）至 Q4_K_M（5.3 GB）多档 GGUF，支持 llama.cpp、LM Studio 等运行时。
huihui-ai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 用 abliteration 技术制作了无审查 GGUF 版本，支持 llama.cpp 和 ds4，提供 Q2、Q4 等量化及 262144 上下文示例命令。Q4 采用了比 Q2 更强的 abliteration 强度，拒绝率更低；专家模块未被消融。模型适合研究测试用途，安全过滤大幅削弱，不建议直接用于生产环境。
Hugging Face 上发布的 Ternary Bonsai 2 27B Uncensored Heretic v2 是一个自包含 MLX 2-bit 包，为原版 Heretic v2 添加 DFlash2 推测解码，保留 FP16 视觉塔（8,595,478,392 字节）和 3.85 GB BF16 drafter，不重量化不重训。在 Apple M1 Max 上，temperature 0 的代码和数学任务速度为普通解码的 1.07-1.23x，工具调用 1.16x，13 个提示中位数 0.90x，需约 4 GiB 额外内存。通用聊天、长文档和采样建议改用普通解码的 serve.py。
alex-and-the 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX，一个基于 MLX 的 27B 无审查模型，可通过 mlx-vlm 加载并处理图像输入。模型可用 mlx_lm.server 启动 OpenAI 兼容本地服务器，接入 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 等 Agent 工具。
robertbschuette 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored 的 GGUF 量化包。作者称该多阶段微调模型 8 bit 下 ARC-C 达 0.735、ARC-E 达 0.882（原版 Qwen3.8-27B 为 0.591/0.782），思考 token 减至原版的 1/2 至 1/10。
alex-and-the 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-9B-Uncensored-MLX 模型，提供基于 mlx-vlm 的加载与生成用法。该模型可通过 mlx_lm.server 启动本地 OpenAI 兼容服务器，并已在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端给出配置方法。
alex-and-the 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-Uncensored-MLX，一个基于 MLX 的无审查多模态模型，可通过 mlx-vlm 加载生成图文描述。模型可经 mlx-lm 启动 OpenAI 兼容本地服务器，接入 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 等 Agent 工具。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 通过 abliteration 技术制作去审查版 GGUF 模型，v2 版调整了消融重点且未消融任何专家模块。模型适合小说写作和编程，官方演示使用 UD-Q4_K_XL 量化并支持 262144 上下文，兼容最新 llama.cpp 与 Strata。因安全过滤大幅降低，建议仅用于研究测试环境，输出可能含敏感或不当内容，用户需自行审查并承担相应风险。
Hugging Face 用户 Joscio 发布 Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 多种格式，文件大小从 4.00 GB（MLX 4-bit）到 14.23 GB（BF16）不等，其中 Q4_K_M（4.60 GB）被推荐为体积与质量的最佳平衡。该版本移除内置安全检查器，可直接生成 NSFW 等敏感图像，需配合 ComfyUI 与配套的 qwen3vl_8b 文本编码器及 VAE 使用，遵循 Qwen Research License。
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，原生 FP8 量化、1M token 上下文、保留视觉与工具能力，以标准 checkpoint 形式直接加载。HarmBench-320 上 CRACK 版在 effort=off 和 max 下 ASR 均为 100.00%，而基座分别为 42.81% 和 1.56%；MMLU-14k 全集精度从 86.96% 降至 82.74%（-4.22 pp），剔除伦理类题目后约 -1.1 pp。
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Nihal-puliyakkady 发布 Gemma-4-31B-Uncensored-NVFP4-DFlash，可在 Windows 本地运行 Gemma 4 31B 无审查模型，采用 NVFP4 压缩缩小体积，并用 DFlash 投机解码加快生成速度。运行需 NVIDIA GPU 至少 24GB VRAM、32GB 内存和 SSD 上 60GB 空间，全部推理在本地完成，无需联网。
SaturnHeaven 在 Hugging Face 上传 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED 的 RANMA EXL3 GGUF 版本，模型卡片与文件随后补齐。该版本基于 dealignai 制作的去审查与 EXL3 2.9bpw 量化模型 repack 而成，未重新量化，需 ranma.cpp ranma_20261013 或更新版本。
ready-eight 发布 GLM-5.3-UNCENSORED 的 EXL3 3.0bpw 量化版，源模型为 dealignai 对 zai-org/GLM-5.3 做权重编辑（非微调）的去对齐版本，总量 753B，文件 273 GiB。作者给出与 FP8 源的 KL 散度和困惑度数据，tau2-bench 对比显示 airline 差 -0.070、retail 差 -0.022，均无统计显著性；另提醒 glm4_5 解析器会把字符串参数 JSON 解码成整数，导致零售场景约 70% 工具调用失败，评测已应用该修复。
