新闻、仓库与研究，按时间排列。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 NVFP4A16 量化版，体积从 bf16 的 65.8 GB 降到 22.1 GB，KL 0.0148。作者用 llm-compressor 0.14.0 按 NVIDIA 的 NVFP4 布局量化：专家用 FP4 权重加 bf16 激活，Mamba2 投影用 FP8，注意力保持 bf16，并用 GPTQ 以 ultrachat_200k 前 256 条对话校准。在 DGX Spark 上用 vLLM 0.30.0 实测通过，MTP 投机解码接受率 63%；24 GB 显存较紧张，建议 32 GB 以上。
推荐理由：作者实测了 vLLM 部署并给出各量化版本与 bf16 的 KL 和拒绝数对比，可据此选择合适的构建。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 FP8-DYNAMIC 量化版，体积从 bf16 的 65.8 GB 降到 35.0 GB，KL 0.0134，用 llm-compressor 0.14.0 无校准数据制作。附 NVFP4A16（22.1 GB）和 W4A16（20.5 GB）4-bit 版本，可在 Ampere GPU 上运行。Heretic 评测协议下（关闭思考，100 条有害提示）各版本拒绝数为 20-26/100，差异不显著；原始 ThinkingCap 拒绝 99/100，bf16 去对齐版降至 21/100。
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IstroSec 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated 的 W4A16 量化版，20.5 GB（bf16 为 65.8 GB），KL 0.0215，用 llm-compressor 0.14.0 以 GPTQ 按 64 分组对称 INT4 量化，激活保持 bf16，面向无 FP4/FP8 支持的 GPU（如 Ampere）。在 DGX Spark 上用 vLLM 0.30.0 测试，4 个温度为 0 的请求均正确且工具调用格式正常；Heretic 评测显示 100 个有害提示拒绝 26 个（bf16 去对齐版为 23），作者称数个拒绝的差异不显著。
推荐理由：发布方给出了各量化版本相对 bf16 的 KL 散度和拒绝数对比，还注明两次基线运行差异数个拒绝不显著，便于判断精度损失。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated，通过权重差值移植 trohrbaugh 对基座模型 NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 的 abliteration 结果，移除 bottlecapai/ThinkingCap 微调版的拒绝行为，MTP 推测解码头逐位保留，提供 bf16 全量权重（65.8 GB）及 Q8_0 等 GGUF 量化版。
推荐理由：原文给出权重差值移植方法和关思考模式下的拒绝率与 KL 数据，可据此判断这个去对齐版本实际改动幅度。
Solstice-AI 将 DavidAU 的 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion 量化打包为 Apple MLX oQ4e 混合精度版本，内置 1,048,576 token 的 YaRN 上下文扩展，内存占用 17.02 GB，可在 16GB/24GB MacBook 上通过 Anvil 或 MLX-LM 运行。官方称在 Claude Code 评测框架下以 9/9 项基准全胜 Claude Opus 4.6 Max，其中 SWE-bench Pro 61.7% 对 53.4%，ARC-C 735、ARC-E 882。Apple Silicon 上的 MTP 多 token 预测带来 1.72×–2.20× 的加速。
Qwen3.8-Flash-Next-Orca-Abliterated-GSQ-RCO-Coder-GGUF（58.6 GB）发布，通过移植 orcarouter 的 144 个正交化残差张量，在 256 专家剪枝的 Coder 架构上实现去审查。模型在 llama.cpp、LM Studio、Ollama 中开箱即用；SWE-bench Verified 79.20%、LiveCodeBench v6 87.43% 基准权重保留，代码语料 PPL 仅从 1.2573 升至 1.2749，安全红队测试合规率 100%。
armin1 发布了 NVIDIA Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 的 abliterated（uncensored）版本，通过保持量化的轻量权重编辑移除拒绝行为，可无缝替换原模型并在 vLLM 与 TensorFold 上直接加载。
推荐理由：给出了同一测试环境下的拒绝率、KL 保真度和推理速度对比数据，可以据此评估这个去对齐版本付出的实际代价。
