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。
#Qwen
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5050 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated EXL3 4bit 量化版发布
Hugging Face 用户发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 4.05 bpw EXL3 量化版本，基于修正后的 BF16 源权重以 strength1.0 消融后量化，包含 MTP、视觉和 n-gram 表。
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4040 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated EXL3 5bit 量化版发布
Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 5.05 bpw EXL3 量化版本，基于修正后的 BF16 源权重以 strength1.0 消融后量化，包含 MTP、视觉和 n-gram 表，无需运行时消融 hook。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3535 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布
jam2778 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化，基于原始上游权重，提供 BF16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等多档文件，Q4_K_M（4.60 GB）为推荐版本，无内置安全审查，可直接生成成人及 NSFW 图像。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5050 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：去审查版 Qwen3.8-27B
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 用 abliteration 技术制作去审查版 GGUF 模型，仅对部分层（如 22 至 52 层）做消融，MTP 与视觉部分未改动。
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：abliterated同新闻AI 评分6666 
SC117 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated GGUF 版本
SC117 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移除拒绝方向。
同一新闻，精选展示《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》
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4343 Nishalove 发布 Suri-Qwen-3.8-27B-Uncensored 无审查模型
Nishalove 发布基于 Qwen3.8 27B 的无审查（去对齐）模型 Suri-Qwen-3.8-27B-Uncensored，在 AdvBench 上取得 94.04% 的分数，HarmBench ASR 为 81.33%。
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：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8181 
Qwen3.8-Flash-Next 开放权重发布：125B 参数激活 6B，原生 262K 上下文
Qwen 团队在 Hugging Face 开放 Qwen3.8-Flash-Next 权重，这是支撑 Qwen4 架构的实验性预览版本，总参数 125B、激活 6B，另有 51B n-gram 嵌入和 4B MTP。
推荐理由：官方模型卡给出了完整架构细节与多基准对比数据，读者可以据此评估新架构在长上下文和 Agent 任务上的实际表现。
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8181 
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO Coder 压缩版 GGUF 权重
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO Coder 压缩版 GGUF 权重，通过移除一半路由专家并将剩余权重存为 3.5 bpw，使 176.9B 参数模型的常驻显存从 354 GB 降至 29.6 GB，可装入单张 32 GB 加速卡。
推荐理由：原文给出压缩方法细节与 SWE-bench、LiveCodeBench 前后对比，读者可据此评估专家剪枝加量化的实际代价。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分5858 BFS 面部与身体替换 LoRA 系列在 Hugging Face 发布
Alissonerdx 在 Hugging Face 发布 BFS（Best Face Swap）系列 LoRA，支持面部、头部和身体替换，覆盖 Qwen Image 2.1、Qwen Image Edit 2509/2511、Flux 2 Klein、Krea 2 和实验性 LTX-2 工作流。
推荐理由：BFS 面部与身体替换 LoRA 覆盖 Qwen Image、Flux 2 Klein 等多个基模型，且给出了各版本的输入顺序与强度等使用约定。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7878 Prism ML 发布 Ternary-Bonsai-2-27B 三值量化 GGUF 模型
Prism ML 在 Hugging Face 发布 Ternary-Bonsai-2-27B-gguf，将 Qwen3.8-27B 转为三值权重（1.72 bits/weight），语言模型体积从约 54 GB FP16 降至 5.95 GB（PTQ1_0）或 7.21 GB（PQ2_0）。
