新闻、仓库与研究，按时间排列。
araz4111 发布了 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版本，平均码率 3.04 bpw，总大小 273 GiB，基于 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑无对齐变体，架构为 GlmMoeDsaForCausalLM，753B 参数、256 路由专家（8 激活）加 1 共享专家，包含 MTP 层可作投机草稿。作者提供了 wikitext-2 上的 KL 散度与困惑度保真度数据，以及 tau2-bench 智能体评测，与 Z.ai FP8 原版差异不具统计显著性；并提示 TabbyAPI 的 glm4_5 解析器会把字符串参数 JSON 解码为整数，导致零售场景约 70% 工具调用失败，使用前需修复。
kmnstudio101 在 Hugging Face 发布 meta-models/Muse-Glimmer-30B 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0+custom 消融制作，关键词从 100/100 降至 0/100，KL 散度为 0.0375。模型卡提示安全对齐已大幅削弱，仅供研究与实验使用，避免部署到公开或面向最终用户的服务。
推荐理由：原文列出了 Heretic 消融参数与关键词、KL 散度的前后对比，读者可以据此判断这个去对齐版本改动程度。
kmnstudio101 发布 Muse-Glimmer-30B-Heretic-Abliterated-BF16 v2，使用 Heretic 工具经 500 次 Optuna 试验完成消融，拒绝率从 v1 的 29% 降至 6.5%，KL 散度为 0.076。消融流程包括跨 52 层计算拒绝方向、LoRA 适配器投影去除拒绝方向并合并回基础权重。BF16 版本约需 55 GB 显存，另有 Q4_K_M 约 16 GB、Q6_K 约 22 GB、Q8_0 约 28 GB 的 GGUF 量化版本，许可证为 Apache 2.0，基础模型为 Meta Muse Glimmer 30B。
推荐理由：原文给出 v1 到 v2 的拒绝率与 KL 散度对比数据和完整消融流程，读者可据此评估这个去对齐版本的效果与质量代价。
kmnstudio101 发布 meta-models/Muse-Glimmer-30B 的去消融版本，用 KL 约束（λ_KL=1.0）的 BoN 引导 LoRA SFT 将安全拒绝率从 100 降到 13/100，LoRA 仅占参数量 0.10%，随后折叠进基础权重。提供 bf16 两个 safetensors 分片（56 GB）及 Q8_0（28 GB）和 Q4_K_M（16 GB）GGUF 量化，各量化变体的 KL 均值分别为 0.1018 与 0.1444；基准评测按作者要求跳过，能力保留未重测。
推荐理由：作者公布了完整的KL指标、拒绝率与训练配置，并说明能力未重测，读者可以据此自行评估损失程度。
OS-Software 在 Hugging Face 发布基于 Heretic 消融的去审查版 llm-jp-4.1-33b-thinking，针对目标层 34–49 设置自定义参数。在 Q4_K_M 量化下，有害提示拒绝数从原版的 88/100 降至 0/100，首 token KL 散度 0.0118，MMLU 74.05%（原版 74.37%），HumanEval pass@1 93.29%（原版 94.51%）。作者声明该模型安全对齐已大幅削减，仅供安全研究与红队测试等实验用途。
同一新闻，精选展示《OS-Software 发布 llm-jp-4.1-33b-thinking 的 Heretic 去审查 GGUF 版》
OS-Software 发布了 llm-jp/llm-jp-4.1-33b-thinking 的去对齐 GGUF 版本，使用 Heretic 的自定义 fork 消融参数制作。在 Q4_K_M 量化下，拒绝率从原模型的 88/100 降到 0/100，KL 散度 0.0118，MMLU 74.05% 与 HumanEval pass@1 93.29% 相比原模型分别下降 0.32 和 1.22 个百分点。作者标注该模型仅用于安全研究与红队测试等用途，输出需独立验证。
推荐理由：原文给出了 Heretic 消融参数和拒绝率、KL、基准的前后对比，读者可以据此判断这个去对齐版本的能力损失程度。
dealignai 发布 GLM-5.3-Flash 的 CRACK 去对齐 FP8 权重，通过直接修改张量移除拒绝行为，320B 总参数、18B 激活，HarmBench-320 在 reasoning-OFF 和 MAX 档 100% 服从、拒绝率 0%，MMLU 87.33% 高于基座 86.74%。作者说明低推理档保留部分拒绝，weight 修复版需重新下载；附 vLLM 部署参数，H200 上解码 163 tok/s、MTP 投机解码 211 tok/s，并给出 reasoning_effort 只接受 low 和 high、max 档需 max_tokens 6000 以上、视频 fps 须低于片源帧率等实测注意事项。
同一新闻，精选展示《GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8 发布，权重级去对齐且 MMLU 反超基座》
作者 Hadi 对 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B（MIT 许可）做拒绝消融，在 Hugging Face 发布 Flexingmeow/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated（D 激进变体），拒绝率从 78.1% 降到 9.4%，数学推理准确率保持 100%，困惑度变化小于 0.03 NLL。因 qwen3_5 混合注意力架构不被现有工具支持，作者自写了基于 transformers 的管线，全程 CPU 完成。关键发现是拒绝方向必须从生成的回复区提取，在提示词末 token 提取的方向消融后无效（KL ≈ 1e-7，拒绝率不变）；作者也提示评测集较小且微调可能重新引入拒绝。
推荐理由：原文给出完整消融方法、拒绝率前后数据和评估局限，还提出推理模型需在生成区提取拒绝方向的可迁移结论。
