新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit 用户 /u/chibop1 称在 M3Max 64GB Mac 上用 oMLX 最新 commit 成功运行 Qwen3.8-Flash-Next-oQ4e-mtp，自己从 Qwen 仓库手动量化为 OQ4E，约 4.72 BPW。4K 上下文生成 1K token 可达 30 tok/s，最长跑过 130k 上下文；真实会话实测 prompt 处理 140.0 tok/s、生成 15.8 tok/s、缓存效率 90.9%，并给出了 memory guard、SSD N-gram Offload、MoE Expert Offload 等 oMLX 设置。
Kre80r 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 AutoRound W4A16 量化版，采用对称 4-bit 权重、group size 128，体积从 54.7 GB 降至 18.7 GB，上下文长度 262,144 保持不变。量化在 2x RTX 3090 上约 8 小时完成，已在 vLLM 0.29.0 中通过加载和文本、图像、工具调用冒烟测试，但未做质量评测。该模型经 Heretic 去审查处理、安全对齐大幅削弱，仅限研究与实验用途，许可为 PolyForm Small Business 1.0。
Hugging Face 用户 Zyszztggd 发布基于 Qwen 3.8 27B 的多阶段微调模型，8 bit 量化 arc-c 达 699，4 bit 达 692，高于原版 Qwen 3.8 27B。该模型将 thinking tokens 减少至原来的 1/2 到最低 1/20，提供 5 种推理模式和 5 种 instruct 模式（可经 API 或对话中即时切换），instruct 模式零推理 token。模型以 GGUF 格式发布，含 regular 与 MTP Neo MAX 量化版本，为强去审查（uncensored）版本，基于 Unsloth 在消费级硬件上训练。
/u/dh7net 实测 Qwen3.8-Flash-Next 的 IQ3_S 量化版（ISTA-DASLab GSQ-RCO GGUF）在 RTX 5090 上经 Strata 服务、pi harness 运行 airbench 测试套件，11 分钟拿到 100% 得分，而 Claude Code 同任务同分但耗时 14 分钟；作者更正原标题未说明这是面向日常任务的基准，不是区分前沿模型的评测。复现需 24GB 以上显存、约 64GB 内存和 90GB 磁盘，IQ3_S 在 256k 上下文下约需 78GB 内存。同一服务器上 omp 18.4.2 得 48/49（16 分钟）、opencode 1.18.29 得 46/49（11 分钟）、dsh 0.2.0-rc.2 得 47/49（11 分钟）。
推荐理由：作者在 RTX 5090 上实测同一本地模型配不同 Agent 框架的 airbench 得分与耗时，并给出可复现的完整部署配置。
社区将 Blackfrost 的 Qwen3.8-27B-ABLITERATED（27B 参数）转换为 Inco AI 开源推理引擎 Splash 的 splash-packed-q4 格式，供 LM Studio 在 Apple silicon 上运行。包内含 4-bit affine 量化目标权重（组大小 64）、DFlash 2 投机解码草稿模型、BF16 视觉编码器和 tokenizer，磁盘约 16 GiB，原生上下文 262,144 tokens。转换仅做量化与重排，未改动权重；需 M3 或更新芯片、macOS 26.4+ 及至少 36 GB 统一内存。
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 的 abliterated 文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影去除，作为聊天模型拒绝率从 88.9% 降至 1.2%（英文）和 38% 降至 0%（俄语），MMLU 保持 77.35% 不变。提供 BF16 到 Q2_K 量化阶梯，AD-Q4_K 的图像 LPIPS 偏移为 0.087（约为换 seed 偏移的六分之一）；实测 45 条敏感提示词中无一改变出图结果，因原版 Qwen-Image 开放权重管线本无过滤器。
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SargeDev 发布 JEV-27B-VL-Uncensored 的 EXL3 量化版，将 AutoTrust System-1 决策模块合并进 huihui-ai 去审查版 Qwen3.8-27B 骨干，量化约 3.0 bpw 路由权重。在 jev-distill-corpus-v3 的 test_set_30k（27,695 行）评测中，noul AUROC 0.992 通过门槛，但 choice top-1 0.870 与 score top-1 0.814 未达门槛。EXL3 精度校准测试尚未完成，refit 温度未经此精度验证。