推荐理由：原文给出三值权重格式、14 项基准对比和跨平台吞吐数据，读者可以据此评估 1.72 bits/weight 量化在本地部署中的实际取舍。
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 · 趋势模型精选AI 评分7272 Viggle 发布 Qwen-Image-2.1 蒸馏加速版 turbo，6 步生成比 40 步基座快约 5 倍
Viggle 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的少步蒸馏版本 Qwen-Image-2.1-viggle-turbo，以 LoRA 形式实现 6 步生成替代 40 步，无需 CFG，端到端约快 5 倍，质量与基座接近。
推荐理由：原文给出蒸馏步数、速度倍数、各量化格式的 LPIPS 对比和已知短板，读者可据此判断该 LoRA 是否适合自己的部署场景。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7676 
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF，提供 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档及多模态 mmproj 文件。
推荐理由：原文给出四个量化档位的实测跑分、吞吐与显存占用数据，读者可按内存预算与质量需求直接选型。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6868 
Contrastive-LM 发布开放权重模型 CLM-v0.1-8B（Apache 2.0）
Contrastive-LM 开源了 CLM-v0.1-8B 权重（Apache 2.0），这是一个基于冻结 Qwen3-8B 编码器加状态头与动作头的 System One 对比学习模型，用于快速决策打分。
推荐理由：原文给出了与 Jev 的延迟对比和 DeepSWE、Terminal-Bench 具体分数，读者可据此评估该快速决策模型的实际性价比。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6666 
千问开源 Qwen-Image-2.1 文生图与图像编辑统一模型
千问（Qwen）开源 Qwen-Image-2.1，一个统一的文生图与图像编辑模型，视觉生成组件仅 7B 参数（32 层 Single-Stream DiT）。
推荐理由：官方发布页给出了架构规模、四项改进点和 diffusers 快速上手代码，读者可以直接评估生成与编辑能力是否匹配自己的用途。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7575 Qwen3.8-27B 开放权重发布：原生视觉语言稠密模型
千问（Qwen）在 Hugging Face 开放 Qwen3.8-27B 后训练权重，称其为 Qwen 开放模型家族迄今最强一代，基于 Qwen3.5 架构、27B 参数稠密模型，原生支持图像与视频理解。
推荐理由：原文给出与 Qwen3.6-27B、Qwen3.7-Plus、Muse Glimmer-30B、Opus4.6 Max 在编码、Agent 和视觉任务上的完整对照数据，读者可据此评估这个 27B 稠密模型在自家工作流中的实际取舍。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6161 Cloudflare 发布 9B 多模态决策模型 Clef-Flash，基于 Qwen3.5-9B 后训练
Cloudflare 在 Hugging Face 开放 9B 多模态决策模型 Clef-Flash 权重，由 Qwen/Qwen3.5-9B 后训练而来，Apache-2.0 协议。
推荐理由：模型卡同时给出 Decision Index 全量分数、延迟和四个业务工作流的实测结果，读者可以据此判断这个 9B 决策模型在哪些任务上强于基座。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6262 Cloudflare 开源 27B 多模态决策模型 Clef
Cloudflare 在 Hugging Face 开源决策模型 Clef，从 Qwen3.8-27B 后训练而来，以单次前向传播对 schema 化问题逐选项输出概率，无自由文本生成与输出解析，支持文本、JSON、图片和视频输入。
推荐理由：原文附上 Decision Index 与 Jev 等基线的逐项对比和延迟数据，可据此评估该决策模型在不同任务上的取舍。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3636 axi0mX/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF 上架 Hugging Face，可用 llama.cpp 本地运行
axi0mX 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF 模型，默认量化版本为 Q5_K_XL。模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具本地运行，llama.cpp 还提供带 Web UI 的 OpenAI 兼容本地服务器，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具使用。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4242 Qwen3.8-Flash-Next 幻觉生成阿里云 signed URL：正常还是可疑？
一位用户在 Mac Studio 上本地运行 Qwen3.8-Flash-Next 做亚马逊产品研究时，发现模型在多次调用 amazon.com 后突然请求 routify-file-proxy-sg.oss-ap-southeast-1.aliyuncs.com，该地址疑似指向阿里云存储桶的 signed URL。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2727 
hmkle 发布 Qwen3.5-4B Abliterated GGUF 量化版本
hmkle 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B Abliterated 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K 到 Q8_0 及 f16 的多种规格，大小从 1.9GB 到 8.5GB 不等。其中 Q4_K_S 和 Q4_K_M 标注为快速推荐选项，Q8_0 质量最佳，并附带 mmproj 多模态补充文件；weighted/imatrix 量化可另行获取。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4141 