作者发布了 huihui-ai/Huihui-MiniCPM-V-4.6-abliterated 的 8-bit MLX 量化版 YCF-AI/MiniCPM-V-4.6-Huihui-abliterated-8bit-MLX，体积仅 2.3 GB，M1 Ultra 上解码约 140–180 tok/s。相比旧 mlx-community 8bit 版，换用去审查权重是为全栈一致去审查；Heretic 去审查版因空间描述退化被弃用。关键改动是把图像 token 的 downsample_mode 从 16x 改为 4x，使 30 行大页 OCR 达到 120/120 零漏行、35 项视觉套件 35/35，且速度无可测损失。
推荐理由：原文给出换用 Huihui 去审查版而保持 OCR 精度和速度的实测对照，还解释了 4x 下采样为何修复大页 OCR。
aentrepreneur 在 GitHub 发布 uncensored-llm，一个从USB直接运行 ./menu.sh 即可启动的100%本地LLM工具箱，基于预编译 llama.cpp（build b10936），无需安装、GPU、网络或账号。内置10个GGUF模型约27.7GB（含 Qwen 3.5 4B/9B/2B、Gemma 4 E4B、Phi-4 Mini、Llama 3.2 1B 及两个 Uncensored 变体），支持 OpenAI 兼容 API、tool calling、RAM 加载后拔除USB、OWASP ASI 实验的教育模式；在 i7-1165G7 上 1B 模型约 20-35 tokens/s。项目 MIT 许可，最低要求 4GB 内存与 8GB USB。
KENIC-1 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，通过字节级张量转植把或carouter 无对齐权重的 144 个 write-to-residual-stream 张量替换进 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO 量化文件，覆盖全部 48 层，不重算任何 GSQ 学到的量化值。消融是严格 rank-1 线性编辑，单个方向在 48 层、两种注意力与 512 个路由专家间一致。IQ3_S 构建经逐张量 blake2b 校验：144 个目标全部改变、其余 1079 个张量逐字节不变；行为抽查中上游拒绝的绕过付费墙请求此版本会详细回答，但作者说明这只是抽查而非完整评测。
timfromhcs 在 Hugging Face 发布 google/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized 的 abliterated（去审查）GGUF 版本，通过 remove-refusals-with-transformers 方法移除模型拒答。可用最新版 Ollama 直接运行 huihui_ai/gemma-4-abliterated:E4B-qat，或用 llama.cpp 运行 Q4_K GGUF，支持 -ngl 99、-c 262144 上下文及 draft-mtp 推测解码。作者警告模型安全性过滤大幅降低，仅建议用于研究、测试或受控环境，后果由用户自负。
AEON-7 的 Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated K=4 GGUF 量化版本已上架 Hugging Face，基于 google/gemma-4-12B-it 的 abliteration 版本，采用 K=4 多方向范数保持双投影方法，可消除标准拒绝模式并降低 wikitext PPL 漂移。提供 Q3_K_M 到 Q8_0 共 5 档量化，其中 Q4_K_M 为 7.38 GB，可完整放入单张 T4/RTX 3060/4060。
timfromhcs 发布 Ternary Bonsai 2 27B Abliterated v2 的 PQ2_0 GGUF 权重，通过修改输出层一行让模型在答案写完后关闭推理，避免 v1 把答案写进推理导致预算耗尽出空白回答。在 StrongReject 150 条有害请求、16,384 token 预算测试中得分 0.941（151 中空白 7 次），优于 Hikari07jp 0.738、OS-Software Heretic 0.723 等其他消融版本；SimpleSafetyTests 拒绝率 0%，MMLU 相比原版降 0.56 点，是同类中代价最小的。
推荐理由：作者给出多组对照评测数据，包括与其他消融版本的横向对比和 MMLU 代价，读者可以据此判断这版去对齐的实际效果。
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。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化版，实测 0/465 拒绝，定位为直接给答案、极少前置说明的变体。全部量化保留原生 MTP/NextN 头和 262,144-token 原生上下文（可扩展至 1,000,000），支持文本、图像和视频输入，需另下 BF16 projector。
Hugging Face 上发布了基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重的 Uncensored GGUF 量化模型，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）多种量化格式，推荐体积与画质平衡最佳的 Q4_K_M（4.60 GB）。模型无内置安全检查器或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，不会拒绝提示词或输出黑图。配套的 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件可直接用于 ComfyUI 及 ComfyUI-GGUF，文本编码器可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。
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。
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。
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。