huihui-ai 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next，通过 abliteration 技术在不使用 TransformerLens 的情况下去除模型的拒绝回复行为。GGUF 文件来自 unsloth 系列，支持最新版 Strata 和 llama.cpp，可用 llama-cli 以 262144 上下文长度运行。该模型安全性过滤被大幅削弱，仅建议用于研究和受控测试环境，不适合生产或公开商业应用。
一位有约 20 年经验的软件工程师用相同的 Q4 量化模型测试 Gemma4-31B 与 Qwen3.8-27B 做代码分析和项目编写。代码分析两者质量相当，Gemma4 效率更高（约 10 次服务器调用对 Qwen 的 20-30 次）；新建 C#/WPF 项目中 Qwen3.8 经 1 次修订达到可用的 B+ 水平，优于 Gemma4 的 B-。作为对照的 GPT 6.1-Sol 一次通过、获评 A+，明显领先两个开源模型。
sjoe1244 发布了 llmfan46/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 EXL3 量化版，权重、lm_head、视觉塔和 MTP 头均为 4-bit，仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3。在一块 RTX 4090 上实测：加载后显存 21.0 GB，无思考模式 155–167 tok/s，MTP 起草接受率 81%；作者注明只做了短测，最长提示词 9K tokens，质量未对照 BF16 源模型。许可为 Apache 2.0，去对齐工作来自 llmfan46。
推荐理由：作者给出了单张 24 GB 卡上的实测数据，包括显存、速度和 MTP 接受率，对想本地跑同款量化的人有直接参考价值。
一位 Reddit 用户询问能否在 64GB 内存的 Mac 上运行 Qwen3.8-Flash-Next-4bit，并更新确认可行。其设备为 m3Max 64GB，最多可将 58GB 分配给 GPU。作者还希望借助 Strata、omlx 等引擎从 SSD 流式加载模型，并了解可用的上下文长度和速度。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户在 5060ti 16GB 上用 AtCoder 近 30 天的 14 道题测试三个 Qwen 3.8 量化版本：Swift 1.5 IQ2_XS、Flash Next IQ3_S 和 27B IQS_3，各跑 none、low、medium、xhigh 四档思考力度，思考 token 上限 32k，全程耗时近 11 小时。结果显示提升思考力度主要带来 CAP 触顶而非解题提升，关闭思考则明显退化；Flash IQ3_S 解题最多且更快，是速度与准确性的最佳折中。
一位 LocalLLaMA 用户在查 Qwen3.8 Flash 模型卡时，看到搜索结果显示该模型原生支持约 244k 上下文，并可通过 YaRN 扩展到 1M，他询问是否有人实际用过这种方法。他想将该模型用于 Hermes agent，但主板尚未到货，只能先发帖求证。
satellitedown 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated fngine 单 GPU 推理包，迁移 huihui-ai 的消融结果，48 层单拒绝方向拟合最小余弦 0.9999985。在 RTX 5090 上对 32 个轻度提示词，未消融版拒答 8 个、该包 0 个，数学、Python 与知识测试两版得分相同，速度无可测差异。pack 约 89 GiB，要求 sm_120a GPU、约 60 GB 主机内存，提供 OpenAI 兼容接口与 256K 上下文。
推荐理由：给出了 abliteration 的迁移方法、消融方向拟合与拒绝率前后对照，可复核的去对齐发布。
Trace Evolution Bench（TEB）是一个将重新评分与上下文或权重更新分离的评测协议，主榜为代码任务，由封闭工作区的隐藏单元测试评分。在 40 个 held-out 任务上，DeepSeek v4 Pro 在 no_evolve 下仅重评分就变动 7.5、5.0 和 12.5 个百分点；九个受 GEPA、ACE、ExpeL 启发的文本更新单元有七个超出种子自身波动带，GLM 与 MiniMax 未复现该模式。
一位用户自制的 Qwen 3.8 27B Swift 1.5 量化版（8 bit AWQ + GPTQ，W8A16）可在 48GB VRAM 上兼顾速度与质量。用 vLLM 与 MTP=5 在 2 张 RTX 3090 上运行，解码速度接近 100 tok/s，开启 128k context 和 FP16 KV cache 时每卡占用约 21.6GB。作者称其比原版 3.8 27B 更少过度思考，是他认为 48GB VRAM 下的最佳折中方案。
一位用户在配备 64GB 内存的 Strix Halo 迷你主机上实测，Qwen 27B 模型运行速度约 30 tok/s，而 qwen3.6-35b-a3b 能达到接近 80 tok/s，在这类小主机上已属可用。作者同时询问其他用户在类似硬件上跑 Qwen 27B 的速度，以及 Flash-Next 能否在这台设备上运行。
