新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 4B 参数的循环（latent-recurrent）模型 NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16，采用 normalized-GPT 架构，通过重复应用共享 Recurrent 块（8 层输入、20 层循环、8 层输出）让每个 token 获得更多计算。单一 checkpoint 可设 1-4 个循环，无需重训即可权衡算力与精度，官方推荐默认 2 循环，并支持 last-loop KV caching 使 KV cache 开销保持在一循环大小。
推荐理由：同一个 checkpoint 可调循环次数换精度，作者还给出各 loop 数的实测对比与 KV cache 省显存方案，适合关注小模型推理成本的人。
N14QM/Vietnamese-4B-Chat-abliterated 是一个 abliterated（去除拒绝行为）的越南语 4B 参数多模态聊天模型，已在 Hugging Face 发布。页面给出 Transformers、llama.cpp（Q4_K_M 量化）、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式，支持 OpenAI 兼容 API 本地推理。
nineninesix 团队发布开源权重模型 Tyger，基于 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR Streaming 0.6B 加 14M causal GRU，每 80 ms 无前瞻地在 answer、stop、chime in 三种状态间切换，实现语音 Agent 的全双工轮次控制，可同时听到麦克风和 Agent 自身回放以避免回声误判。配套 tyger-s2s（Apache-2.0）整合 Gemma 4 E4B FP8 与 VoxCPM2，支持工具调用和最多 4 路并发对话，RTX 5090 上从用户说完到首段音频约 0.7 秒；默认全本地运行，不外传音频和文本。限制：tyger-s2s 需 28 GB 显存，仅测过 5090，仅 FP32 未测量化，目前只有离线基准。
edp1096 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-FP4-Local，将经审计的 Huihui v2 修改从匹配的 Unsloth/Huihui Q8_0 权重迁移到 NVIDIA FP4-Local 检查点，变更投影重建后取整为 BF16 并编码为 MXFP8，NVFP4 专家、PLE、MTP、视觉与 tokenizer 保留 NVIDIA 原始字节。
推荐理由：原文给出了量化 delta 迁移的具体做法和 DGX Spark 上的运行测试记录，读者可以据此判断该检查点的实际可用状态。
一项研究通过让全开源模型家族 OLMo 3 的各后训练 checkpoint 生成职业叙事，追踪性别偏见的演变。结果显示：性别明确给出时，后训练主要提升男性画像叙事的语义多样性，女性画像在 SFT 后提升较小、经 DPO 和 RLVR 后不再显著；模型自行推断性别时则呈现女性偏向，且每个后训练阶段都单调增加女性标签概率，但 SFT 语料仅 7.7% 的女性 token 过剩，不足以解释该效应。
一位本地模型玩家在 r/SillyTavernAI 征询好用的 Gemma 4 微调模型。他此前用过 Gemma 4 31B Scotoma V2 和 Gemma 4 26B A4B Boulesis，不喜欢 Boulesis，更偏好基础模型和 Phoenix 这类轻量微调，要求模型保留基础模型的智能且适合 NSFW 长会话。他目前使用 31B、26B A4B 和 12B 版本，认为 E4B 和 E2B 太小。
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，Ollama 作为 day-zero 合作方在 Ollama Cloud 上限时免费提供，且服务全程零数据保留（ZDR）。
Reflection 在 Hugging Face 发布开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501.3B、激活 23.4B，支持 1M token 上下文，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种数值格式。官方称其推理 token 用量约为同类领先开源模型的 1/3，并给出 SWE Bench Pro v1 66.1%、AIME 2026 97.7%、GPQA Diamond 90.6% 等基准成绩，主打 agentic 工具调用、编码与推理能力。
同一新闻，精选展示《Reflection 发布开源 MoE 模型 Beam 501B，Hugging Face 提供推理与训练全流程支持》
TTPPCC121 等多人协作发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591）。模型用 Heretic v1.2.0+ARA 方法去对齐，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535；思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。提供常规与 MTP 两种 GGUF，Q4_K_S 下常规约 75 t/s、MTP 可超 90 t/s（5090、LMStudio 实测），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。
