新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
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。
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。
ATML PA2 的 LLM 后训练学生启动仓库已在 GitHub 发布，涵盖 DPO、PPO、GRPO、安全校准及 RLVR 与 RLAIF 对比五个任务。代码有意不完整，学生需自行实现训练循环与消融编排，并找出 Task 1-3 中各一处故意埋下的算法缺陷。
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。
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。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF，实测拒绝率 0/465，主打直接回答、无拒绝行为和最少前导语。
推荐理由：原文给出 0/465 拒绝率实测和各量化的 FastMTP 加速数据，读者可据此判断这个 Aggressive 去对齐版本的实际表现。
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。
/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。
/u/manjunath_shiva 发布 Chrome 扩展，用 opendecider-nano（ONNX）模型在浏览器内通过 WebGPU 本地过滤 YouTube 信息流，无服务器、无 API key，下载一次后可离线使用。
推荐理由：作者给出了 400 条视频上的 balanced accuracy 实测数据和 WebGPU/CPU 性能对比，可据此评估这个浏览器内本地过滤方案的实际效果。
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。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户发起调研，询问大家如何选择和评估来自 Hugging Face 的微调与合并模型。问题涵盖模型获取渠道、使用前的检查方式（benchmark、model card、自测提示词），以及微调是否曾出现比基座模型更差的表现，并询问对基座模型快速对比工具的需求。
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。
/u/Few-Rough-2215 仅用公开数据在单台 DGX Spark 上对 MedGemma 4B（LoRA）和 27B（QLoRA）做肿瘤学微调：4B 准确率 56.0% 升至 71.6%，27B 68.8% 升至 77.9%，微调后 4B 胜过基座 27B（p = 0.002）。
作者提出一种跳过反向传播的闭式轨迹匹配方法，用少量校准提示词和正则化最小二乘直接求解学生模型 MLP 权重，将 Qwen 3.5 4B 能力迁移到 0.8B。
推荐理由：作者给出跳过反向传播的闭式权重迁移方法，并附上失败分析与修复细节，代码和权重均已开源可复现。
yuna1126 发布了基于 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 的去审查版本，使用 Tema_Q-Abliterated v1.0.0（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向。
推荐理由：原文给出了拒绝率、KL 散度和崩溃检查的实测数据，还说明该工具在纯 CPU 上即可完成去对齐搜索，可复现。
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。
作者开源了一个用 QLoRA 在 CUAD（510 份商业合同、35 类条款）上微调 Qwen2.5-7B-Instruct 的项目，覆盖条款分类和有依据的条款问答两项任务，LoRA 适配器（165 MB）已上传 Hugging Face（PimoLee5/qwen2.5-7b-cuad-qlora）。
推荐理由：原文给出基座、3-shot 与微调三组对照的完整指标，并人工审计幻觉标记，可看清微调带来的召回与校准收益及其代价。
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
推荐理由：作者给出了拒绝率、工具调用和 KL 位移的实测数据，可以据此判断这次去对齐改动到底动了什么、代价多大。
Magnarks 在 Hugging Face 上发布基于 google/gemma-4-12B-it 的 abliterated 去审查微调模型 gemma-4-12B-it-abliterated-uncensored-nvfp4，采用 nvfp4 量化。
7omoo 发布 wind-tunnel-cli（alpha 0.x），一个用数百个本地 AI persona 测试文案的 CLI 工具。
推荐理由：原文讲清了从 persona 抽样、反应打分到 PCA 聚类的完整流程，读者可以照着复现这套本地文案测试方法。
Interfaze 1 Lite 是一个混合架构（MoA）模型，用单一视觉-语言推理核心搭配多个专用感知架构，可完成文档理解、语音转录、开放词汇目标检测和结构化输出。整个模型可在单张 80 GB GPU 上运行，无需外部服务，已发布于 Hugging Face。