研究者基于 Qwen3.5 骨干的 9B 参数决策模型 Clef-Flash，用 QLoRA 微调在 Symptom2Disease 基准的 24 类疾病分类上达到 95.42% 准确率、macro F1 0.9551，超过 ClinicalBERT 的 90.90%。单次前向推理每条记录耗时不足 80 毫秒，报告称较生成式 LLM 基线提速 31 倍。其提出的 Leave-One-Symptom-Out 反事实扰动框架可揭示症状级证据。
beginning-ai 在 Hugging Face 发布了 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored（去拒绝的 BF16 版）的 NVFP4 混合精度量化，目标是单张 96 GB Blackwell GPU 上用 SGLang 运行。与官方 base 相比源模型改动了 1,658 个张量中的 149 个；checkpoint 占盘 120 GiB（BF16 源为 335 GiB），GPU 上约 78 GB 权重，47.7 GiB 的 n-gram PLE 表可放在主机内存或 NVMe。在 RTX PRO 6000 上单流解码约 265 tok/s（2K 上下文）、约 240 tok/s（200K），KV cache 786K token、上下文 524K。
推荐理由：原文给出了逐张量对比、校准数据与拒绝行为说明，读者能看清这个去对齐量化和官方版在结构与数值上的确切差异。
SargeDev 发布 JEV-27B-Uncensored-NVFP4，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并到 huihui-ai 去审查版 Qwen3.8-27B 骨干上，成为 JEV 27B 家族首个 uncensored 版本，以 NVFP4（W4A4 + FP8 down_proj）量化、支持 vLLM 部署、上下文长度 32768。模型基于 740,957 行的 jev-distill-corpus-v3 语料训练。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 为 0.985，但 choice top-1 降至 0.855、score top-1 降至 0.797，均低于 AutoTrust 的验收底线。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL-Uncensored，把 AutoTrust 的 System-1 决策模块合并进 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B backbone，使决策输出不经过原模型的拒绝机制。在 27,695 行测试集上，noul AUROC 0.985、choice top-1 降至 0.855、score top-1 降至 0.797，KL 0.055，重校准后各 ECE 指标达标；10 条 prompt 测试拒绝率为 0.0。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored，是 JEV 27B 家族首个 uncensored 成员，将 AutoTrust 的 System-1 决策模块合入 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.8-27B 骨干（第 18-51 层消融，视觉塔未动），使决策引擎在无拒绝线路下输出。
推荐理由：原文给出了消融层范围、决策指标前后对比和拒绝率实测，读者可以据此判断去对齐带来的能力代价。
redhillsmediafl 在 Hugging Face 上架 Longleaf-35B-A3B-Abliterated 开发预览页，目前仅有元数据，尚无权重或已接受的 abliterated 版本。该模型是基于 Qwen3.6-35B-A3B（Apache-2.0 上游许可）的计划版本，面向编程和 agent 工作流，目标设备为 Mac Studio（M1 Ultra、64 GB 统一内存），以 Q4 为目标。当前版本的质量、速度和内存均未测得，无 SWE-bench 或 Terminal-Bench 等声明。
YueFong 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化版，用于本地图像生成。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及敏感图像而不出现提示词拒答或黑图；提供 BF16 到 Q4_0 等多档量化（如 Q4_K_M 为 4.60 GB），并附配套文本编码器 qwen3vl_8b 与 VAE 文件、ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF 的部署与低显存配置说明。
推荐理由：原文列全了各量化档位的文件体积与显存占用，还给出 ComfyUI 的部署步骤和文本编码器卸载方案，照做即可跑通本地生图。
