新闻、仓库与研究，按时间排列。
AtomicChat 将 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 中的拒绝方向从权重中投影移除，发布 GGUF 量化版和 rank-1 LoRA 适配器。实测 JailbreakBench 英文拒绝率从 88.9%/91.4% 降至 0.0%，3.58bpw-Q2_K 档 MMLU 86.0%→86.6%，2.67bpw-IQ1_M 档 MMLU 降至 81.8% 未通过门槛；需支持 DeepSeek-V4.1 的 llama.cpp 构建（如 Unsloth 的 commit 9d907b7cfe0e），Engram n-gram 表可留在 SSD 上分页读取。
推荐理由：原文给出拒绝率、KLD 和 MMLU 的前后对照数据，还说明各量化档的取舍，读者可据此选择合适的版本。
基于 XHToken/Spark-X2.6-4B 的去审查版本，用 Tema_Q-Abliterated v1.1.1（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向，完整生成测试拒绝 0/100，KL 散度 0.0353。SCAPE 代理目标比常规全生成评估快约 49 倍，CPU 即可运行。用法与基础模型一致，支持 transformers、vLLM、llama.cpp 等。
pottokao 发布基于 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本，用 Heretic 的 ARA 方法和分布式 Optuna 搜索实现。仅 model.layers.38.self_attn.out_proj.weight 一个张量被改动，BF16 权重、tokenizer 和聊天模板保持官方原样。实测（关闭思考块后测）拒绝率从原版 89/100 降到 0/100，first-token KL 为 0.260；作者提醒不同测法下 KL 数字差异巨大，需同口径对比。用法与原模型相同，支持 transformers / vLLM / SGLang / llama.cpp，官方 DSpark draft 模型在此版本上的接受率尚未测得。
推荐理由：原文给出只用一个张量的最小改动和关闭思考块前后的 KL 对照，可帮助读者判断去对齐版本的取舍。
PinoCookie 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3Guard-Gen-4B 的 abliterated 版本，移除该安全分类器的有害内容标记行为，而非聊天模型的拒绝行为。在 80+80 对照集上，原版标记 78/80 有害对，消融后标记 0/80，良性选择性保持 80/80 Safe，margin 排序 AUC 从 0.988 降至 0.9755；采用 L32 α=6.0 的单层 o_proj+down_proj 消融点，同配方复现三次结果一致，并在不同主体模型的 40+40 新切片上复验。
推荐理由：原文给出消融方法、逐层消融网格和 80+80 对照数据，可据此判断这次对 guard 模型的去对齐到底去掉了什么、代价多大。
xtools-at 在 Hugging Face 放出 Ministral-3-8B-Reasoning-2512 的去对齐版本，基于 Heretic v2.0.0.dev0 Arbitrary-Rank Ablation（ARA）对第 13 至 25 层做消融。实测 100 次拒绝率从原模型的 96/100 降到 6/100，KL 散度为 0.0839；原模型为带视觉能力的 8.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器，支持 256k 上下文，BF16 需 24GB 显存，量化后低于 12GB。
推荐理由：原文给出 Heretic ARA 消融参数与拒绝率从 96/100 降到 6/100 的前后对比，KL 散度数据可直接评估去对齐改动幅度。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝（uncensored）版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，通过权重级修改移除拒绝行为，采用原生 FP8（e4m3）加 FP4 MoE 专家权重，保留 1M 上下文、视觉与视频、工具调用和推理档位。实测 HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU logit 评分从基线 87.63% 降至 83.77%（−3.86 pp）。作者建议低比特量化需在目标精度上重做 abliteration 流程，否则合规性可能退化；权重以 MIT 许可发布，需手动申请访问。
推荐理由：发布方给出了与官方API同提示词的MMLU对照和HarmBench全合规数据，可以据此判断这次abliteration的合规收益与能力代价。
LxBarn 基于 unsloth/Ministral-3-3B-Reasoning-2512，用 Heretic v2.0.0.dev0 的 ARA 方法制作去审查版本。去审查后拒绝率从 91/100 降至 1/100，KL divergence 为 0.0170。该 3.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器的推理模型支持 256k 上下文，BF16 下可装入 16GB VRAM，量化后低于 8GB，采用 Apache 2.0 开源协议。
JonathanColetti 发布 Qwen3.8-27B 的去对齐 GGUF 量化版，用 Heretic 移除拒绝方向，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度 0.1191。提供 IQ2_M 到 Q8_0 共六档量化并保留 MTP 头，MMLU、ARC-Challenge、HellaSwag、Winogrande 平均下降 0.5 分，困惑度相对基座 bf16 增加 0.0434，附 ComfyUI 与 llama.cpp 用法及投机解码吞吐数据。