arXiv 论文提出基于条件自编码的非线性概念擦除框架，原则是只移除性别、种族等敏感属性而不影响其他信息，并证明完美重构加总体独立性足以保证完美非线性防护性。实验显示该方法在多数据集、多语言模型上取得更优的效用-擦除权衡，无需目标任务标签且收敛更快。框架还附带概念转换（表示引导）能力，在推理时仅改变目标概念即可生成对应不同概念值的表示，无需额外训练。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated-dpo，并提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker Model Runner 的调用与部署示例。模型可通过 pipeline 加载，或经 vllm serve、sglang launch_server 启动 OpenAI 兼容 API 服务。
dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 去对齐版本，用 abliterix 移除拒绝方向，Optuna 调参。留出集 MITRE 拒绝率从 15% 降到 0%（n=100，Q8_0），HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，无害提示上 KL 散度 0.0146。提供 BF16、GGUF（Q8_0 到 Q3_K_M）、NVIDIA Blackwell NVFP4 和 Apple silicon MLX 4-bit 多种构建，本仓库为 Rec 运行时 4-bit 版约 21 GB，需 llama.cpp b11827 或更高版本。
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dnnagy 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 GGUF 版本（BF16）。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持 OpenAI 兼容本地服务器，也可在 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等工具中使用。
dima6312 在 Hugging Face 发布了 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的 abliterated 版本 NVFP4 GGUF，移除拒绝方向，面向安全研究与编码工作，需 llama.cpp b11827 及以上在 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，权重文件 22.9 GB。对照测试显示 MITRE 拒绝率从 22% 降至 0%，Meta CyberSecEval 拒绝检查从 18/100 降至 1/100，GSM8K 与 HumanEval+ 无显著下降，pp512 与 tg128 速度差异在 3% 以内；模型基于 Apache 2.0 许可衍生自 RecursiveSI 权重，去对齐只降低拒绝、不增加知识。
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Hugging Face 上线 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 Q4_K_XL-Gufo 重量化版本，共 3 个分片约 103.5 GiB，升级 716 个张量 dtype 并修复 export bug，使 gufo 引擎可在 AMD Strix Halo（gfx1151）上加载，支持 262 144 原生上下文。无新微调，权重与原 Q4_K_S 相同；许可证按上游 Qwen Community License 1.0 分发，而非元数据标注的 apache-2.0。
一位拥有 4080 Super（16 GB VRAM）和 32 GB DDR5 内存的用户发帖询问：大家推荐 Gemma 4 31B 时具体指哪个模型。他在 HuggingFace 上找到 "google/gemma-4-31B-it"，但听说原版因审查机制不适合 ERP 用途，想知道该如何挑选合适的 Gemma 4 31B 版本。
一位拥有 24GB GPU 的 Reddit 用户求推荐本地 NSFW 模型。他目前的主力是 ArliAI_Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1，认为其速度快、描写出色、极少重复，且 99% 的情况下不拒绝极端内容；此前他还用过 TheBloke_Noromaid-20B-v0.1.1-GPTQ。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版本，仅做权重级消融，保留视觉、视频、工具调用、推理档位和原生 1M token 上下文，不含量化派生、聊天模板改动或 LoRA。HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；内部 MMLU（1140 题）从基线 87.63% 降到 83.77%，降 3.86 pp，人文学科降 7.31 pp。仓库为 gated 访问，MIT 许可，另提供 EXL3 2.9 bpw 版本。
