Qwen3.8-Flash-Next 无对齐量化版发布：4-bit 专家码本 + int8 主干
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。
#去对齐
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5858 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3636 huihui-ai 发布 Huihui-gemma-4-12B-agentic-fable5-abliterated-GGUF 去审查版模型
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3939 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版发布
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，仅对 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持原样。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7878 orcarouter 发布 Qwen3.8-Flash-Next 去对齐版 GGUF 量化（2-bit 至 8-bit）
orcarouter 在 Hugging Face 放出 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐（abliterated）GGUF 量化版本，覆盖 2-bit 到 8-bit，供 llama.cpp 运行。
推荐理由：原文给出消融后拒绝率从64-100%降到约0-3.3%、能力与基线差±2分以内的实测数据，并说明各量化的取舍。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2626 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored MLX 混合 3/4/8bit BF16 SSD Ngram 仓库上传完成
Hugging Face 用户 yomie4343 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX Sushi 混合 3/4/8bit（group size 64）加 BF16 SSD Ngram 仓库，全部 115 个文件经哈希校验完成上传，总大小约 156.93GiB，其中 ngram_table.bin 单文件 102.4GB。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 去审查版模型发布
HauhauCS 基于 Qwen3.5-4B 推出去审查的 Aggressive 变体，在 0/465 拒答测试下完全去除拒绝回复且不损失原始能力，提供 BF16（7.9 GB）至 Q4_K_M（2.6 GB）多种 GGUF 量化。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6969 shefowl 发布 Qwen3.8-Flash-Next 混合精度 GGUF 量化版
shefowl 发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的混合精度 GGUF，非专家张量取自 SC117 的 IQ3_XXS 档、路由专家张量取自 Q2_0 档，逐字节复制未重新量化，权重为上游已去拒绝的 abliterated 版本。
推荐理由：作者给出了与 IQ3_XXS 和 Q2_0 档在困惑度、解码速度和内存占用上的实测对比，可据此权衡这套混合量化的取舍。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6666 Swift-Qwen3.8-27B 无对齐消融版发布，拒绝率从 98/100 降至 15/100
发布 Swift-Qwen3.8-27B 的 abliterated 无对齐版本，采用 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的单方向拒绝消融方法，从权重差异中恢复拒绝方向后投影到 Swift 的 131 个张量。
推荐理由：原文给出拒绝率与 KL 散度的前后对照数据，以及恢复拒绝方向并投影到 Swift 权重的完整方法，可复现性较强。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 Hugging Face 上架 moixx/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型使用指南
Hugging Face 提供 abliterated 版 GLM-5.3-Flash 的 GGUF 量化模型（如 UD-Q4_K_XL）的多框架使用方法，涵盖 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等部署方式，并给出 OpenAI 兼容 API 的本地服务器启动与调用示例。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4646 minas2025 发布 Gemma-4-E2B-Conversational-Uncensored GGUF 微调模型
minas2025 基于 Gemma 4 E2B 的 Heretic-abliterated 版本发布对话向微调模型，经 1,000 步 QLoRA 训练并量化为 GGUF，Q8_0 文件约 5.1 GB，可在 llama.cpp、LM Studio、KoboldCpp 等本地运行。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4848 Pwdz-2 Abliterated 发布：基于 GLM-5.3-Flash 的去拒绝多模态模型
Pwdz-2 Abliterated 基于 GLM-5.3-Flash 架构的 320B 级稀疏 MoE 模型，通过权重空间消融移除拒绝行为，保留完整推理与指令遵循能力。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 
xtonousou 发布 Qwen3.6-Deckard-40B-Uncensored：经 Heretic 去审查并用 Claude 4.6 Opus 蒸馏数据训练
xtonousou 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.6-Deckard-40B-Uncensored，将 Qwen 3.6 27B 稠密扩展至 40B 参数，先经 Heretic 完全去审查，再用 Deckard/PDK 数据集和 Claude 4.6 Opus 蒸馏数据经 Unsloth 训练。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 huihui-ai 发布 Huihui-Qwen3.5-27B-abliterated：去审查版 Qwen3.5-27B