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF，将 Qwen-Image 的文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，作为 stable-diffusion.cpp 的 --llm 使用。编码器作为聊天模型时，英文拒绝率从 88.9% 降至 1.2%，俄语从 38% 降至 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；实测显示 Qwen-Image 开源管线本就无过滤，45 条敏感提示词的结果一条都没有改变，图像仅有约 0.088 的 LPIPS 偏移。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 文本编码器，拒绝率从 88.9% 降至 1.2%》
arXiv 论文 WorkBorne 提出以 artifact transitions（工件转变）为核心 primitive 合成长时程终端 Agent 任务的框架，并构建了 1,061 个工件语料和 7,882 个任务环境，产出 15,485 条高质量轨迹，其中 53.6% 超过 30 个 assistant turns。
推荐理由：原文给出了任务合成的具体数据规模和 Terminal-Bench 2.1 的前后对比，读者可评估该方法对训练终端 Agent 的实际增益。
swdq 在 Hugging Face 放出 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX affine 4-bit 权重，并把检查点自带的 MTP 头量化为 mtp-4bit.safetensors，供 TensorFold 的 Qwen3.6 MoE CUDA 家族使用。在一台 NVIDIA DGX Spark（GB10）上用 TensorFold 0.6.6、--mtp-drafts 2 --prefill-f8 实测，8k tokens 预填充 5,700–7,200 tok/s、解码 98–128 tok/s；相比之下 BF16 检查点在 vLLM 0.29 加 FP8 在线量化加 MTP 2 下解码约 53/69 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的量化方法、实测吞吐数据和复现命令，读者可以直接拿来在单机上部署这个 4-bit 版本。
论文提出 TQG-Exp，一个以轨迹质量为导向的经验学习框架，通过引入 Trajectory Quality Loss（TQL）将任务完成度与过程质量共同作为学习信号，并利用成对 rollout 估计检索经验的贡献以优化经验效用与检索。在 ALFWorld、WebShop 和 ScienceWorld 三个基准上，TQG-Exp 的 Avg.@3 较最强基线在 DeepSeek-V4-Flash 与 Qwen3.5-Flash 上分别提升 4.50 和 8.55 个百分点。
AtomicChat 在 Hugging Face 发布去对齐版 Qwen-Image-2.1-Turbo 文本编码器 GGUF，将 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向从权重中投影去除。作为聊天模型，英文拒绝率从 88.9% 降到 1.2%，俄语从 38% 降到 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；45 条敏感图像提示词测试中无一翻转，图像输出仅有约 0.088 的 LPIPS 漂移。提供 BF16 到 Q2_K 量化分档，配 stable-diffusion.cpp 的 --llm 参数本地运行，方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
推荐理由：原文完整给出拒绝方向消融方法、拒绝率前后对照和量化分档对画面的影响，可据此自行评估这个去对齐编码器的实际改动幅度。
Hugging Face 上的 NidAll/Qwen3VL-8B-Abliterated-INT8-ConvRot 模型页面提供使用说明，涵盖各类库、推理服务、notebook 和本地应用。该仓库已被标记为包含敏感内容，可能含有潜在有害信息。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.6-35B-A3B 的去审查（abliterated）模型 Aggressive 版本，宣称 0/465 次拒绝，数据集和能力与原版完全一致。模型总参数 35B、每次前向激活约 3B（MoE），256 个专家中每个 token 路由 8 个，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。提供 K_P 自定义量化（等效提升 1-2 个量化等级、文件仅大 ~5-15%），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
vLLM Semantic Router 发布 27B 多模态基础决策模型 d3（Decision 3.0），参数 26.09B（含 0.46B 视觉编码器），一次调用回答 Choice、Yes/No、Score 类问题并返回每个选项的概率，不生成文本。Jev Decision Index 0.3.2 达 66.3 居官方文本榜第一，比 Decision 2.0 的 55.9 高 10.4；文本请求中位延迟 54.4 ms，Apache-2.0 开源，可用 vLLM Semantic Router 部署。