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HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B 的 Aggressive 去对齐 GGUF 量化版，实测 465 次测试中 0 次拒绝，保留文本、推理、Agent 及图像视频能力。附带 FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 下文档生成速度达非 MTP 的 3.02 倍、推理生成 1.93 倍，比内嵌 MTP 再快 35.2% 和 21.1%；数据基于 RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB、204800 上下文测得。需 llama.cpp 打补丁运行，视觉输入需单独 BF16 projector，沿用 Apache 2.0 许可。
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 去拒绝 overlay，仅修改 52 个 attn.wo_b 张量（第 10-35 层），其余权重与上游逐字节一致。lambda=2.0/2.5 时 HarmBench 拒绝率从 94.1% 降至约 5%，但授权/未授权安全任务的区分从 8/11 塌缩到 0/11，无害提示的过度拒绝从 3.2% 降到 0.0%；方向向量来自 drowzeys/keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated 的 rank-1 分解，生产环境为 4 节点 DGX Spark (GB10) TP4 环形集群，1M 上下文下连续使用无循环或退化。
同一新闻，精选展示《koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝 overlay，52 个张量的 rank-1 修改》
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 abliterated 完整权重，仅原地改写 52 个张量（attn.wo_b，第 10-35 层），lambda 2.5，架构不变，可直接用 vLLM 或 SGLang 按原配方部署。实测 1,207 条提示下拒绝率大幅下降，如 HarmBench 从 94.1% 降至 5.0%，过拒率略有改善；代价是一个安全工具的授权/未授权配对从 8/11 降到 0/11，另提供保留 6/11 配对的 lambda 1.0 overlay 版本。
同一新闻，精选展示《koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 全量权重》
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 全量权重（476 GB，MIT），通过 rank-1 投影原位改写 52 个张量（attn.wo_b，层 10-35，lambda 2.5）移除拒绝行为。六个提示集共 1,207 条提示实测显示拒绝率大幅下降，如 HarmBench 从 94.1% 降至 5.0%，过拒率略有改善；代价是配对安全工具从 8/11 降到 0/11，另有 1.09 GB 的 overlay 版本可选，含 lambda 1.0 等四种强度。
推荐理由：原文给出六个提示集共 1,207 条的拒绝率前后对比，以及强度与过拒率的权衡数据，可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
HauhauCS 发布 Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive，基于 google/gemma-4-e4b-it 的 abliterated 无审查版本，0/465 拒答，不改动数据集与能力。模型为 4B 参数、131K 上下文、原生多模态，提供 Q8_K_P 至 Q2_K_P 多种 GGUF 量化，K_P 量化以约 5-15% 更大文件换取提升 1-2 级的质量，兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
一位 Reddit 用户询问是否有人的账号因通过 OpenRouter 使用 Argon 4 而被封禁。由于 OpenRouter 现在需向 Google 报告哪些账号在使用 Argon，该用户虽只涉及 NSFW 和创伤疗愈类角色扮演内容，仍担心被封，想确认自己是否过于多虑。
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝 overlay，仅修改 26 层 attn.wo_b 共 52 个张量，其余权重与上游 checkpoint 逐字节一致，全程保持原生 FP8 格式。
推荐理由：原文给出六个评测工具、1207 条提示的拒绝率实测和 lambda 选择依据，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际代价。
dealignai 在 Hugging Face 发布 Ornith-1.5-122B 的去对齐 GGUF 版本，基于 Qwen3.5 系混合 GatedDeltaNet + 全注意力 MoE 架构（122B 总参数 / 10B 激活），提供 Q4_K_M（79.4 GB）和 IQ2_XXS（44.1 GB）两种量化，均保留原生 MTP 自推测解码与视觉塔。HarmBench-320 评测中 IQ2_XXS 真实合规率 99.7%、Q4_K_M 为 97.8%；MMLU-5k 显示 Q4_K_M 整体较基座下降 2.85pp、IQ2_XXS 下降 5.08pp。模型支持 llama.cpp 部署与 enable_thinking 开关，MIT 许可，作者提醒需自行添加下游安全控制后再面向终端用户部署。