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》
Reflection 新实验室的首个模型 Beam 在 Hugging Face 开源，为 501B 参数 MoE（每 token 激活 23B），支持 1M token 上下文，采用 Apache 2.0 许可，主打编码与智能体场景。提供 BF16、FP8、NVFP4 三种检查点，transformers、vLLM、SGLang 均已 day-0 支持，并附 LoRA SFT 与 Miles GRPO 训练配方；Hub 上分享用 Beam 构建的项目可竞争 10,000 美元额度。
推荐理由：官方博客给出架构细节、三档精度的实测跑分和从推理到 SFT、RL 的完整部署与训练配方，便于评估上手成本。
Reflection 首个开放权重模型 Beam 于10月16日发布，Ollama 作为 day-zero 合作伙伴限时免费提供，Beam 端点全程零数据保留（ZDR）。Beam 是 MoE 模型，总参数约501B、每 token 激活23B，上下文窗口100万 token，采用 Apache 2.0 许可，面向软件工程、推理和长程 Agent 任务，可通过 ollama run beam:cloud 或 Claude Code、Codex、OpenCode 调用。
推荐理由：官方公告同时给出与 Kimi K3、GLM 5.3 等模型的 Agent Coding 跑分对照表，读者可直接比较 Beam 在各编码基准上的位置。
GhanaOpenAI 发布 gloss-mt，基于 google/gemma-4-E4B-it（4B 参数）做 LoRA 微调，让模型通过 lookup_twi_translation 工具查询 478,822 条离线英→Twi 词典后再推理翻译。训练数据含 15,134 条带工具调用的样本，配套数据集、微调与评测脚本及部署运行时已开源，支持 transformers 与 vLLM，并提供 Hugging Face Spaces 在线演示。
Hugging Face 上架 webmp3/Sakura-FLUX.3-Image-Klein-PromptUpsampler-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。页面给出 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地部署方式，并支持通过 OpenAI 兼容 API 调用。
Hugging Face 上线 ChoLuckyHexSexySuccubusQueen135Age/simplemobilesystem-sexyGPT-Uncensored 模型页面，提供 Flair 库加载代码及 Google Colab、Kaggle 等 notebook 入口。该仓库被标记为含敏感内容，可能包含潜在有害与敏感信息。
Hugging Face 上架模型仓库 yinpeach/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-NVFP4-NINFER，其 README.md 目前为空。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未纳入统计，用户可申请提供推理支持。
donghanasd 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated 的韩语校准混合精度 GGUF，约 12.60 GB、3.69 bits per parameter，从上游 BF16 GGUF 直接量化。量化使用 708 个 512 token 块收集的 importance matrix，张量精度分配沿用 Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF，保留 tokenizer、chat template 和 MTP tensors，未做韩语额外训练也未验证韩语质量提升。
OpenMOSS 团队将 MOSS-Image-SFT（50 步、CFG 3）蒸馏为 8 步无 CFG 的生成模型，采用 data-space DMD 方法，checkpoint 为 update 2600（EMA）float32 权重。模型提供 lora.safetensors（推荐强度 1）与 lora_latest.safetensors（推荐强度 0.7）可直接加载到 ComfyUI LoRA loader，transformer 必须以 fp32 运行，蒸馏 delta 小于 bf16 舍入步长，转 bf16 会丢失大部分蒸馏效果。当前为进行中的工作。
Orca 发布 27B 视觉语言推理模型 OrcaCyber Nano 1.0，主打防御安全场景，以 GGUF 格式开源，可在本地硬件离线运行，支持逆向工程、漏洞分析、安全代码审查、事件分诊与视觉输入。模型上下文长度 262,144 tokens，内置 MTP 投机解码并支持 DFlash2 draft 文件，主权重 15.70 GB，另有适配 16 GB 显卡的 12.99 GB 版本；基准成绩包括 MATH-500 98.60%、AIME 2025 96.23%、SWE-bench 78.4%，可直接在 llama.cpp 中加载。