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.5-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布无审查版本 Huihui-Qwen3.5-27B-abliterated，属于概念验证实现，不依赖 TransformerLens。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分7272 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 EXL3 量化版发布，可在 2× DGX Spark 上运行
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的 abliterated 无对齐版本，量化为 EXL3 2.9bpw，约 197 GiB，可在两台 DGX Spark (GB10) 上以 TP=2 部署。
推荐理由：原文给出 HarmBench 拒绝率与 MMLU 全量对比，量化了能力损失集中在伦理子集，读者可自行评估取舍。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7272 Qwen3.8-27B RVN 消融版 GGUF 发布，拒绝率降至 0-1/100
xannie1 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B RVN Heretic Abliterated Uncensored GGUF，在 trohrbaugh 的 heretic-ara 基础上追加两轮全权重 ARA 消融，有害提示拒绝率从 3/100 降至 0-1/100，KL 损伤从 0.0535 降到 0.0085。
推荐理由：原文给出两轮 ARA 消融后的拒绝率与 KL 前后对比数据，并附各量化的 PPL 和 MTP 实测速度，便于按硬件选文件。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6868 TechPrototyper 发布 Gemma4-31B 6-bit 量化版的原格式去对齐权重
TechPrototyper 在 rdtand 的 PrismaQuant 6-bit 量化构建内，将 BF16 去对齐供体的权重移植进 118 个张量并按原量化网格重编码，不重新量化。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、逐项验证和已知回归，读者可据此判断这种不改量化布局的去对齐做法是否值得采用。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6060 
xCloudinfo 发布 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW-Uncensored GGUF 去审查模型
xCloudinfo（云碩科技）发布 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW-Uncensored，基于台湾繁中微调版 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW（底座 ibm-granite/granite-4.2-30b）。
推荐理由：原文给出拒绝方向消除方法与去审查前后的拒答率和能力对照数据，读者可据此评估这个繁中去审查版本的实际代价。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2828 Huihui-Qwen3.8-27B-Abliterated-Ternary-Bonsai 以 NInfer 单文件格式发布
Hugging Face 上发布 huihui-ai abliterated 版 Ternary-Bonsai 的 NInfer 格式重打包，将去安全化的 Qwen3.8-27B 权重封装为单文件 .ninfer 容器，供 NInfer 引擎读取 t2_g128_fp16 三元表示。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5454 drowzeys 发布 keys-GLM-5.3-EXL3-2.75BPW-Abliterated 去对齐版
drowzeys 在 Hugging Face 发布基于 zai-org/GLM-5.3 的 abliterated 量化版本 keys-GLM-5.3-EXL3-2.75BPW-Abliterated。
推荐理由：原文给出 Blackfrost 消融张量的重编码位置与 32 项拒绝率实测数据，可据此判断这个 abliterated 版本改动范围和去对齐程度。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6868 
DavidAU 发布 Qwen3.8-27B-TURBO 无审查微调版 GGUF
DavidAU 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的多阶段微调去审查版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored 的 GGUF 量化。
推荐理由：作者给出了用 Heretic ARA 方法去审查的拒绝率前后数据，并附各量化档位与 Qwen 官方模型的基准对比，可核验其宣称。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6060 OrcaRouter 发布 OrcaSAQ2 27B Cyber Uncensored GGUF 量化权重
OrcaRouter 发布 OrcaSAQ-2-27B-Uncensored GGUF，将无对齐的 Qwen3.8-27B 从 54.7 GB BF16 压缩到 15.7 GB，PPL 仅 +0.80%，Top-1 agreement 94.4%，mean KLD 0.020。
推荐理由：原文给出了量化后与 BF16 基线的 PPL、Top-1 agreement 和 KLD 对照数据，可据此评估这类高压缩权重的保真程度。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分4343 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布
abenzerps 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多种量化文件，推荐 Q4_K_M（4.60 GB）以平衡体积与质量。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3333 strata-swift-iq3_xxs 推理过程随机插入无关信息引热议
Reddit 用户发现 strata-swift-iq3_xxs 在清理冗余代码的子任务中，推理过程随机插入李光耀的百科式介绍等完全无关信息。该用户此前在 5070ti 上使用 Qwen3.8-27b-iq4xs，称 strata-swift-iq3_xxs 带来约 2~3x 性能提升。帖子询问 LLM Psychopathology 未来是否会成为研究方向。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6969 
Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 消融版 GGUF 发布：144 个张量移植保留上游量化布局
SC117（0xSojalSec）在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 消融版 GGUF，通过对已量化模型直接移植张量来移除拒绝方向：48 层中 144 个写入残差流的投影张量替换为 orcarouter 的消融权重，其余 1079 个张量逐字节不变。
推荐理由：原文给出逐张量 blake2b 校验和体积、速度代价核算，展示了在已量化模型上做消融移植而不重算张量的完整流程。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6969 Ling-3.0-tiny-Abliterated GGUF 发布：拒绝率从44/44降至12/44且GSM8K无损
作者alexwkleung用Heretic制作并经llama.cpp量化的inclusionAI/Ling-3.0-tiny（8B总参/约1B激活MoE）abliterated版本，提供Q4_K_M至Q8_0共4个GGUF文件。作者用Heretic优化器未见过的44条测试提示实测，拒绝率从思考关闭43/44、开启44/44降至11/44、12/44；思考关闭下GSM8K n=100与原版同为93/100。作者强调这是针对过度拒绝的escape hatch而非无审查模型，不增加任何知识，且思考与非思考路径的拒绝均被去除；方向性消融共修改1692个张量，集中在第8至23层。
推荐理由：作者用未见过的44条测试题和GSM8K对照给出拒绝率与能力变化的实测数据，读者可以自己判断这个去对齐版本的实际效果。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Qwen3.8-27B Uncensored FP8 发布：去审查 + DFlash2 投机解码的 radiance 容器
StillDeadcode 发布 Qwen3.8-27B Uncensored FP8 模型，移除原模型的安全对齐（abliterated refusal direction），打包为单个 .rad 容器供 radiance 推理引擎使用，文件大小 29.43 GiB。该模型合并了 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 块扩散 drafter 用于投机解码，草稿经验证后不改变输出；附带 27 块 bf16 视觉塔，支持图像和视频输入。上下文训练长度 262,144 tokens、实测 200K，在 2× Radeon AI PRO R9700 上构建测试，服务器兼容 OpenAI API。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4343 HauhauCS Qwen3.8-27B-Uncensored 发布 imatrix 优化的 NVFP4 量化版本
HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive 的 imatrix 优化 NVFP4 量化版本（Q5_NVFP4），体积从 Q5_K_P 源文件的 18.83 GiB（5.92 BPW）降至 14.74 GiB（4.63 BPW），约缩小 22%。该版本保留了原生 MTP/NextN 头、视觉能力和完整 Aggressive 去审查配置，LM head（output.weight）首次做了 imatrix 优化。模型针对 Blackwell（sm_120）GPU 原生加速构建，但文件为标准 GGUF，可在任意当前 llama.cpp 版本上加载。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5151 ericmey 发布 Qwen3.8-27B-abliterated GPTQ-Int4 量化版，面向 Intel Arc vLLM 部署
ericmey 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 GPTQ-Int4（sym, G128）量化版，附带 BF16 MTP 草稿张量与 F16 视觉塔，约 19 GB，面向 vLLM Intel Arc XPU 部署，也可加载于 CUDA。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2424 johnonegram 发布 Offender_3.8_27B_Abliterated 多模态安全推理模型
johnonegram 在 Hugging Face 发布 Offender_3.8_27B_Abliterated，基于 medismera/Qwen3.8-27B-Surgical-Abliterated 持续微调的 27B 多模态安全推理模型，总参数 26.89B，原生上下文 262,144 tokens（256K），采用 FP8 量化，磁盘占用约 26.9 GB。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5656 shamidk 发布 Apex Flash 1 abliterated 的 DS4 混合 Q2 GGUF 量化版
shamidk 在 Hugging Face 上发布了 Apex Flash 1 abliterated 的纯文本 GGUF 转换版，采用 IQ2_XXS 与 Q2_K 混合量化配方，文件 89.88 GiB、含 1,412 个张量，省略视觉权重。作者在 128 GiB 内存的 Apple M5 Max MacBook Pro 上用 DS4 runtime 实测，解码速度中位数 11.13 tokens/s，有界质量测试 3/4 通过、严格类型化工具测试 34/36 通过；作者明确说明 abliteration 只针对拒绝行为，不代表能力提升，Agent 编码交付、视觉权重、更大上下文和与 BF16 的质量对等均未验证。转换版以 MIT 许可分发。
推荐理由：这是一次量化转换加实测记录，作者给出了具体推理速度、质量测试结果和明确的未验证范围，便于读者自行评估可用性。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3131 
mradermacher 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 imatrix 加权量化 GGUF 版本，提供从 i1-Q2_K（13.3GB）到 i1-Q6_K（29.3GB）的多种规格，其中 i1-Q4_K_S 被标注为尺寸、速度与质量的最佳平衡，i1-Q4_K_M 快速且推荐。静态量化存放在另一仓库，mmproj 文件也在该静态仓库中。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 Qwen-Image-2.1-Uncensored GGUF 量化模型上线 Hugging Face
Hugging Face 上线 Sica-Quants-1 发布的 Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF 模型。该模型基于 7B 参数架构，提供 4-bit、5-bit、6-bit、8-bit 和 16-bit 多种量化版本，暂未附带模型卡片，上月下载量尚未统计。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5656 vaultai 发布 Qwen3.8-27B 的 abliterated 去拒绝 MLX 量化版