ReubenNewman 在 Hugging Face 上架 Qwen3-4B-2507-Instruct-Uncensored 的 Q8_0 GGUF 量化版本。该模型可在 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等多种工具中运行，并支持通过 llama-server 或 vLLM 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
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。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 qwen3.5-9b-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio 等工具本地运行，示例采用 Q4_K_S 量化，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或终端直接推理，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
基于 orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8 的混合精度 GGUF 正在构建，权重尚未发布。该方案对常驻路径和首末路由层保留更高精度，最低用 IQ2_XXS，规划主模型加 MTP 约 85.870 GiB；原生上下文 1,048,576 tokens，需 antirez/ds4 配套运行时扩展，MIT 许可。
Dimachaerus 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 GGUF 量化版本（107GiB，BF16），可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行，并支持 llama-server 启动 OpenAI 兼容 API 及接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体。
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。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户实测发现，GLM 5.3 Flash 在回答 1989 年天安门事件提问时比 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek 4.1 Flash、DeepSeek 4 Pro 更少回避，通常直接给出概述，而其他模型多拒绝或先喊口号。此前的谄媚性测试中 GLM 5.3 Flash 也表现得更不谄媚。测试通过 nano-gpt.com 锁定 Novita 提供商完成。
作者 Mal1cc 在 Hugging Face 放出 Qwen3.5-9B 的 HERETIC 无审查微调版，用 Unsloth 在本地硬件上以 Claude 4.6 大型蒸馏数据集微调，称将 Qwen 思考替换为 Claude 4.6 式思考且基准有所提升。去审查数据显示 100 题拒绝数从原版 100 降至 6，KL 散度 0.0793；ARC 等 7 项基准给出 thinking、instruct 版与原模型对比分数，视觉输入经测试可用，视频部分未测试。建议最低 q4ks（非 imatrix）或 IQ3S（imatrix）量化，默认上下文 256k，其他版本仍在测试中。
推荐理由：作者给出了各基准的前后对比、KL 散度和 100 题拒绝率数据，读者可以据此自行判断这个去对齐微调版的质量。
Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 模型的官方 VAL-APEX-I 量化版 MiniPlus V2.1 发布，体积 15.33 GB（3.93 BPW），WikiText-2 困惑度 6.1466，较 BF16 仅上升 2.44%，达到 Q5_K_M/Q6_K 边界质量。该版本在 24GB GPU 上支持完整 256K 上下文，192 个 DeltaNet SSM 状态张量保持 F32 无压缩，输出头采用 Q6_K 保护。另有 11.90 GB 的 NanoPlus 版本可在 16GB 硬件上运行。
minas2025 基于 sh0ck0r/Qwen3.5-0.8B-heretic 用 QLoRA（4-bit）微调出 Qwen-3.5-0.8B-Uncensored-Conversational，使用含 11,400 条温暖对话数据的 minas2025/warm-chat-12k 数据集，让 0.8B 模型以热情、口语化风格聊天且无拒绝回答。模型提供 Q8_0 GGUF（约 812 MB），上下文 2048，可在 LM Studio、Ollama、llama.cpp 中加载。
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。
Hugging Face 上发布 Qwen3.8-27B EfficientThink Uncensored 的 VAL-APEX-I NanoPlus GGUF 量化版，采用混合线性注意力与二次注意力架构，按 814 条细粒度张量规则分层量化，有效位宽 2.85 BPW，文件 11.65 GB。模型遵循 Apache 2.0 许可，8K 上下文全 GPU 卸载约需 10-12 GB 显存，可部分卸载运行于 12-16 GB GPU。
jingamin 在 Hugging Face 上架 OpenAi-GPT-oss-20b-HERETIC-uncensored-NEO-Imatrix-gguf 量化模型，提供 Q5_1 等版本。
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。
kacakto 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，提供 BF16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等多种格式，其中 Q4_K_M 约 4.60 GB，被推荐为体积与质量的最佳平衡。
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。