新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 用户 wdenejko 发布 aviai 仓库，一个用于应用 LLM 实践的个人学习沙盒，采用 uv workspace 结构，涵盖数据集构建、eval harness、微调与 RAG。其中 avtext 项目构建 METAR/TAF 解码数据集与评测基准，并验证对 Gemma 4 E4B 做 LoRA 微调能否超越基座模型，成果 aviai-e4b 已上线 Hugging Face；dsbench 为 Qwen3.x-35B 微调研究提供执行验证基准，v1 与 v2 均已可用。
Goghor 在 Hugging Face 上发布基于 Qwen3.8 的 27B 参数模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-INT8-W8A16-MTP，采用 INT8 W8A16 量化，模型大小 28B params，以 Safetensors 格式提供。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，README 暂无内容。
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。
Huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 模型推出 VAL-APEX-I NanoPlus 量化版，体积仅 11.90 GB（2.85 BPW），可在 16GB GPU 上运行，并支持 24GB GPU 跑满 256K 上下文。WikiText-2 困惑度为 6.4238，较 BF16 基线仅升 7.06%，达到 Q4_K_M 质量档。全部 192 个 DeltaNet SSM 循环状态张量保持 F32 无压缩，输出头采用 Q6_K 保障语法稳定性。
GitHub 上的 retail-feedback-intelligence 是一个可复现的 Python 项目，用语言模型预测 Women's E-Commerce Clothing Reviews 数据集中评论者是否推荐商品。验证的 50 条评论运行得到 46 条正确预测（92% 准确率），同一样本上多数类基线为 38/50（76%）。项目内置 6 种提示词变体（zero-shot、few-shot、stepwise）、schema 校验、离线测试与 CLI，默认使用 OpenAI SDK，MIT 许可开源。
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。
infosave 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Uncensored-CMF，这是面向 Cortiq 运行时的单文件图像生成模型，大小 12.745 GB、15.59B 参数，内含 DiT、文本/视觉编码器、VAE 和 tokenizer，支持 CPU、原生 Metal 和 Vulkan 路径。实测 RTX 4090 Vulkan f16 回退路径下 1024×1024、40 步端到端耗时 29.13 秒；上游 GGUF 版本无内置安全检查器，采用 Qwen 研究许可，仅限非商业研究用途。
IsValorum 发布 nerkyor/Qwen3.8-27B-EfficientThink-Uncensored-K3-Opus5-Grok4.6-GPT5.6Sol-SFT-SimPO-DFlash2 的官方 VAL-APEX-I MiniPlus V2.1 GGUF 量化版，针对混合线性-二次注意力架构采用 814 条细粒度张量规则。该版本有效位宽 3.93 BPW、文件 15.08 GB，目标 Q5-Q6 感知质量，8K 上下文全 GPU 卸载约需 14-16 GB VRAM，遵循 Apache 2.0 许可。
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。
Lygodactylus 在 Hugging Face 上传了 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 exl3 5bpw 量化模型，采用 Safetensors 格式，模型规模为 10B 参数，张量类型为 BF16、F16、I16。该模型目前没有模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，用户可申请提供推理支持。
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。
EmpirioLabs 发布开放权重决策模型 Aplomb 1，基于 Qwen3.5-4B 并采用 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 的音频编码器，将上下文窗口从 262K 扩展到 1M tokens，可在单请求中读取文本、JSON、图像、视频和音频。
推荐理由：官方公布了 Decision Index、MMLU-Pro 等基准分数和长上下文推理耗时，且完整跑分公开可查，便于自行核验。
Hugging Face 上架 jingamin/OpenAI-36B-Brains20x-Uncensored-IQ4_NL.gguf 量化模型（IQ4_NL）。该模型为 36B 参数的无审查版本，可通过 llama.cpp 的 llama serve 或 llama cli 直接加载，支持本地 OpenAI 兼容服务器、终端推理、预编译二进制、源码编译及 Docker 运行。
Hugging Face 上架 jingamin/OpenAI-gpt-oss-20B-GPT5.1-5.2-DISTILL-Heretic-Uncensored-MXFP4.i1-Q5_K_M.gguf 模型，为 gpt-oss-20B 的无审查蒸馏量化版本。
Hugging Face 上架 jingamin/OpenAI-20B-NEOPlus-Uncensored-Q5_1.gguf:Q5_1 量化模型，提供 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地运行方式。
openbmb 在 Hugging Face 发布 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 的 GGUF（llama.cpp）量化版，原 BF16 权重在 openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B。该模型是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 变体，官方称其借助 Lookahead Expert Scheduling、细粒度分层量化和 DSpark 投机采样，成为首个可无损流畅端侧运行的开源 MoE 模型，在 iPhone 17 Pro Max 上以 3GB 内存达到 13+ tokens/s；Instruct 模式下整体得分高于 Qwen3.6 35B-A3B 且推理时间更短。
推荐理由：官方说明了 LES 预取、分层量化与投机采样如何配合，让 35B-A3B MoE 在 3GB 内存手机上跑到 13+ tokens/s。
作者 /u/ricyoung 发布了 Bev，一个基于 Qwen3.5-9B 微调、故意选最差答案的决策模型，在 324 个保留决策上正确率仅 1.9%，平均置信度 96%。