sgaofen 在 GitHub 发布 humanizer 12B v2，一个基于 google/gemma-4-12B 微调的本地文本补全模型，可将英文和中文的 AI 稿件（邮件、论文、报告、论坛帖等）改写得更像人写，训练全程未使用 AI 检测器。
Metrum AI 发布 Apache-2.0 许可的 Bench CLI 1.5.3，为 OpenAI 兼容的 LLM、VLM、ASR 和图像生成端点提供负载与性能测量，四种模态均已在代码中支持，各模态是否经真实服务栈验证由 claims ledger 逐项记录。
Brunobkr 在 Hugging Face 发布 OFFFELLIA_Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-Heretic-Uncensored 的 GGUF 版本。
slider-meister-pub 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 的 IQ3_S GGUF 量化，总大小 83.74 GB（约 3.79 bpw），补上上游缺失的 IQ3_S 档位。
推荐理由：原文给出量化构建细节和消融前后拒绝率对比，硬拒绝从98/100降到0，读者可据此评估这个低比特去对齐版本。
huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。
minas2025 基于 Gemma 4 E2B（约 4.6B）的 uncensored 版本微调出 Coder-Gemma-4-E2B-Uncensored，专注 Python 与 React/TypeScript/HTML/CSS 前端开发，采用 QLoRA 4-bit 训练，上下文 2048，提供 Q8_0 GGUF（约 5.0 GB）。
Hugging Face 上架了 Beached89 发布的 abliterated 版模型仓库 Qwen3.8-27B-Q3_K_XL-abliterated，为 Q3_K_XL 量化版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，也不统计下载量，README 为空。
Fredrik Lindstrom 发布开源 macOS 原生应用 model-cache-manager，用于查看、清理 Hugging Face 模型缓存并按 N 天（默认 30）未使用自动删除，Apache License 2.0。
推荐理由：原文讲清了共享 blobs 存储下的安全删除逻辑和 last used 的判定方法，可避免误删仍在使用的模型。
社区用户将 thirdeyeai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-uncensored 转换为 LiteRT-LM（.litertlm）格式，可在 Android 与桌面端通过 Google AI Edge LiteRT-LM / MediaPipe 端侧运行。
HauhauCS 发布的 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored 无审查模型推出 Wasserstein Genesis-V2 更新 GGUF 量化版本，支持 MTP，无需重训练即通过数值修复 3 个 ssm_conv1d 层的尺度失配，W1 指标下降约 80%，500 个权重张量中 497 个通过全部检测。
gbuzhf 在 Hugging Face 发布 Occamy-1.0 Abliterated 的四个 Sangreal ICE 量化档位（14.51/18.47/22.52/24.53 GB），基于 SC117 的去对齐 BF16 权重，附带 Qwen-Sharp v22.5.0-arrow.3.1 聊天模板和视觉 mmproj 文件。
推荐理由：作者用同一会话的 KLD 实测把四个 ICE 档位与 SC117 同尺寸量化逐一对照，读者可按文件大小直接选档。
Jeff v1.3 发布，其中 Jeff-Code 是 Pi（MIT 协议）的分支，内置两个为 Qwen 3.8-27B 训练的 Jeff v1.3 适配器，让一个小型决策模型深入 agent 循环决定何时触发思考。
推荐理由：原文给出按任务配对的对照数据和置信区间，读者可以据此判断这个决策模型方案在哪些基准上真正省时。
作者发布 Aleph Alpha Kolibri-1（约 78B MoE、每 token 约 3.5B 激活参数）的 Sakura-MicroQuality IQ2_XS GGUF 量化版。
推荐理由：作者给出了基于张量敏感度分配比特位的量化方法，并用 KL 散度和 top-token 一致率与标准 IQ2_XS 做了对照。
atlas-institute 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版 Qwen3 14B orchestrator 模型，提供 Q4_K_M 量化的 GGUF 格式。
zuozijian 发布 JonathanColetti/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 NVFP4 量化版，用 NVIDIA TensorRT Model Optimizer 0.43.0 制作。
推荐理由：原文给出分层量化取舍与双节点 DGX Spark 实测吞吐数据，部署参数和踩坑记录可直接复用。