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。
新闻、仓库与研究,按时间排列。
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。
/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。
Reddit 用户在 64 GB Mac mini M5 上以 SSD 流式方式运行 qwen flash next q4(QFN 装不下内存),实现 17.5 tks decode、390 tks pp,热缓存命中率 75%,预取准确率 72%。
DarkRomeo88 在 Hugging Face 发布面向 ComfyUI 重打包的 Qwen3.5-9B-UNCENSORED-Heretic 去审查模型文件,提供 INT8_convrot、W4A8、W6A8 三种版本,需放入 ComfyUI/models/text_encoders/ 目录,已在 ComfyUI v0.38+ 上测试可用。
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。
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF 制作并发布 abliterated 去审查版 GGUF 模型,整个消融过程完全使用 llama.cpp 完成,不依赖 Transformers。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复,发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF,仅对 22 至 52 层(0 起始索引)做消融,其余层保持原样。
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。
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。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖询问如何系统学习 vLLM,称其生态系统难以理解,读官方文档也分不清 server 与 client library 的区别。
作者在双 RTX 5070 Ti 16GB + Ollama 的本地 agent 上,把日常模型从 Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL(55-70 tok/s)换成 Ornith 1.5 35B-A3B(Q4_K_M),自建两项测试(9 步长会话和 10 个编码任务)两者均 9/9、10/10,而生成速度约 180 tok/s,约为原来的 3 倍。
Comfy-Org 在 Hugging Face 上发布了 Qwen-Image-2.1 的 ComfyUI 重打包模型文件,提供 bf16、int8_convrot 等量化版本。
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。
orcarouter 在 Hugging Face 放出 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐(abliterated)GGUF 量化版本,覆盖 2-bit 到 8-bit,供 llama.cpp 运行。
推荐理由:原文给出消融后拒绝率从64-100%降到约0-3.3%、能力与基线差±2分以内的实测数据,并说明各量化的取舍。
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。
Hugging Face 用户 yomie4343 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX Sushi 混合 3/4/8bit(group size 64)加 BF16 SSD Ngram 仓库,全部 115 个文件经哈希校验完成上传,总大小约 156.93GiB,其中 ngram_table.bin 单文件 102.4GB。
Reddit 用户 /u/turtleninja99 在 Mac Mini M5 64GB 上通过 SSD 流式读取跑通 Qwen Flash Next Q4,实测 decode 17.5tks、prompt processing 360tks。
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。
NNCF(Neural Network Compression Framework)提供一套训练后与训练中压缩算法,用于在 OpenVINO™ 上以最小精度损失优化神经网络推理,支持 PyTorch、TorchFX、ONNX 和 OpenVINO 模型。
burningfeet 在 Hugging Face 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 SafeTensors/BF16 重建版,由 MarMix 从 Q8_K_P GGUF 转换而来,非原始无损 BF16 权重,缺失的 vision/MTP 张量复制自 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B。
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。
Pwdz-1 Uncensored 是基于 GLM-5.3-Flash 架构的 320B 级稀疏 MoE 多模态模型,原生视觉塔支持图文输入,上下文窗口达 1,048,576 token,经无拒绝微调可直答不回避。
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。
MarMix 在 Hugging Face 上架 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final-Safetensors-MLX-4bit,为 35B 参数模型的 MLX 4bit 量化版本,张量类型为 U32、BF16 与 F32。该模型目前未部署到任何 Inference Provider,月下载量为 12。
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。
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 用户发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 3.05 bpw EXL3 量化版本,基于修正后的 BF16 源权重以 strength1.0 消融后重建,包含 MTP、视觉和 n-gram 表,无需运行时消融 hook。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Qwopus3.8-27B-Flash-V2-abliterated 的 GGUF 量化版本。
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。
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 提供 abliterated 版 GLM-5.3-Flash 的 GGUF 量化模型(如 UD-Q4_K_XL)的多框架使用方法,涵盖 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等部署方式,并给出 OpenAI 兼容 API 的本地服务器启动与调用示例。
minas2025 基于 Gemma 4 E2B 的 Heretic-abliterated 版本发布对话向微调模型,经 1,000 步 QLoRA 训练并量化为 GGUF,Q8_0 文件约 5.1 GB,可在 llama.cpp、LM Studio、KoboldCpp 等本地运行。
Pwdz-2 Abliterated 基于 GLM-5.3-Flash 架构的 320B 级稀疏 MoE 模型,通过权重空间消融移除拒绝行为,保留完整推理与指令遵循能力。
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。
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。
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。
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。
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》
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。
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。