推荐理由：作者实测了该量化版与原版的 KL 散度和 tau2-bench 对比数据，可据此评估去对齐与量化带来的实际损失。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式用于本地图像生成。Q4_K_M（4.60 GB）为推荐的 GGUF 量化方案，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化，模型无内置安全检查器，可直接生成成人及敏感图像。需配合 ComfyUI 和 leejet/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。
MorinoNushi 发布 GLM-5.3-Flash（320B 总参/18B 激活 MoE，MIT 协议）的去对齐 LoRA 适配器 V3，用 heretic-gguf 对量化 GGUF 权重做 Optuna 优化的方向性消融。有害提示拒绝率从 V2 的 35/140 降至 14/140（10.00%），KL 0.2380 也低于 V2 的 0.3030；适配器约 86 MB，无需改动或重新量化约 160 GB 基座权重，可直接在主线 llama.cpp 上以 --lora 方式加载，不再需要 fork 或补丁。
推荐理由：原文给出消融方法、拒绝率与 KL 前后对比数据，读者可以据此判断 V3 相对 V2 实际去掉了多少拒绝行为。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 tinyllama-1.1b-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本，提供 imatrix 量化文件（约 0.1GB），可用于自行创建量化版本。该模型页还汇总了各尺寸量化文件下载列表及 GGUF 使用说明，static quants 也在相关页面提供。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 qwen2.5-1.5b-uncensored 的 GGUF 静态量化模型。该模型尚未接入任何 Inference Provider，下载量也未统计。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 smollm2-1.7b-uncensored 的 static quants GGUF 量化版本。该模型暂未部署到任何 Inference Provider，下载量也未统计。
一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户在跑约 300t 的快速角色扮演时，发现 Gemma 4 31B（IQ3XSS）效果不错但生成响应很慢，而 26B（IQ4）速度更快。发帖人询问两者哪个更好，并寻求这两个模型无审查版本（uncensored）的推荐。
webmp3/Sakura-Qwen-Image-2.1-PE-T2I-Uncensored-GGUF 已在 Hugging Face 上线，提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp 运行，支持启动兼容 OpenAI 的本地服务器（llama serve）和终端直接推理（llama cli）。该模型还可用 vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具部署，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 使用。
DavidAU 团队基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布多阶段微调去对齐版本，用 Heretic v1.2.0 ARA 方法消融后拒绝率从 99/100 降至 0/100，并经两阶段调优。模型自称在 8bit 达 ARC-C 735、ARC-E 882，较原版 Qwen3.8 27B 高 144 分，思考 token 减至原来的 1/2 到 1/10；仓库提供含 NEO imatrix 的常规与 MTP 两种 GGUF 量化（MTP 在 5090 上 Q4_K_S 约 90 t/s），需另行下载 mmproj 文件启用视觉，建议 q4km 以上量化以保障工具调用。
推荐理由：作者给出 Heretic 消融前后 KL 散度与拒绝率对比和各量化档基准分，可以判断这个去对齐版本的具体改动幅度。
DavidAU 系发布基于 Qwen3.8 27B 的 ULTRA HERETIC 无审查版本，主打更强去对齐。原版 Qwen3.8 拒绝率为 86/100，709-L 版为 68/100（KL divergence 0.0025），ULTRA HERETIC 版降至 6/100（KL divergence 0.0397）。该模型含 5 种 thinking 模式和 5 种 instruct 模式，可即时切换，thinking token 用量降至原版的 1/2 至 1/5（最低 1/20）；正文附 nightmedia 的 arc/c、arc/e、boolq 等 7 项基准对比数据，GGUF 版计划 2026 年 9 月 15-18 日左右发布，源权重随后放出。
推荐理由：原文给出 Heretic 去对齐前后的拒绝率对比与 KL divergence 数据，可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少安全对齐。
JonathanColetti 发布 Qwen3.8-27B 的去对齐 GGUF 量化版本，用 Heretic 移除拒绝方向并保留 MTP 头，100 条有害提示上的拒绝数从基线的 98 降至 12，MMLU 等 4 项基准平均降 0.5 分。提供 IQ2_M 到 Q8_0 共 6 档量化及 noMTP 变体，imatrix 与全套困惑度基线已公开，摘要说明拒绝行为是减少而非消除，接近原拒绝边界处稳定性较低，低比特量化会加剧该问题。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100》