新闻、仓库与研究，按时间排列。
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 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。
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。
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。
Hugging Face 用户发布基于 Hcompany/Holo4-27B 的 abliterated 版本的 EXL3 量化模型，目标 6 bpw，转换器报告码率为 6.0，并移除了悬空的 MTP 配置。该模型源自 timteh673/Abliterix 制作的 refusal-direction ablation 版本，采用 CC BY-NC 4.0 仅限非商业使用，同时附带原始 Qwen 基座的 Apache-2.0 许可。发布前已通过 EXL3 加载生成非空文本的冒烟验证，但不包含任何 benchmark 分数，需使用 EXL3 兼容推理软件。
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。
SargeDev 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-Uncensored-GGUF，将 AutoTrust 的 System-1 决策块合并进 huihui-ai 消融版 Qwen3.8-27B（layers 18-51 ablated）骨干，使决策引擎在无拒绝接线下输出。在 jev-distill-corpus-v3 的 27,695 行 held-out 测试集上，与原 JEV-27B 相比 choice top-1 降 4.9 分、score top-1 降 9.3 分，noul AUROC 0.985 通过门槛，10 条 prompt 电池拒绝率为 0；附带 24 槽决策头、校准文件、serve_decide.py vLLM 服务器及 Q8_0 / Q4_K_M / f16 量化。
同一新闻，精选展示《SargeDev 发布 JEV-27B-Uncensored，将 AutoTrust 决策模块合入 abliterated Qwen3.8-27B》
Nova-Zero 在 Hugging Face 发布 Gemma-4-E4B-it-Uncensored-GGUF 无审查 GGUF 量化模型，提供 Q5_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等多种方式本地运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器和终端直接推理，也可在 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具中配置使用。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化系列，测得 0/465 次拒绝，主打直接作答、无拒绝行为。每个文本 GGUF 保留原生 NextN/MTP 头，配套 FastMTP 32K 草稿侧车在 Q8_K_P 下实现文档 TG 3.02x、推理 TG 1.93x（对比关闭 MTP），并提供 llama.cpp 补丁、部署命令、Ed25519 签名清单与 RTX PRO 6000 Blackwell 及 RTX 6000 Ada 的实测速度表。
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。
Datalab 在 Hugging Face 开源 Indra OCR，主识别器约 1M 参数、模型仅约 18 MB，CPU 上吞吐 49 页/秒，单页延迟约 230 ms，比 Tesseract 和 PaddleOCR 快 11-17 倍。OmniParseBench headline 62.1 分，开启 --math 后升至 66.8，超过 PaddleOCR PP-StructureV3 的 58.4。支持输出 markdown、纯文本和带边界框的 JSON，代码 Apache 2.0，权重用修改版 OpenRAIL-M 许可，2000 万美元以下融资/营收的初创可免费商用；官方也列明复杂表格、手写和退化扫描等局限。
推荐理由：官方给出了与 Tesseract 和 PaddleOCR 同机同页的延迟、吞吐和 OmniParseBench 对比，还写明了复杂表格、手写等不适场景。
cc1244578151 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF，通过字节级张量移植从 orcarouter 的 Uncensored 版本替换 144 个写入残差流的张量，去除拒绝方向。98% 的目标参数（ffn_down_exps，40.3B）与 base 逐字节相同，每层 blake2b 校验确认 144 个变更、1080 个不变。提供 IQ3_S / IQ3_XXS / IQ2_XS / Q2_0 四档，文件比上游略小；IQ2_XS 下 decode 慢 2.2%、思考 token 均值 552 vs 471（p=0.607 无显著差异），代码任务 15/15 通过。
同一新闻，精选展示《Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 上架 Hugging Face：144 张量字节级移植去对齐》
Dgvdhb 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本，支持 image-text-to-text 多模态输入。该模型可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker、LM Studio 等多种方式部署，llama.cpp 与 vLLM、SGLang 均提供 OpenAI 兼容 API。