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Reddit 用户在 r/SillyTavernAI 分享称，小米 MiMo（经 OpenRouter 调用）在角色扮演中表现出罕见的克制力与低审查：面对自相矛盾、有缺陷的角色设定，模型能保持稳定，且无需专门越狱，只需放开限制并调低温度。作者认为其表现优于 Argon 和 Opus，并指出该模型近期更加稳定。
dima6312 在 Hugging Face 发布 Flint-40B-A2.5B-abliterated，移除了 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 的拒绝方向，面向漏洞分析、恶意软件分诊、检测工程、CTF 和红队工具等安全工作。消融用 abliterix 从 attention 输出与 shared-expert、routed-expert 投影中移除拒绝方向，Optuna 经 50 轮试验选择强度。
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dima6312 在 Hugging Face 发布 RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去除拒绝方向的 abliterated 版本，提供 BF16 safetensors 与 GGUF 权重。
推荐理由：原文给出消融方法与配对评测数据，MITRE 拒绝率从 0.15 降到 0.0 且各基准质量未显著下降，可据此判断去对齐代价。
npario 在 Hugging Face 发布 gemma-4-31B-it-qat-uncensored-heretic-UDmerge-GGUF，将 llmfan46 的 abliterated 张量合并到 Unsloth 无损 Q4_0 量化中，称可获得比朴素消融量化更好的准确率和拒绝率。提供两个变体，UDmerge-Q4_K_XL 将 attn_output.weight（blk.10 至 blk.35）量化为 Q4_0，UDmerge-Q4_K_XXL 量化为 Q8_0，后者拒绝率 20%，与 QAT BF16 持平，且基本不影响 TG 速度；实测 QAT Q4_0 拒绝率为 32%。
推荐理由：作者用统一的 PPL、KLD、拒绝率和 MMLU 数据对比了合并版与朴素消融量化的差异，Q8_0 变体把拒绝率压回 20%。
Aayushbhandari12 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored（release #1），GGUF 与源码均已开放。该模型称核心指标较 Qwen 3.8 27B 提升，ARC-C 高出 141 分，4 bit 性能约为 8 bit 的 99%，思考 token 降至原来的 1/2 到 1/10。后续 Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO 版本计划约 2026 年 9 月 10 日发布。
Hugging Face 上发布 Sage-A1.5 Heretic Abliterated 的 EXL3 4.0bpw 量化版本，由 exllamav3 1.6.4 的 convert.py 生成，decoder 约 4.05 bpw、lm_head 6 bit、MTP 4 bpw，视觉塔保持 bf16 未量化。目录约 19GB 含三个 safetensors shard，MTP 权重与预处理器配置从父模型 InternScience/Sage-A1.5 补齐，需 exllamav3 1.6.4 加载，可用 -mode qwen35 并开启 MTP draft。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，将 refusal directions 从同系 DeepSeek-V4.1-Flash-abliterated 迁移而来，以 scale 3.0 的保范双投影编辑作用于 attn.wo_b 和共享专家 ffn.shared_experts.w2（第 4-36 层）。评测显示 LLM 评审下真实拒绝率从基座的 99/100 降到 0/100（53 条完全配合、47 条带免责声明），无害提示 KL 散度 0.093，GSM8K 抽测 18/20 对比基座 19/20。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 GSM8K 抽测数据，并说明关键词检测与 LLM 评审的差异，读者可据此评估去对齐程度。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发布 Swift 1.5 Qwen 3.8 flash next 的 heretic 去审查版量化模型（mean KLD 0.06，median 0.02），按 per-tensor 量化为 Unsloth Dynamic IQ4_XS 格式，使用面向智能体场景（英文、工具调用、数学、代码、推理）的自定义 imatrix。该版本已 strata ready，附带包含 mtp head 和视觉组件等所需文件的 zip 包，质量高于 ISTA 版。