vaultai 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX，通过 abliteration（对拒绝方向做正交化）移除安全对齐，并提供 2/4/6/8-bit MLX 量化用于 Apple Silicon。4/6/8-bit 版本拒绝探针零拒绝、数值保真度 cos 0.996 至 0.9997，视觉和 262K 上下文保留；2-bit 生成严重退化仅供存档。仓库已门控，附 mlx-vlm、LM Studio 和 MTP 投机解码用法。
推荐理由：发布方给出了各精度量化的数值保真度、拒绝探针零拒绝和视觉能力实测，读者可以据此评估每个档位是否可用。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5353 gemma-3-1b-it 经 Heretic 消融的 uncensored 版本发布，拒绝率从 99/100 降至 3/100
musiccat0405 在 Hugging Face 发布 gemma-3-1b-it-heretic-extreme-uncensored-abliterated，用 Heretic v1.0.1 消融，拒绝率 3/100，KL 散度 0.33，原版 Gemma 1B-IT 拒绝率为 99/100。作者注明本次以更低拒绝率为优先目标，并给出 KL 散度更低（0.09）但拒绝率 17/100 的替代版本链接；还说明该模型不拒绝请求但部分情况需额外指令引导，并附 KoboldCpp、text-generation-webui、SillyTavern 的 smoothing_factor 等采样参数建议。
推荐理由：原文给出了 Heretic 消融前后的拒绝率与 KL 散度数据，读者可以具体对比这个去对齐版本去掉了多少、损伤多大。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7171 SlickPulla 发布 Qwen3.8-27B RVN 三重 ARA 消融版 GGUF
SlickPulla 在 trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara 基础上再做两遍 ARA 消融，发布 Qwen3.8-27B RVN Heretic Abliterated Uncensored GGUF，有害提示拒绝率从 3/100 降到 0–1/100，KL 损伤从 0.0535 降到 0.0085。全部 53 个 RVN 文件内嵌官方 Qwen3.8 chat template，每个量化都附带嵌入 MTP 草稿头的孪生文件，128 token 实测平均提速约 55%，仅 IQ1_M 反而慢约 60%，IQ1_S 只提升约 4%，文档还按 8 GB 到 64 GB 显存给出了推荐文件。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2626 Huihui-Qwen3.8-27B Abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO 发布 NInfer 单文件格式
fyb1214 将 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B Abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO GGUF 系列重新打包为 NInfer 引擎可用的单文件 .ninfer 容器，共发布 IQ2_XS、IQ2_S、IQ3_XXS、IQ3_S 四个量化档位，文件从 8.76 GiB 到 11.91 GiB 不等，其中 IQ3_S 档需要 16 GB 以上显存或卸载。该仓库仅做格式转换，abliteration（第 22–52 层去拒绝方向消融）由 huihui-ai 完成，文本塔无重新量化或再训练。模型仅在 Hugging Face 发布，安全过滤大幅降低，仅建议用于研究和受控环境。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7373 vaultai 发布 GLM-5.3-Flash-Abliterated MLX 4bit 量化版，上游拒绝率约 1.3%
vaultai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash 的 abliterated 4bit 量化版（oQ4e，173 GiB，35 个分片），基于 Blackfrost-Research 的去对齐 BF16 权重，面向 Apple Silicon 的 oMLX 运行时。去对齐在上游权重层完成，Blackfrost-Research 用 R1-HARMFUL-BENCH-450 测得有害提示拒绝率 1.3%（4/300），本 4bit 版仅做了抽查未系统复测。视觉塔与 MTP 草稿头均保留并经真实请求验证，M3 Ultra（256 GB）实测短上下文 DFlash2 解码最高 51.2 tok/s，附带的前缀缓存补丁把多轮长上下文 TTFT 从约 46 s 降到 0.26 s。
推荐理由：模型卡附上了上游拒绝率实测与 Apple Silicon 上的逐档解码速度和 TTFT 数据，读者可以对照判断量化后的行为和性能。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 nyaaorick 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 MLX 3-bit 量化版本
nyaaorick 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 MLX 3-bit 混合精度量化版本，面向 Apple Silicon，磁盘占用 9.82 GB，平均每位权重 2.915 bit，短提示峰值内存约 10.5 GB。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7373 dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 无对齐权重版
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 GLM-5.3-FP8（基于 zai-org/GLM-5.3，753B、78 层、text-only 的 glm_moe_dsa 架构）做权重级去对齐：仅修改 bf16 residual-writer 张量，FP8 专家路由不变，无微调、无 LoRA、无运行时钩子。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3333 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber-ATX-MTP-GGUF 量化版本发布
bjivanovich 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber 的自定义 ATX GGUF 量化版本，在 blk.64 内嵌 MTP 草稿头，面向渗透测试、漏洞审计等进攻性安全与代码推理场景。