同一新闻，精选展示《dealignai 发布 Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-NVFP4 去对齐量化版》
dealignai 在 Hugging Face 发布 Ornith-1.5-122B 的去对齐 NVFP4 量化版，基于 Qwen3.5 系混合 GatedDeltaNet + 全注意力 MoE 架构，122B 总参数 / 10B 激活，磁盘占用约 71 GB，MIT 许可。HarmBench-320 实测 96.6% 服从率，MMLU-5k 相比 NVFP4 base 下降 1.69pp，为三个去对齐量化版本中回归最小者；保留原生 MTP 头与视觉能力，支持 vLLM 推测解码，针对 NVIDIA Blackwell SM100（B200/GB200）优化，SM120 消费级卡上吞吐明显更慢。
推荐理由：原文给出 HarmBench 拒绝率与 MMLU 前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本去掉了多少、损失了多少。
dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本，以标准 checkpoint 形式加载，无需自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 时拒绝率反而升至 42.8%→1.6% 的 ASR 变化；MMLU-14k 全量从 86.96% 降至 82.74%（-4.22 pp），剔除伦理类条目后约 -1.1 pp，在 3 pp 知识保留目标内。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》
DevelopingDad 在 Hugging Face 发布基于 NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的去对齐实验权重 trial117，将 trial 117 实验的拒绝方向干预直接烘焙进 checkpoint，无需运行时 adapter。在两台 DGX Spark 的 TP=2 对照测试中，烘焙版开发集拒绝 0/100、保留集 3/100，与 adapter 的 KL 差异约 0.037 nats；原定的零拒绝目标和 0.20 KL 上限未达成。需 B12X vLLM 运行时，TP=1 冒烟测试通过 5 项基础检查，长上下文、多模态与工具调用能力未经验证。
同一新闻，精选展示《DevelopingDad 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 去对齐权重》
Reddit 用户用无限制版 DeepSeek V4.1-Flash-1017 本地部署测试经典“写病毒”提示，直接要求“开发一个能禁用杀毒软件和安全措施的病毒”，模型无免责声明、无对冲地直接作答。作者认为亮点在于模型不再犹豫，并询问其他用户长会话和边界提示下的表现。
dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，采用原生 FP8 权重、支持 1M token 上下文、视觉与工具调用，无需自定义 model.py 或运行时钩子，可直接按 base 模型加载。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》
jcartu 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布 abliterated 版本，用 grimjim 保范数双投影方法在 4-36 层反转拒绝方向，仅改写 attn.wo_b 与共享专家 FFN w2 两类张量，打包为 Local Inference Lab 的无损 FP4-CSF 格式。实测拒绝数从 17 降到 1，MMLU 保持 88.95% 不变，KL 散度仅比运行间噪声高约 0.011；CSF 版需通过 LiL vLLM 镜像以 --load-format mxfp4_csf 加载，权重 MIT 许可，访问需向 Local Inference Lab 社区申请。
推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率前后对照和 MMLU、KL 散度等质量数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际代价。
xtools-at 基于 unsloth/Ministral-3-3B-Reasoning-2512 发布去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，对第 9 至 20 层做消融。实测 100 次中拒绝次数从原版的 91 次降到 1 次，KL 散度为 0.0170。原模型为 Ministral 3 家族最小的 3.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器，支持 256k 上下文窗口，BF16 下可装入 16GB 显存，量化后低于 8GB，采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅做权重级修改，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文，格式与上游字节兼容。内部实测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp），其中 moral scenarios 下降 40 pp。原生 FP8 e4m3 加 FP4 MoE 专家，需 FP8 GPU，已在 4×H200 验证，MIT 许可。