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。
haddockaihamburg 发布 LiquidAI/LFM2.5-350M 的 abliterated 去对齐版本，用 heretic 工具（方向消融加 TPE 参数优化，20 次 Optuna 试验）全自动生成。独立实测 25 条有害提示的拒绝率从基座的 20/25 降到 0/25；lm-eval 七项 0-shot 基准显示 6 项小幅下滑，其中 WinoGragne 降 6.4、ARC-Easy 降 4.8，超出噪声区间，作者提醒推理敏感任务需复检质量。权重以 bf16 合并，无需 adapter，沿用基座的 LFM Open License v1.0，面向对齐与消融方法研究。
推荐理由：作者给出了独立测得的拒绝率前后对比和七项基准的降幅明细，读者可据此判断这次消融的收益与代价。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 quocbao747/gemma-4-26B-A4B-it-qat-abliterated-mlx-4bit-dwq。该仓库公开可见，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能访问模型文件和内容。
edgebites 在 Hugging Face 发布 MiniCPM5-2B-Abliterated 的 IQ4_XS 量化 GGUF 版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade 等工具运行，支持以本地 OpenAI 兼容服务器或终端推理方式使用，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
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。
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。
GitHub 新仓库 MiniCodeGPT 是一个用 PyTorch 和 Transformer 架构构建的轻量级自定义 GPT 风格 Python 代码生成模型。它使用自定义 tokenizer 和 Python 代码数据集，可根据用户提示词生成代码，并配备 FastAPI 后端和 React 前端提供交互式网页体验。
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。
Laya 开发者开源了名为 Vega 的 physics-based typed decision model，参数量 800M（另有 4B 版本），支持 73k token 上下文和图像输入，单次推理在多项 JEV benchmark 上超越前者。模型采用引擎加适配器实现的 Test-Time Training 架构，将观测、问题与候选结果投影为向量，用「能量球落入山谷」的方式选出答案。博客、GitHub 和 HuggingFace 模型卡与 Space 均已发布。
用户 llmguy342 在 Hugging Face 发布了 Qwopus3.5-9B-Uncensored 的 GGUF 版本。该模型仓库的 README 目前为空，未附带任何说明文档，且尚未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
sjoe1244 发布了 llmfan46 的 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 ExLlamaV3 4.00bpw-h4-vb4 量化版，权重、head、视觉塔和 KV cache 均为 4-bit，在单张 RTX 4090 上实现约 194K token 上下文池（视觉开启），写入速度 45 tok/s（32K prompt 时 41.9 tok/s）。量化 KL mean 0.0262 与 4.00bpw-h6 相同，困惑度 16.687（BF16 源为 16.586）；仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3，Apache 2.0 许可，去对齐工作出自 llmfan46。
推荐理由：原文给出了完整的 KL、困惑度、VRAM 和速度实测数据，读者可以据此判断这个 4-bit 量化在一卡上换取超长上下文的代价。
Desmer/typhoon-1.5-8b-abliterated 模型卡已在 Hugging Face Hub 发布，但由系统自动生成。开发者、许可证、训练数据、模型架构等各项详情均标注为待补充，页面暂未提供任何可用信息或使用说明。
mradermacher 发布 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K（3.1GB）到 f16（15.3GB）等多种规格，其中 Q4_K_M（4.8GB）速度快且被推荐使用。weighted/imatrix 量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored-i1-GGUF 量化模型，默认提供 Q4_K_S 版本。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端推理，也可配合 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio 等工具使用，并给出了在 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具中的配置方法。
dealignai 以 CRACK 权重级去审查方式发布 GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文），在 reasoning-off 和 max 档 HarmBench-320 上 320/320 全部顺从、0 拒绝，MMLU 87.33% 高于 base 的 86.74%。模型支持视觉与 MTP 投机解码（75.9% 接受率），H200 原生 FP8 解码 163 tok/s。文中还给出部署要点，如 reasoning_effort 只接受 low/high、max 档需 max_tokens ≥ 6000、视频 fps 需低于原帧率等；2026-08-28 修复重复循环问题后需重新下载。
