新闻、仓库与研究，按时间排列。
huihui-ai 发布 Huihui-gemma-4-12B-agentic-fable5-abliterated-GGUF，这是基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF 的去审查（abliterated）版本，整个消融过程仅用 llama.cpp 完成，不依赖 Transformers。模型可通过 huggingface-cli 下载，示例命令以 Q8_0 量化运行并设置 8192 上下文。官方警告该模型安全过滤大幅减弱，建议仅用于研究和受控环境，风险由用户自行承担。
timfromhcs 发布 Ministral-3-14B-abliterated，这是基于 Ministral-3-14B-Instruct-2512 的 abliterated（去审查）版本，使用 grimjim 的 llm-abliteration 工具以 norm-preserving biprojected 方法移除模型的拒答行为。模型约 14B 参数，采用 SafeTensors（BF16）格式，遵循 Apache 2.0 许可证开源，另提供兼容 llama.cpp 的 GGUF 量化版本。
基于 Qwen2.5-7B-Instruct 制作的 abliterated（无审查）版本 v2 在 Hugging Face 上发布，较上一版本有所改进，可通过 transformers 库加载使用。评测显示 v2 在 IF_Eval（77.82）和 GPQA（32.17）上略高于原模型，MMLU Pro（42.03）、BBH（53.01）基本持平，TruthfulQA（57.81）有所下降。评测脚本已随模型开源在仓库 /eval.sh 中。
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GSQ-RCO-Coder-Strata-GGUF，权重逐字节复制自 ISTA-DASLab 剪掉一半专家、以 3.5 bit 存储的 GSQ-RCO Coder 版本（下载 58.4 GB 对比 83.6 GB，ISTA 数据为原模型 91.3% 的 SWE-bench Verified 和 98.7% 的 LiveCodeBench v6）。作者的贡献是验证其此前发布的 480 KB 拒绝方向向量在剪枝模型上依然有效，并用 Niko1221 的 Strata 运行时以逐层投影方式去除拒绝。
推荐理由：作者实测了在剪枝版 Qwen3.8-Flash-Next 上运行时投影拒绝向量的实际效果，给出拒绝率和 KL 距离数据，方法可复用。
Hugging Face 上发布 abliterated 版 Qwen3.8 Flash Next 的 GSQ-RCO 量化 GGUF（IQ3_XXS 源变体），共 2 个分片合计 83.14 GB，仅支持文本。实测生成速度约 21.13 tokens/s，比未修改的 ISTA IQ3_XXS 快约 31%，下载体积大 9.6%；MMLU 82.68%、GSM8K 86.72%、IFEval 85.16%、HumanEval 66.46%，质量等同尚未证实。仅供研究用途，需保留 Qwen Community License 1.0。
Methane 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐版 GSQ-RCO 量化 GGUF 模型，保留 1,078 个 ISTA 张量，并对来自 windowsxp811203 去对齐检查点的 146 个 BF16 张量重新量化。实测生成速度约 31 tok/s，比未改动的 ISTA IQ3_XXS 快约 31%，下载体积大 9.6%；MMLU 82.68%、GSM8K 86.72%、strict IFEval 85.16%、raw HumanEval 66.46%，除编码外三任务平均变化 −0.66 个百分点，等质量尚未证实。
推荐理由：作者给出了与原 ISTA 量化的速度和四项基准对比数据，读者可据此评估这个去对齐量化版本的实际代价。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Abliterated 的 i1-GGUF 量化模型，提供从 i1-Q2_K（11.0 GB）到 i1-IQ3_M（12.9 GB）等多种 imatrix 量化版本，并附 0.1 GB 的 imatrix 文件供用户自行量化。该模型为视觉模型，mmproj 文件放在 static 仓库中。
huihui-ai 发布基于 google/gemma-4-12B-it 的 abliterated 去审查版本，思考与非思考模式均已完全去除拒答，仅处理第 23-28 层。早期版本权重有问题，已重新上传，已下载用户需重新下载。可通过最新版 ollama 运行 huihui_ai/gemma-4-abliterated:12b，建议用于研究测试而非生产环境。
blaj 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 的 OpenVINO INT4 量化版，将 abliterated 的 Qwen3-VL 文本编码器替换进原模型，总大小约 13 GB，可在 Intel Arc iGPU 上运行文生图。在 Core Ultra 7 258V 上 512x512、10 步生成耗时 12.9 秒（1.29 秒/步），峰值内存 7.1 GB；图像编辑（i2i）在 30 GB 内存下会耗尽内存，需 diffusers、optimum-intel 主分支及 OpenVINO 2026.5.0 nightly。
Reddit 用户发布 Qwen3.8-cyber-RedTeam-Surgical-Abliterated（27B），一个面向网络安全工程师、授权红队行动和内存漏洞研究的无约束微调模型。模型基于 Qwen 3.5 Hybrid SSM 架构（48 层 Linear-Attention + 16 层 Full-Attention），原生 256K 上下文，KV cache 减少 75%，可在单张 GPU 上以 FP8 运行。通过残差流正交化移除拒绝方向，消除说教式拒绝，同时保留 C/汇编语法与推理能力，支持多步工具调用并开源权重。
