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10月5日周一
  1. Hugging Face · 新模型:uncensored56

    Kimi K3 消融版 GGUF 量化发布,附 74 条提示的三率拒绝行为实测

    AzynTT 在 Hugging Face 发布 Kimi K3(2.8T 参数 / 104B 激活 / 896 experts top-16)的 abliterated GGUF 量化 IQ1_S-XS,共 539.7 GiB、34 分片,将拒绝方向从写入残差流的 279 个张量中正交化移除。

    推荐理由:原文给出拒绝率、过度拒绝、答非所问三率实测和完整消融方法,还如实标注样本量不足的统计局限。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA72

    airbench.ai 榜单实测:本地模型搭配哪个 harness 差别巨大

    /u/dh7net 发布自建基准 airbench.ai 榜单,用真实任务(数学、视觉、电脑操作、编码)实测本地模型与 harness 搭配的能力和速度,参考基准为 Claude Code Opus 5.5 的 100%(14 分 26 秒),本地 zcode/4xRTX6k/glm-5.3-flash-NVFP4 同样可达 100%(31 分 13 秒)。

    推荐理由:作者用自建基准实测了多组模型与 harness 的本地搭配,给出同一模型在不同 harness 下得分差距可达 22% 到 96% 的数据。

  3. Hugging Face · 新模型:uncensored58

    Qwen3.8-Flash-Next 无对齐量化版发布:4-bit 专家码本 + int8 主干

    StillDeadcode 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的无对齐版本,消融了原模型的拒绝方向,打包为单一 .rad 容器用于 radiance 推理引擎(AMD RDNA4、ROCm)。

    推荐理由:模型卡不仅宣布去对齐,还给出与 bf16 原始权重的全词表 KL 散度和 top-1 一致率数据,可据此评估量化误差。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库76

    PXA v2026.10.2 发布:面向 P100/V100 的推理引擎与 PXQN 量化格式

    poisonxa16 发布 PXA v2026.10.2,为 Tesla P100、V100 和 GTX 10 系列提供 PXQN 量化格式、tensor split、MTP 投机解码与一键 PXA Control 网页控制台。

    推荐理由:原文给出了 PXQN 各档位与 K-quant 的 KL 散度对比和 P100/V100 实测速度表,可据此评估老卡部署 27B 的收益。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库58

    ForgeLLM 开源:面向开放大模型的微调与 MLOps 控制平面

    作者发布开源项目 ForgeLLM,提供管理大模型生命周期的控制平面与开发平台,统一覆盖数据准备、LoRA/QLoRA SFT、评测、MLflow 追踪、回归质量门控与模型注册管理。

    推荐理由:开源的 LLM 微调控制平面项目,覆盖数据、训练、评测与回归门控全流程,并附在 4GB 消费级 GPU 上的完整实验数据与复现产物。

  6. Hugging Face · 趋势模型74

    humanizer-12B v2 发布:将 AI 稿改写为人类风格,支持中英文本地运行

    jialinyyzz 在 Hugging Face 发布 12B 改写模型 humanizer v2(微调自 google/gemma-4-12B,Apache 2.0),用于把 AI 生成的邮件、论文、报告等草稿改写成人类风格,支持中英文并可本地运行。

    推荐理由:作者给出与上一版在同一批草稿上的对照数据和分体裁检出率,可据此评估这版改写在事实保真和检测表现上的实际变化。

  7. Hugging Face · 趋势模型76

    Unsloth 发布 Qwen3.8-27B Dynamic v3.0 GGUF 量化版

    Unsloth 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic V3.0 GGUF 量化版本,称同等体积下精度比其他所有 GGUF 提供方高出逾 10%。

    推荐理由:原文给出了 Dynamic v3.0 量化在同等体积下与其他 GGUF 提供方的精度对比,以及 27B 密切模型的完整架构与部署参数。

  8. GitHub · 去对齐工具与仓库72

    Distillery:把大模型蒸馏成单任务小模型的开源流水线

    gelevanog 发布开源项目 Distillery,提供从教师模型生成与标注数据、LoRA 微调小模型到路由器分流评测的完整可复现流水线。

    推荐理由:作者用真实跑通的数据展示蒸馏全流程的每一步收益与短板,包括路由器分流比例和每千条成本,方法可直接迁移到类似单任务场景。

  9. Hugging Face · 新模型:abliterated69

    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。

  10. Hugging Face · 新模型:uncensored66

    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。

  11. Hugging Face · 新模型:uncensored53

    GLM-5.3-UNCENSORED 发布 EXL3 3.0bpw 量化版,附量化保真度与 Agent 评测数据

    Ars14n 在 Hugging Face 发布 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版(3.04 bpw,273 GiB),上游是对 zai-org/GLM-5.3 做权重编辑(非微调)的去对齐变体。

    推荐理由:作者给出了量化前后的 KL 散度和 tau2-bench 对照数据,并指出 glm4_5 解析器会把字符串参数误转整数导致约七成工具调用失败。

  12. Hugging Face · 新模型:uncensored72

    DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 EXL3 量化版发布,可在 2× DGX Spark 上运行

    dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的 abliterated 无对齐版本,量化为 EXL3 2.9bpw,约 197 GiB,可在两台 DGX Spark (GB10) 上以 TP=2 部署。

    推荐理由:原文给出 HarmBench 拒绝率与 MMLU 全量对比,量化了能力损失集中在伦理子集,读者可自行评估取舍。

  13. Hugging Face · 新模型:abliterated72

    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。

  14. Hugging Face · 新模型:uncensored34

    mradermacher 发布 Pyrex-8B-Instruct-Uncensored GGUF 静态量化版本

    mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Pyrex-8B-Instruct-Uncensored 的 GGUF 静态量化版本,提供从 Q2_K(3.1GB)到 Q8_0(8.2GB)及 f16(15.3GB)等多种规格,其中 Q4_K_S 和 Q4_K_M 被标注为快速且推荐使用。加权/ imatrix 量化版本另行提供,模型页面附有量化质量对比图表和使用说明。