基于 huihui-ai 的 abliterated Qwen3.6-35B-A3B 模型、面向 Jetson AGX Orin 64GB 的 Orinfer E8P Q4A8 量化版在 Hugging Face 发布，权重共 35,951,822,704 参数、约 4.209 bits/权重，上下文 262,144 tokens，需 Orinfer v0.2.1 运行。验证显示单次请求 65.83 tokens/s，10/11 自动评分任务通过，权重采用 Apache-2.0 许可。
bearzi 发布 mrfakename 制作的去审查版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 MLX 量化模型，采用 oQ4e 级别量化，总权重 402.4 GiB，通过方向性消融移除拒答行为。在 512 GB 统一内存的 M3 Ultra 上测试：4k 上下文贪心解码 36.5 tok/s，4096 token 预填充 419 tok/s，Engram 表可留在 SSD 以节省内存。与原模型逐张量比对仅 124 个去审查编辑张量有差异。
TristanUK 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen2.5 7B 的 GGUF 量化模型（Q4_K_M），提供去审查变体供本地推理使用。该模型可通过 llama.cpp 直接运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容本地服务器或命令行推理，也提供 Ollama（ollama run）、Docker Model Runner、Lemonade 等拉取运行方式。此外可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等本地 Agent 工具，作为默认模型使用。
tegsvenson 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 Q5_K_S 重打包 GGUF，将 96 个 hyper-connection inject 张量改为 F32 存储，使其可被 Splash 1.4.0 加载，其余 1,128 个张量与 orcarouter 原版逐字节一致，体积仅增加 12.42 MiB。该版本移除安全对齐（abliterated），在 M4 Max 128 GB 的 MacBook Pro 上经 oMLX 0.7.2 测试，可加载完整 262,144 token 上下文，冒烟测试输出速度 98.4 tok/s。
Hugging Face 上架了基于 huihui 解除限制版 GLM 4.5 Air 制作的 50% REAP 剪枝模型，由 concedo 上传，格式为 GGUF、BF16。相比此前失败尝试，校准数据集被泛化（仍保留 60%/40% 创意偏置），激活记录长度提升到 8192（此前 3072），并用稀疏观察器避免物化整个 [128, dim, tok] 块。模型目前未经测试，可能无法加载或输出乱码。
AtomicChat 发布 inclusionAI/Ling-3.0-flash-Sante（127B bailingmoe3 医疗模型）的 abliterated GGUF 量化版，用投影 rank-1 LoRA 移除单一拒绝方向并烘焙进权重。在 W* 点实测：英文有害指令拒绝率 0.0%，俄语误拒率 3.0%（较基线降 1.2 pp），MMLU 基本不变，对基线 BF16 的 KL 为 0.060，工具调用 20/20 有效。注意开启思考模式时拒绝率仍约 40%，建议关闭思考模式使用；提供 IQ4_XS（约 78 GB）与 IQ3_S（约 61 GB）两种量化，MIT 许可。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率、MMLU、KL 等前后对照数据，还提示思考模式下拒绝率仍高，读者可据此判断实际效果。
candor-lab 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的去对齐版本 Qwen3.8-27B-Candor-Uncensored-GGUF，用其自研权重编辑工具 Candor 移除原版的拒答方向，以单一 Q4_K_M GGUF（16.81 GB）形式在 llama.cpp 上实测。方法是对 26-63 层注意力输出矩阵和 22-56 层 MLP 输出矩阵做 rank-3 修改（共 73 个矩阵），经 600 次搜索试验筛选。实测显示：288 个 StrongREJECT 有害提示下原版拒答 281 次，该模型仅 1 次（8B 判官口径）；300 个无害提示拒答 2 次、GSM8K 答对 1287 题，与原版差异不超噪声；KL 散度 0.038。
推荐理由：原文给出了消融方法的层级改动细节和与原版、huihui-ai 版的拒绝率与 KL 散度对照数据，可据此评估这个去对齐版本的实际取舍。
Burabeeh Lab 发布开源权重无审查大语言模型 Kimibrain 的官方 GGUF 版本，支持 Ollama、llama.cpp、LM Studio。模型总参数 34.7B（MoE 架构，256 专家、每 token 激活约 3B），上下文长度 262,144 tokens，附带可选视觉投影器可读图，采用 Q4_K_M 量化，文件 19.7 GiB，基于 Qwen3.6-35B-A3B 社区量化版打包，权重未改动，仅修改元数据和 chat template，以 Apache 2.0 许可开源。