Gogeta70 基于 heretic-gguf 对 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF 做 abliteration，发布可去除审查的 LoRA 适配器，适用于基于 Qwen 3.8 27B 的 Swift 1.5 模型。Heretic 报告拒绝率为 16%、KL Divergence 为 0.3059，作者自测未发现拒绝行为。该适配器会移除基座模型内置的安全护栏，使用风险由用户自行承担。
Shellar 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的无审查微调版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供 regular 与 MTP 两种 GGUF 量化。作者称 8bit 下 ARC-C 达 735、ARC-E 达 882，4bit 为 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591），思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。
jingamin 在 Hugging Face 上发布 abliterated 去审查版 GPT-oss-20b 的 GGUF 量化模型，提供 Q5_1 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器和终端推理，也可在 Ollama、LM Studio、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版本，以 GGUF 格式提供，仅对部分层（如 22 至 52 层）做 abliteration 处理，其余层保持不变，并推出 Swift、Ternary、GSQ-RCO、UD-DW 等多个系列。
有 Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖询问 GLM-5.3-Flash-Abliterated 目前在哪里可以获取，表示自己四处搜索未果，并提到此前一些 GLM 模型也有过 abliterated 版本。该用户称任何托管该模型的 API 提供商都可以接受，希望知情者分享渠道。
huihui-ai 基于 Aleph-Alpha/Kolibri-1 制作了去审查（abliterated）版本，完全用 llama.cpp 的 GGUF 完成，不依赖 Transformers。
独立贡献者 princepppp 发布了 google/gemma-4-E2B-it 的去对齐版本 gemma-4-E2B-it-ultra-uncensored-heretic 的 GGUF 量化，使用 Heretic v1.2.0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，消融 attn.o_proj 组件（层 17-24）。
推荐理由：作者给出了拒绝率、KL 散度和 MMLU 前后对比，可据此判断这个去对齐版本去掉了多少、损失了多少。
SaturnHeaven 发布 Gemma-4-Queen-31B-it 的 rank-64 abliteration LoRA 适配器 GGUF 版，基于 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法对 attn.o_proj 的去对齐差值做 SVD 截断近似，用于角色扮演和创意写作时减少拒绝和免责声明。
推荐理由：作者给出了 rank-64 近似的重构保真度指标和源模型拒绝率对比，读者可据此判断这个 LoRA 适配器去对齐的可靠程度。
grimlee 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27b 的去对齐衍生版本，采用 pos46/FULL/lambda=1.2 的拒绝方向投影，修改 131 个张量。
推荐理由：原文给出拒绝方向投影方法与成对评测数据，读者可据此判断该去对齐版本在拒绝率与能力保留之间的实际取舍。
huihui-ai 的 Qwen3-Coder-Next-abliterated 模型现提供基于 llama.cpp b7966 的 imatrix GGUF 量化版本，涵盖 Q8_0（84.81GB）到 IQ1_M（17.19GB）共 26 种规格，其中 Q4_K_M（48.56GB）等多档被标注为推荐。
yuna1126 发布了基于 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 的去审查版本，使用 Tema_Q-Abliterated v1.0.0（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向。
推荐理由：原文给出了拒绝率、KL 散度和崩溃检查的实测数据，还说明该工具在纯 CPU 上即可完成去对齐搜索，可复现。
基于 Qwen/Qwen3.6-27B 的去审查（abliterated）版本已在 Hugging Face 上发布，采用 AWQ 量化并支持 MTP 投机解码。在单张 A800 80GB 上配合 vLLM 0.21.0、MTP 与 fp8 KV cache 可达 110+ tok/s，支持 65536 上下文长度。该模型大幅削减安全过滤，建议仅用于研究或受控环境。
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
推荐理由：作者给出了拒绝率、工具调用和 KL 位移的实测数据，可以据此判断这次去对齐改动到底动了什么、代价多大。
spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored 的 GGUF 量化版，把 yamz-labs 的运行时去审查编辑直接烘焙进权重，使其在任意 llama.cpp 运行时无需特殊引擎即可生效。
推荐理由：原文给出了拒绝率前后对比和量化损失数据，读者可以据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、代价多大。