Qwen-Image-2.1 Uncensored GGUF 量化版本发布
用户 laazuri 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供 BF16 到 Q4_0 等多种量化文件，体积从 14.23 GB 到 4.15 GB 不等，其中 Q4_K_M 被推荐为体积与质量的最佳平衡。仓库同时打包 ComfyUI 所需的 text encoder（qwen3vl_8b）和 VAE 配套文件，需配合 leejet 的 ComfyUI-GGUF fork 使用。该版本无内置安全检查器或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 内容，采用 Qwen Research License 授权。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 Dacheng-cn 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored oQ8e FP16 量化版（oMLX 0.7.0）
Dacheng-cn 基于 OrcaRouter 源模型的原始 BF16 权重重新量化出 Qwen3.8-27B-Uncensored oQ8e FP16 版本，权重约 30.92 GB，保留 MTP 的 29 个 Tensor，在 M1 Ultra 上使用 oMLX 0.7.0 正式版测试。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 fyb1214 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Abliterated-Ternary-Bonsai 的 NInfer 单文件封装
fyb1214 将 huihui-ai 的 abliterated Ternary-Bonsai-2-27B（消融第 22–52 层）重新封装为 NInfer 引擎可读的单文件 .ninfer 容器，基于 f16 版本用量化器重制 PQ2_0 与 PTQ1_0 两种打包，各 6.87 GiB，类型分布与 PrismML 原版 PQ2_0 一致。
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4343 LMLiutenant 发布 Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-v2 的 GGUF 量化版本
Hugging Face 用户 LMLiutenant 用 llama.cpp 制作了 abliterated（抑制拒答）版模型 wangzhang/Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-v2 的 GGUF 量化，属非官方再分发。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B（256 个专家激活 8 个），上下文长度 262144 tokens。仓库提供 IQ2_XS 到 Q8_0 共 24 种量化，并附 F16 多模态 projector，各量化均基于同一 importance matrix 计算，BF16 源模型 wikitext-2 PPL 为 6.4743。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4949 
Qwen-Image-2.1 无审查版 GGUF 量化上线 Hugging Face
Hugging Face 用户 natsuto999 发布了基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 上游权重的无审查 GGUF 量化版本，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多档量化文件，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量。该版本移除内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 内容，输出取决于输入提示词与运行环境。模型可配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 本地运行，文本编码器可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存，许可证为 Qwen Research License。
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：uncensored精选AI 评分7474 TokenTinkerer 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 十档 GGUF 量化集
TokenTinkerer 基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布了 TTQ 十档 GGUF 量化集，从 3.33 bpw 到 6.72 bpw，全部从上游 Q8_K_P 用自建 imatrix 重量化。每档以同一机器同一协议实测 KLD/RMS 与 llama-bench 速度，每档 KLD 均优于上游仓最接近尺寸的量化 1.26× 到 3.51×，同质量档位小 1.44 到 7.90 GiB，匹配对比下 decode 快 6% 到 19%、prefill 快 28% 到 80%。
推荐理由：作者用同一协议实测十档量化的KLD、体积与速度，并给出与上游仓位的逐项对照，读者可按显存和用途挑选合适的档位。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2626 Wan2.2 GSsmart Uncensored：同时支持 I2V 与 T2V 的无审查 LightX2V LoRA 发布
Hugging Face 用户 GSsmart 发布 Wan2.2 GSsmart Uncensored，一套同时适配 I2V 与 T2V 的无审查 LightX2V LoRA，免去在两类模型间反复切换。T2V 下人体准确率约 80–85%，I2V 效果取决于输入图像；叠加其他 LoRA 建议用 0.55–0.65 强度，本 LoRA 需保持接近满强度否则画面易模糊。