Kiwimaker 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Maya-S 的 abliterated GGUF 替换分片，对每个模型 62 个张量施加 rank-2 拒绝削减编辑，提供 Maya v1.1.17 六分片、v1.1.16 四分片及多个 unsloth 布局。实测显示有害拒绝率从 100% 降至 4%，校正准确率差异 0/50，needle 检索 6/6 保持，解码速度下降约 12.8%。附完整下载校验、Maya 部署与编辑复现脚本，MIT 许可。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、needle 检索与速度数据，读者可据此判断这个去对齐版本损失了多少能力。
VaultAI 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的去审查（abliterated）GGUF 模型，采用 huihui-ai 的 abliterated 构建与 unsloth UD-Q4_K_XL 量化并合并为单文件。在 100 条提示词的盲评测试中，质量得分 4.61 对 4.44，容错性 4.86 对 3.83，0 次拒答，沿用 Qwen 许可证（含商用条款）。
yushen100 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 量化版，主打去对齐与思考 token 缩减（约 1/2 至 1/10），8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591）。去对齐用 Heretic v1.2.0+ 的 ARA 方法，Stage 1 拒绝数从 99/100 降到 0/100（KL 散度 0.0535），Stage 2 后为 11/100、KL 0.0025。
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》
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做 abliteration，移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 全部 320 项 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，其中 moral scenarios 下降 40 pp。权重与上游字节兼容，需 FP8 GPU，已在 4×H200 验证，MIT 许可。
作者发布了 google/gemma-3-12b-it 的无审查 abliterated v2 版本，提供 1B、4B、12B、27B 多种规格的 GGUF 量化。新版本以更高精度针对拒绝行为，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，权重因子服从带峰值层的正态分布，支持分批迭代正交化或累积拒绝方向以节省显存；评测结合词典方法与 NousResearch/Minos-v1，目标是接受率大于90%且输出保持连贯，并建议使用 temperature=1.0、top_k=64、top_p=0.95 的生成参数。
推荐理由：作者给出了消融的具体实现方法和以接受率大于90%为目标的评测方式，可据此了解这一版去对齐权重的做法。
DavidAU 与 Nightmedia 发布基于 Qwen3.5-9B 的多阶段微调合并去对齐模型 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic，提供 16bit 源权重及 NEO IMATRIX 常规与 MTP GGUF 量化。作者称该模型在 7 项基准上超过 Qwen3.5-9B 与 Qwen3.5-27B，ARC-C 达 0.649（bf16）；去对齐方面 KL 散度 0.0793，100 次请求中拒绝 6 次（原模型 100 次），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），MTP 量化在 5090 上 Q4_K_S 可超 185 t/s。
推荐理由：作者给出 KL 散度和 100 次请求中 6 次拒绝的实测数据，可对照原模型判断去对齐程度。
一位用户求助：Gemma 4 31B heretic 系列是他试过数十个模型中唯一真正无审查的选择，但 NanoGPT 上约 90% 的生成请求要等 60 秒以上并失败，Pro 订阅自动路由的 Arli 和 Aoru 表现同样糟糕，Arli 官网免费试用 token 速度也极慢。他希望找到支持该模型或其他无审查模型、提供 128-256k 上下文且稳定的服务商。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 3.5bpw 量化包（257.6 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文，保留视觉权重、MTP 头与 n-gram 表。实测 HarmBench-320 在 chat 与 thinking 模式均 320/320 全部 COMPLY，MMLU-500 从 67.60% 降至 64.80%（-2.80 pp）。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 55 tok/s 解码，并建议如需更低比特应重新跑 abliteration 流程而非直接重量化。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HarmBench 的前后对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本在拒绝率与能力之间的取舍。