cookies55 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.5-9B 的去审查微调版，用 Unsloth 在本地硬件以 Claude 4.6 大型蒸馏数据集训练，经 Heretic 消融后拒绝率从 100/100 降到 6/100，KL 散度为 0.0793。该版本为 INSTRUCT 模式并修改了 jinja 模板，图像输入经测试可用，视频部分未测试，建议最低 q4ks（非 imatrix）或 IQ3S（imatrix）量化。
推荐理由：作者给出了消融后的 KL 散度和拒绝率前后对比，以及七项基准分数变化，读者可自行判断去对齐的代价。
作者花了约一天半写出非官方 MLX 引擎 strata-mlx，直接读取 Strata 的 GGUF 文件、不改权重，在 Mac 上运行 Qwen3.8-Flash-Next 这个 125B 参数 MoE 模型。内存不足以装下整个模型时按需从 SSD 读取专家；模拟测试中 66 GB 的 Q2_0 文件在 16 GB、24 GB、32 GB 内存档位分别跑出 6–7、19–23、28–47 tokens/秒，提示词读取约 273–287 tokens/秒。代码与实验日志在 https://github.com/yibie/strata-mlx。
推荐理由：作者用限内存实测给出不同 Mac 内存档位的运行速度数据，对想在 Mac 上跑超内存大模型的人有参考价值。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的 Uncensored Aggressive 无对齐变体 GGUF 量化，实测 0/465 次拒绝，无前导客套地直接回答。所有文本 GGUF 保留原生 NextN/MTP 头，并附带 HauhauCS FastMTP 32K 加速 sidecar，在 RTX PRO 6000 上对比关闭 MTP 时文档 TG 最高达 3.02x、推理 TG 最高 1.93x，Q8_K_P 档位比标准内嵌 MTP 快 35.2%/21.1%；提供 Q2 至 Q8 及 IQ 系列量化、BF16 视觉 projector、llama.cpp 补丁与部署命令，附 Ed25519 签名清单校验。
作者发布了 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 GGUF 量化版本（IQ2_M 到 Q8_0），用 Heretic 移除拒绝方向，保留 MTP 头，拒绝行为显著减少但未消除，从 100 个有害提示中的 98 个降至 12 个。权重编辑带来约 0.043 的困惑度增加（相对约 0.7%），MMLU、ARC-Challenge、HellaSwag、Winogrande 四项基准平均下降 0.5 分且均在标准误内。模型卡同时给出 imatrix、自建低比特量化方法和 MTP 投机解码实测（n_max 1 时约 1.19x-1.28x 加速）。
推荐理由：作者给出了 Heretic 消融方法、拒绝率从 98/100 降到 12/100 以及困惑度和基准的前后对照数据，可以据此判断权重编辑的实际代价。
开源项目小厨灵（classical-coderrr/AI-Search-food）上线，定位家庭日常烹饪的多模态 AI 厨房助手，支持输入、上传或拍摄食材获得个性化菜谱，并通过 Agent 对话管理饮食目标、库存和周菜单。项目基于 Java 17、Spring Boot 3 与 Vue 3，使用 DashScope/Qwen 兼容模型接口（需 API Key），提供 H2 本地体验与 Docker Compose 部署。长期记忆由用户掌控，可确认、修改或删除，推测需 90 天内至少 3 条行为、涉及 2 道菜谱才交用户确认。
GitHub 新仓库 shanhe321/CacheFlow 公布了 CacheFlow 的官方实现，该方法从频率感知角度统一步蒸馏与特征缓存，解决扩散模型极端少步加速下的语义保真与细节损失问题，提出频率感知策略蒸馏和可学习缓存策略。在 FLUX.1-dev、Qwen-Image 等模型上的实验显示，文生图与图像编辑质量具竞争力，实测加速最高达 55.31×，代码即将开源。
GitHub 开源项目 liwanghuan/video_agent 发布了 Video Agent，一个浏览器端工作区，可将转录文本和少量照片生成社交媒体短视频。创意生成使用支持 Google Search grounding 的 Gemini（默认 gemini-3.8-flash），配音调用 Qwen3-TTS 服务，视频生成用 Google Cloud Vertex AI 的 Veo 3.1 Fast，最后用 FFmpeg 合成 H.264/AAC 编码的 MP4。项目无需前端构建步骤，支持 npm start 本地运行，也可部署到 Cloud Run。
该仓库存放 ESG 自动化报告的支撑材料，包含四个部分：Dialogflow CX 智能体导出与演示脚本、Snowflake 共担责任图（Graphviz）、LLM 分诊实验（使用 Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct，bf16、CPU 上 greedy 解码，共 28 次 LLM 运行，每次约 30 秒，另含规则基线与 bart-large-mnli 基线），以及 NotebookLM（Gemini Notebook）实验记录。作者注明在本人指导下使用 Claude（Anthropic）作为辅助工具。