Hugging Face 上架了基于 huihui 去限制版 GLM 4.5 Air 制作的 50% REAP 剪枝模型，由 concedo 上传。相比此前尝试，校准数据集被泛化（仍保留 60%/40% 创作偏向）并按源数据重新封装，激活记录长度从 3072 提升到 8192，并采用稀疏 observer 避免物化整个 [128, dim, tok] 块。该模型目前未经测试，可能无法加载、产生乱码或无法量化。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated-i1 GGUF 量化模型。该模型参数规模约 1.2M，页面未提供下载量统计，仓库卡片缺少 YAML 元数据，硬件兼容性信息需登录后查看。
DavidAU 团队发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供常规与 MTP 两种 NEO imatrix GGUF 量化。8bit 下 ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 591）；思考 token 缩减至原版的 1/2 到 1/10。去审查用 Heretic v1.2.0+ 的 ARA 方法，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535。
同一新闻，精选展示《TopherAU 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去审查 GGUF 微调版，ARC-C 达 735》
fribourgquants 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，主打去对齐与思考 token 缩减。用 Heretic v1.2.0+custom 的 ARA 方法消融后，Stage 1 拒绝数从原版 99/100 降到 0/100，Stage 2 平衡后为 11/100、KL 散度 0.0025；8bit ARC-C 达 0.735、ARC-E 0.882，4bit ARC-C 0.719，均高于原版 Qwen3.8-27B。思考块缩减至原版约 1/2 到 1/10，支持 xhigh/medium/low 三档推理模式；MTP 量化在 Q4_K_S 上约 90 t/s，普通量化约 75 t/s（5090、LMStudio 实测）。
推荐理由：作者给出了 Heretic 消融前后 100 次拒绝数与 KL 散度的对照数据，以及各量化档位的基准分数，可据此评估该去对齐微调的实际效果。
DavidAU 团队基于 Qwen/Qwen3.6-27B 发布多阶段微调与合并的无对齐版本 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711，用 Heretic v1.2.0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法去审查，拒绝率从原版的 99/100 降到 4/100，KL 散度 0.0469。
同一新闻，精选展示《tatekuperus 发布 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711 无对齐 GGUF 量化版》
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 GLM-5.3-FP8 做全谱通用权重级去对齐，仅修改 bf16 residual writer 张量，不涉及微调、LoRA 或运行时钩子。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 非版权行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），GARBAGE 降为 0；MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。
Justanotherdayhereintheworld 发布 google/gemma-3-4b-it 的 abliterated 无审查版本 v2，采用新的消融技术，声称对拒绝行为的处理精度提升。通过对比有害与无害样本的残差流计算拒绝方向并对 o_proj 等模块的隐状态做正交化减除，并附 QAT 量化与 GGUF 版本链接。作者给出建议生成参数 temperature=1.0、top_k=64、top_p=0.95，用词典方法结合 NousResearch/Minos-v1 的混合评测计算接受率，目标是接受率超过 90% 且保持输出连贯。
na0fu3y 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 mlx-serve iQ-MLX 4.7bpw 量化版，基于 orcarouter 的 abliterated bf16 权重，路由专家为 4-bit、其余多为 8-bit，含 MTP 头和视觉塔，移除安全对齐后可响应原模型拒绝的请求。下载体积 100 GB，无 --ple-gpu 时常驻约 75 GB；在 M3 Ultra 上 decode 速度约 124.3-124.8 tok/s，13 个边缘提示词中仅 1 个被拒绝（对照组为 11 个）。许可证为 Qwen Community License 1.0。