多模态模型 bappi/gemma-4-E2B-uncensored-coder-fable5-composer2.5 在 Hugging Face 发布，支持 image-text-to-text 任务，可通过 Transformers 的 pipeline 或 AutoModelForMultimodalLM 加载。模型同时提供 vLLM、SGLang 部署方式及 OpenAI 兼容 API，并可用 Docker Model Runner 运行。
JackKnifeAI 上架 Gemma-4-E4B-abliterated-GGUF，内容为 huihui-ai 对 Google Gemma 4 E4B-it 做 abliteration 处理后的模型，由 mradermacher 量化为 Q4_K_M，原样复制自 mradermacher/Huihui-gemma-4-E4B-it-abliterated-GGUF。许可证为 Apache-2.0，每个文件均附大小与 SHA-256 校验。
ornith-ai 发布 Ornith-1.5-122B，一个 122B MoE 模型，将 Ornith-1.0 的自我改进循环扩展到联合优化任务生成、scaffold 构建和解题 rollout，通过强化学习持续生成训练任务并改进策略。模型支持 262,144 tokens 上下文（YaRN 缩放后约 1M），可单张 80GB GPU 部署，并提供量化 Mobile 变体。基准中 SWE-bench Verified（non-hack）84.5、TerminalBench 2.1 为 81.2，评测采用防 reward hacking 措施并以 Claude Opus 作为 judge。
推荐理由：模型卡同时给出多基准成绩与防 reward hacking 的评测细节，读者可对照同参数量级模型比较编码与智能体表现。
webmp3 在 Hugging Face 上提供 Sakura-FLUX.3-Image-Klein-TextEncoder-Uncensored-GGUF 模型，默认量化版本为 Q4_K_M。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，也支持 Docker、Ollama、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等多种本地部署方式。
Hugging Face 发布 uncensored 模型 dolor4dollar/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2 的 GGUF 版本，提供 Q4_K_M 量化。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 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，并可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体工具。
一位 Reddit 用户发帖称，Gemma 4 26B 的思考模式始终无法稳定工作，总会陷入无限思考循环，反复自我怀疑或漫无目的游走。他尝试过加与不加 CoT，设置思考预算也只是在循环中途截断、产出损坏输出。他已花 10 小时求助 Claude 调试，征集真正解决过该问题的经验。
Redshir4t 将 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 转换为 Q4_K_M 量化的 GGUF 格式并上传至 Hugging Face。该模型可通过 llama.cpp 的 llama-cli 或 llama-server 直接加载运行，支持通过 brew 安装，并可用 LLAMA_CUDA=1 等编译选项适配 Nvidia GPU。
Hugging Face 上架 abliterated 模型 NateVoid/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Underdog-Saluki-Swift-1.5-IQ2-Ninfer。该模型页 README 为空，暂无下载统计，也未部署到任何 Inference Provider。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的无对齐 Aggressive 变体 GGUF 量化，实测 0/465 次拒绝，直接作答且几乎无前导语。全系列保留原生 NextN 头并附带 FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 上文档 TG 最高达非 MTP 的 3.02x、推理 TG 1.93x，比标准内嵌 MTP 再快 35.2%/21.1%；提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多档量化与 BF16 视觉 projector，基于 Apache 2.0 许可，需 llama.cpp 补丁启用 FastMTP。
eccentricorbit 基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 用 Heretic 制作了 abliterated 版本，通过 directional ablation 直接修改权重移除模型的拒绝行为，未做新数据微调，知识与通用能力接近原版。模型为 4B 参数、262k 原生上下文的非思考 instruct 模型，BF16 safetensors 格式，Apache 2.0 许可，可在 vLLM 和 Transformers 中使用，无内置安全护栏。