sbussiso 在 Hugging Face 发布 Llama-3.2-1B-Instruct 的 abliterated 版本，通过对 untied lm_head 权重做读出空间正交化使去拒绝编辑持久化，推理时无需 hook。
推荐理由：原文给出五组对照的拒绝率与 MMLU 损失数据，读者可以据此判断这个持久化去对齐编辑的实际代价。
huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。
Hugging Face 上架了 Beached89 发布的 abliterated 版模型仓库 Qwen3.8-27B-Q3_K_XL-abliterated，为 Q3_K_XL 量化版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，也不统计下载量，README 为空。
cvgro 基于 meta-models/Muse-Glimmer-30B 使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Abliteration 参数制作出去审查版 GGUF 模型。
HauhauCS 基于 Qwen3.6-35B-A3B 推出 Aggressive 无审查量化模型，0/465 拒答率，完全解锁不拒绝提示词。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。
gbuzhf 在 Hugging Face 发布 Occamy-1.0 Abliterated 的四个 Sangreal ICE 量化档位（14.51/18.47/22.52/24.53 GB），基于 SC117 的去对齐 BF16 权重，附带 Qwen-Sharp v22.5.0-arrow.3.1 聊天模板和视觉 mmproj 文件。
推荐理由：作者用同一会话的 KLD 实测把四个 ICE 档位与 SC117 同尺寸量化逐一对照，读者可按文件大小直接选档。
GitHub 仓库 Anil-matcha/awesome-uncensored-coding-models 收录社区标注为 uncensored、abliterated 或低拒绝率的编程向大语言模型，并列出 Muapi 上支持 tool calling 的候选模型 ID，如 qwen-3-8-27b-abliterated、glm-5-3-abliterated 等。
atlas-institute 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版 Qwen3 14B orchestrator 模型，提供 Q4_K_M 量化的 GGUF 格式。
作者发布基于 Abliterix SOM 方法对 Qwen3.5-2B 去审查后的 Q4_K_M 量化版本，选用综合表现最优的 Trial #107，拒绝率 0.49%（2/408），KL 散度 0.2686 nats/token。
推荐理由：原文给出各拒绝率档位的 Pareto 最优解及 KL 散度数据，读者可据此比较不同去审查配方的拒绝率与知识损伤权衡。
jessedye90 发布 qwen3.8-flash-next-swift-uncensored，在 UkisAI Swift 1.5 对 Qwen3.8-Flash-Next 的 INT4 W4A16 微调权重内投影掉拒绝方向，文件布局、大小和推理速度与基座一致。
推荐理由：原文给出量化网格内消融的具体做法和 AdvBench、代码任务等前后实测对比，可据此评估去对齐的代价。
KilltheSniper 发布 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，在已量化的 ISTA-DASLab GSQ-RCO 权重内直接移植 144 个张量（覆盖全部 48 层）实现去对齐，不重算任何 GSQ 学到的量化值，消融源为 orcarouter 的 Uncensored 版本。
推荐理由：原文给出逐张量 blake2b 校验和 Strata 实测速度对比，读者可以据此判断这种免重量化的张量移植方案损失了多少。
jessedye90 发布 qwen3.8-27b-swift-uncensored，在 UkisAI 的 Swift 1.5 对 Qwen3.8-27B 的 NVFP4/FP8 量化微调基础上，将 OrcaRouter 消融得到的拒绝方向从权重中投影移除，编辑在原量化网格内完成，文件布局、大小和推理速度与基座一致。
推荐理由：原文给出消融方向、量化网格内编辑方法和 AdvBench 拒绝率 100% 到 0% 的实测对比，可据此评估该去对齐版本的实际改动幅度。
AzynTT 在 Hugging Face 发布 Kimi K3（2.8T 参数 / 104B 激活 / 896 experts top-16）的 abliterated GGUF 量化 IQ1_S-XS，共 539.7 GiB、34 分片，将拒绝方向从写入残差流的 279 个张量中正交化移除。
推荐理由：原文给出拒绝率、过度拒绝、答非所问三率实测和完整消融方法，还如实标注样本量不足的统计局限。
zkhapo 在 Hugging Face 上传了名为 zkhapo-abliterated 的 transformers 模型。模型卡为自动生成模板，开发者、许可证、微调基础模型、训练数据等关键信息均标注“待补充”。
StillDeadcode 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的无对齐版本，消融了原模型的拒绝方向，打包为单一 .rad 容器用于 radiance 推理引擎（AMD RDNA4、ROCm）。
推荐理由：模型卡不仅宣布去对齐，还给出与 bf16 原始权重的全词表 KL 散度和 top-1 一致率数据，可据此评估量化误差。
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF 制作并发布 abliterated 去审查版 GGUF 模型，整个消融过程完全使用 llama.cpp 完成，不依赖 Transformers。