面壁的 MiniCPM-V 4.7 系列新增 1B 版本，Instruct 模式下基础能力超越 MiniCPM-V 4.6，并在综合得分与推理效率上大幅超过 Qwen3.5 0.8B。该模型采用 LLaVA-UHD v4 的 intra-ViT 早压缩技术，支持 4x/16x 视觉 token 混合压缩，可部署于 iOS、Android 和 HarmonyOS，并提供 SGLang、vLLM、llama.cpp、Ollama 推理支持及 GGUF、BNB、AWQ、GPTQ 与 FP8 量化版本。
Google DeepMind 发布开放权重的多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本（含代码）、图像、视频、音频及其组合映射到统一的 768 维向量空间，权重已上架 Hugging Face（https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2）。
Google DeepMind 开放 EmbeddingGemma 2 嵌入模型权重，总参数 740M，将文本（含代码）、图像、视频和音频统一映射到 768 维向量空间。
QUBITABHAY 基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重发布 Uncensored 版 GGUF 量化，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。该版本无内置安全检查器，可直接生成 NSFW 等敏感图像；配套 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，可在 ComfyUI 中通过 ComfyUI-GGUF 加载，文本编码器卸载到内存可节省 9–17 GB 显存。
用户将 dealignai 的 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 量化为 MXFP4 并上传至 Hugging Face，供 AMD GPU 用户使用。
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。
Kitani 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED 的 MXFP4 量化版本，基于 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 做 FP8→MXFP4 再量化，未做额外训练。
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。
Hugging Face 用户 doss1232 上传了微调模型 uncensored_phi4，基于 unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit 微调而来，采用 apache-2.0 许可证。该模型使用 Unsloth 训练，速度提升 2 倍，目前已有 364 个衍生微调模型。
TopherAU 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查微调版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF，提供常规与 MTP 两种 NEO imatrix GGUF 量化。
推荐理由：原文给出 Heretic ARA 消融的拒绝率与 KL 散度前后数据，以及 8bit/4bit 下 ARC-C 等基准对比，可据此评估这个去对齐微调的实际效果。
Hugging Face 上线的 Gemma-The-Writer-N-Restless-Quill-10B-Uncensored-GGUF 是基于 Gemma2 的四个 EQBench 高分写作模型合并的无审查创意写作模型，经 Brainstorm 5x adapter 修改后达 10B 参数、46 层、508 tensors。
作者用 PyTorch 从零实现了预训练、SFT 和 DPO 全流程，训练出 Sutra-1.3B-Chat 并开放权重（huggingface.co/Abhisingh-18/Sutra-1.3B-Chat），不使用 HuggingFace Trainer 或预训练权重，目标硬件为 4x RTX 6000 Ada（48GB）。
作者 /u/jeeva1398 发布了 npm 包 eventa，基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 做 QLoRA 微调（Unsloth，r=16，2 epochs，Q4_K_M，986 MB），在免费 Kaggle T4 上训练约 9 分钟，可完全离线审查 Node.js 代码。
推荐理由：作者公开了数据构成、训练配置和保留集评测数字，还写明了微调版变差的一面，读者可以核对这套小模型微调流程。
/u/KMatysek 发布了 1.7B 决策模型 ARC-1，基于 Qwen3-1.7B-Base 加 LoRA 训练，用于工单路由、意图识别、审核和判断 Agent 是否调用工具等类型化决策，输出选项、分数或 yes/no 概率。
DynamicTune 通过闭式权重手术将 4B 教师模型的轨迹动态注入 Qwen3.5-0.8B，无需反向传播和训练 token，在约 12 分钟内于 8GB AMD RX 580 上完成。
推荐理由：原文给出第三方在 NVIDIA L4 上用官方 lm_eval 复测的完整分数与统计显著性，读者可自行核对 0.8B 超越 2B 的结论。
Hugging Face 用户 daddysteven 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 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 以平衡体积与质量。
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。
mark-cell-520/heartflow 发布 6.8.0，将 6.7 系列经 472 轮自动化迭代落地的四项判别能力正式计入版本：reward_hacking 启用（16 种规避策略）、instrumental_reasoning 覆盖中文、补齐其余六类 DSec reward-hacking 策略并使其在中文侧生效。
Hugging Face 上发布 GLM-4.7-Flash 的去审查（Heretic）GGUF 量化版，基于 30B-A3B MoE 架构，激活约 2B 参数，可在 GPU 或 CPU 上运行。量化采用 NEO 与 Code 双 Imatrix 增强，输出张量使用 16 位全精度，模型支持最高 200k 上下文（非 RoPE），推荐最低 8k-16k 上下文。
greglechin 发布 ajgazin/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-MTP 的 AWQ W4A16 非对称 g128 量化版（19 GB）。
推荐理由：作者用 GPQA-Diamond 逐题对比证明该 AWQ 配方不像此前 GPTQ 那样拉长推理长度，分数差异均在噪声内。
Technology Innovation Institute 发布 Falcon-Emirati-7B，基于 Falcon-H1-Arabic 7B 变体，针对阿联酋方言的词汇、语法与文化语境做特化训练。
推荐理由：官方同时给出 Alyah 准确率、方言保真度和逐类对比数据，读者可以据此判断方言特化训练相对模型规模的收益。
Reddit 用户转发 Reflection 的 Beam 501B-A23B 将于本月发布开放权重模型的消息，正文抓取失败，仅标题可用。