NVIDIA 在 Hugging Face 开放 Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 嵌入模型权重，支持将文档页以图像、文本或图文混合形式嵌入，用于多模态多语言问答检索。文本检索评测覆盖 34 种语言，图像检索覆盖 18 种语言，支持含文字、表格、图表和信息图的页面图像，可用于语义搜索与 RAG 工作流，可商用。
HauhauCS 基于 Qwen3.5-2B 发布无审查变体 Aggressive 版，约 0/465 次拒绝，号称零能力损失且不改动数据集。模型为 2B dense 参数、24 层混合架构（Gated DeltaNet 线性注意力 + 全 softmax 注意力 3:1），原生多模态，262K 上下文（YaRN 可扩展至 1M），提供 BF16 至 Q4_K_M 共 4 种 GGUF 量化，支持 llama.cpp、LM Studio 等运行时。
Texas A&M 与 ByteDance 团队发布 DMAD（Distribution Matching as Adversarial Distillation）仓库及论文（arXiv:2610.02188），将分布匹配蒸馏重构为分类问题，用共享骨干上的两个判别头直接学习 log-density ratio，免去 DMD 所需的辅助扩散模型。基于 MiniMax-H3（33B，文生音视频）训练的 rank-128 LoRA 可将 50 步 teacher 压缩为 4 步生成 1344x768、124 帧、32 kHz 立体声视频；4 步 student 在人类偏好上对 DMD2 达 79.1%、对 rCM 达 84.6%（不含平局）。
推荐理由：作者把分布匹配蒸馏改写成判别式对抗训练，省掉辅助扩散模型，并给出从 8 GB 消费级 GPU 到 H200 的显存与速度实测数据。
Hugging Face 用户 DariusProton 上架了 Gemma4_Artemis_1.1_Uncensored 模型，基于 google/gemma-4-31B，经 TheDrummer/Artemis-31B-v1.1 微调而来。该模型为去审查版本，目前 README 为空，下载量未被追踪。
alst10 在 Hugging Face 上发布无审查量化模型 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP，提供 Q4_0_ROCMFP 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，并可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等智能体工具。
Ternary 发布基于 Qwen 3.5 的 Bonsai 2 系列模型，提供 2B、4B 和 9B 三个规格。模型现已支持原版 llama.cpp 运行，并支持 dFlash、MTP 与 MLX 以提升 TPS，iOS 上可通过 LocallyAI 最新版测试。作者计划验证其是否延续以往 Bonsai 模型的循环行为，并与 Qwen 3.5 1.7B/0.8B 对比表现。
Hugging Face 发布 Granite Switch 4.1（Granite-Switch-4.1-8B 与 -30B），将 Decision aLoRA、Guardian aLoRA 和 OpenASR 排行榜上最快的 ASR 模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 组合进单一模型，VRAM 占用与基座模型相当。得益于 cache-efficient Activated LoRA 与 vLLM 低秩适配推理加速，模型可在对话、决策与语音请求间高速切换；用户也可用 Granite Libraries 适配器自行组合模型，团队还计划在 Mellea 中发布 Adapter SDK。
notfakerv/LFM2.5-24B-A2B-abliterated-MLX-4bit 是 abliterated 版 LFM2.5-24B-A2B 的 MLX 4-bit affine 量化转换，权重 13.49 GB，直接由 BF16 检查点转换而非 GGUF 重量化，需 MLX LM >= 0.32.0 与 MLX >= 0.32.2。该模型为 always-thinking 推理模型，建议 24 GB 统一内存起步；验证限于冒烟与数值检查，未做 Apple Silicon 运行时测试或速度基准。
IBM 发布 Granite Switch 4.1 30B，一个模块化 LLM，将 granite-4.1-30b 基座（30B 参数、128K 上下文）与决策、guardian-core 两个 aLoRA 适配器及 granite-speech-5.0-470m-turboctc 语音转文本编码器组合，通过控制 token 按需切换，单端点即可在对话、决策和语音转写间切换。采用 Apache 2.0 许可，支持 Transformers 与 vLLM，另有 8B 版本及无音频的 3B/8B/30B preview 版本。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Qwen3.5-2B-Uncensored-Abliterix-SOM-i1 GGUF 量化模型仓库。该模型参数规模约 961k，页面暂缺 YAML 元数据，下载量数据尚未显示。