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》
webAI 于 9 月 30 日发布 TwIL LM3 Pro，这是一个基于 IBM Granite 4.2 3B 的 3.66B 模型，专门针对形式逻辑任务微调，其逻辑综合分达 55.4，优于 Granite 基座的 43.1，并以不到一半的参数量追平 Qwen3-8B 的 53.4。训练采用 LoRA SFT、checkpoint merging 和针对程序化验证器的 RL。Q4_K_M GGUF 仅 2.09 GiB，可在 CPU 或 4 GB VRAM 上运行，支持 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp，但许可证为非商业用途。
GospodinAizen 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw，是对 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化，后者为 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑去对齐版本（非微调），编辑记录见 CRACK_SURFERY.。模型为 GlmMoeDsaForCausalLM，753B 总参数、256 路由专家（激活 8 个）加 1 个共享专家，平均码率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含可用作投机草稿的 MTP 层；与 FP8 源对比困惑度 3.440 对 3.302。tau2-bench 上 airline 差 -0.070、retail 差 -0.022，均不具统计显著性。
ImposterOnline 的 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored-GGUF 已上线 Hugging Face，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地运行，也支持 Ollama、Docker、LM Studio 等方式，并能启动本地 OpenAI 兼容服务器供 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具调用。
ImposterOnline 在 Hugging Face 上发布无审查编码助手模型 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored。HumanEval 评测中该模型 pass@1 达 52.4%。GGUF 量化版本可从 ImposterOnline/Pyruz-8B-Instruct-Uncensored-GGUF 下载。
j-llm 在 Hugging Face 发布 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 OptiQ 混合 4/8-bit MLX 量化版，约 19.2 GB，5.13 bits/weight。该量化基于对 uncensored 权重直接测量的逐层 KL 敏感度分配精度，保留 BF16 视觉塔与 MTP head sidecar，262,144 token 上下文；Capability Score 88.86，高于参考版 mlx-community/Qwen3.8-27B-OptiQ-4bit 的 87.98。
推荐理由：原文给出逐层 KL 敏感度测量和 6 项基准对比，读者可评估混合量化相对参考版的质量取舍。
autotrust 在 Hugging Face 发布 zai-org/GLM-5.3-Flash 的非官方精简版 GLM5.3-Flash-E192-DGX-Spark，通过 NAS 每层保留 288 个路由专家中的 192 个、专家用 NVFP4 量化，每 token 仍激活 18B 参数，权重 124 GiB 为家族最小，单张 180 GB Blackwell GPU 可跑，双 DGX Spark 各承担约 62 GiB。
推荐理由：作者用同一套评测跑出 E192/E224/E256 三档在显存、KV 容量和各基准上的差异，便于按硬件选型。
TechnoBaptist 发布的 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF 模型已在 Hugging Face 上架，提供 Q2_K 量化版本。用户可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具拉取运行，llama.cpp 支持启动本地 OpenAI 兼容服务器并提供 Web UI。
Reddit 用户 /u/ZestRocket 基于 llmfan46 的 uncensored Heretic 权重，套用 Unsloth 的 UD 配方自行量化出 12/16/24 GB 三个版本，托管在 Hugging Face（codavidgarcia/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic-MTP-UD-GGUF）。16 GB 的 UD-IQ4_XS 在 RTX 4080 上开 MTP 实测代码 55 tok/s、散文 50 tok/s（关 MTP 仅 29/29），并以 Q8_0 为基准对比了各量化的 KLD 质量。作者还发现 2 个草稿 token 优于 3 个、显存溢出会让速度骤降（开 Chrome 掉到 0.2 tok/s），并附上配方提取与基准测试脚本。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic GGUF 量化发布，为 12/16/24 GB 显卡保留原生 MTP 头》