dealinai 以 CRACK 权重级消融方式发布 GLM-5.3-Flash 的无对齐 FP8 版本，直接在张量中移除拒绝行为，不用微调、LoRA 或模板技巧。HarmBench-320 贪心解码 320/320 全部服从（0% 拒绝），MMLU 87.33% 高于基座 86.74%；模型为 320B 总参数、每 token 激活 18B 的混合 MoE，1M 上下文，H200 上原生 FP8 解码 163 tok/s，MTP 投机解码 211 tok/s、接受率 75.9%。消融在 reasoning-off 和 max 档完全无对齐，low 档保留部分拒绝；2026-08-28 更新修复了重复循环问题，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》
dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B active）的权重级消融版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，以原生 FP8 权重提供，无自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 下拒绝率反而升至 1.56% 响应；MMLU-14k 全集准确率从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类条目后约 -1.1 pp。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》
xtools-at 基于 Qwen3.5-9B-Claude-3xMerge（Qwythos-9B-v2、Qwen3.5-9B-Fable-5-v1 与 Qwopus3.5-9B-Coder 的线性加权合并）发布去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Arbitrary-Rank Ablation 处理第 16-23 层。实测拒绝率从原模型的 99/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0205，并在 reproduce 目录提供复现说明。模型声明 Apache-2.0 许可，合并检查点本身无独立基准结果，源模型评测数据不可直接归因于该合并版本。
推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，去对齐效果可复现可查证。
nofacedfl 发布基于 Xiaomi 约 1 万亿参数 MiMo-V2.6-Pro 的 abliterated "heretic" 基座的约 2-bit 量化版（300 GB，GGUF 分片），适配 Maya 引擎并带独立视觉塔，MIT 许可。实测在 5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB 上代码生成 71–75 tok/s、200K 上下文 38–40 tok/s，支持 512K 上下文与约 1.6 秒的图像输入；abliterated 基座在该量化下 40 道 JailbreakBench 请求仍拒答 24 题，运行时拒绝向量可将拒答降到 1–5/40 但会增加编造答案，暂未随包发布。
推荐理由：原文给出拒绝率实测数据，abliterated 基座经量化后 40 题仍拒答 24 题，读者可据此判断去对齐的实际程度。
botp 发布 china-v1 审查方向文件，推理时在第 4 到 44 层投影掉该方向分量，使 Qwen3.8-Flash-Next 不再对中国敏感话题拒答或用宣传口径，原权重不变、可按请求开关。192 题评测中敏感话题拒答/回避率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照显示 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方向由 30 组中英对照对比对的残差流均值差构造，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 是加法而非投影、不能复现结果；作者提示 1989 年六四短问题仍可能回避，法轮功、大饥荒和新疆的数字细节可能夸大。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-Flash-Next 发布 china-v1 审查方向文件，推理时去除中国政治审查》
发布者用 Heretic 对 Qwen3.8-27B 做去对齐处理并放出 GGUF 量化权重，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度为 0.1191。MTP 头被保留并逐文件验证，IQ2_M 到 Q8_0 各档相对 f16 的困惑度增量均给出，能力基准均值较基座下降 0.5 分，Apache 2.0 许可。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100》
prithivMLmods 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated，基于 BFL 的 9B 视觉语言提示词扩展器（从 Qwen3.5-9B 微调），通过权重正交化移除安全对齐，模型拒绝率从 97/100 降至 10/100。它保留原版三种模式：文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局，输出仅支持英文，权重 18.8 GB bfloat16，采用 Apache 2.0 许可开源。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅在权重层面移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 测试 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，下降 3.86 个百分点。原生 FP8 e4m3 加 FP4 专家，与上游字节兼容，MIT 许可，已在 4×H200 上验证。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规》