IQuest-Q1：面向智能体 CLI 系统的基座能力升级
IQuest-Q1 是一款稀疏 MoE 智能体基座模型，总参数 320B，激活 15B，通过预训练、中期训练与多 scaffold 后训练三阶段流程构建。该模型结合 SFT、领域专项 RL 与 MOPD 强化智能体编码能力，并以开源形式发布。
#开源模型
新闻、仓库与研究，按时间排列。
arXiv · cs.CLAI 评分3838 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2525 Sage-A1.5 Heretic Abliterated 的 EXL3 4.0bpw 量化版本发布
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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5757 
distributedcognition 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 abliterated 去对齐版本
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精选AI 评分5959 Swift-1.5-Qwen3.8-27B 推出 hipfire MQ4 量化版，7900 XT 上端到端约 2.2 倍于 Q4_K_S GGUF
Reddit 用户 /u/Queasy_Asparagus69 将 Swift-1.5 微调版 Qwen3.8-27B 量化为 hipfire 的 MQ4 格式并附带 MTP 头用于投机解码，目标是让 AMD 用户获得比 llama.cpp 更快的速度。在 RX 7900 XT 20GB、ROCm 7.1 环境下，Prefill 快约 1.4–1.85 倍，16K 上下文约 1100 tok/s（llama.cpp 约 700）；带 MTP 的真实 prompt 解码 36.5 tok/s（τ≈1.94），16–49K 上下文为 52–59 tok/s。六个约 10–20K token 的真实 Rust 编码任务全套耗时 237 秒，对 llama.cpp 的 530 秒，端到端快 2.24 倍。
推荐理由：作者在同一块 7900 XT 上用真实 Rust 任务给出与 llama.cpp 的逐项速度对比，数据足够具体可复现。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分2525 
Unsloth Dynamic IQ4_XS 版 Swift 1.5 Qwen 3.8 FN 去审查量化发布，附 Strata 支持
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2929 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 Orinfer E8P Q4A8 量化版上线 Hugging Face
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。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6565 
KRAFTON 发布 Raon-1 mini preview 开源模型，30B-A4B MoE 架构，Apache 2.0 开源
KRAFTON 从零训练的 Raon-1 mini preview 发布，为 30B-A4B（28.8B 总参数、每 token 激活 4.3B）MoE 模型，采用 Raon Delta Attention 与 Raon-mHC 的混合注意力架构，原生支持 262,144 token 上下文，以 Apache 2.0 许可开源。主打韩语对话与 Agent 任务，支持 Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 工具调用；官方基准显示其在 IFBench、Chatbot Korean 等项目领先对比 MoE 模型。
推荐理由：模型卡给出了与其他 MoE 和稠密模型的基准对比、架构细节和完整本地部署方案，可据此评估其真实定位。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3838 
AuroraTTS-100K 发布：不到 100K 参数的英文语音合成模型
AuroraTTS-100K 是一个英文文本转语音模型，参数量不到 100K 即可生成基本可理解的语音。INT8 量化后仅占 127KB，在 CPU 上达 72 倍实时速度、GPU 上达 1120 倍；但遇到难词或长数字时可能含糊不清。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3838 
Meta 816B Muse Spark Open 在 Artificial Analysis 得 39 分，180B Qwen3.8-Flash-Next 得 40 分：11 个开源权重模型得分与规模对比
基于 Artificial Analysis 数据绘制的 11 个开源权重模型得分与总参数量（log 轴）对比图。Muse Spark Open（816B，42B active）得 39 分，Qwen3.8-Flash-Next（180B，6B active）得 40 分；最高为 MiMo-V2.6-Pro（1T）的 46 分，DeepSeek V4.1 Flash 1017（552B）和 GLM-5.3（753B）均为 45 分。该指数是 AA 自评的单一综合分，不反映速度、长上下文或视觉能力。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2727 是我的问题还是 Gemma 的问题？Gemma4 26b 角色扮演中“理解但无法呈现”细节的讨论
一位用户反映 Gemma4 26b（base、Boulesis、StyleTuneV2）能理解角色、场景和动机，但在生成时无法呈现细节，比如详细描述的剑只会被写成“闪亮的金属”，追问细节则输出紫色调文或套路化文字。用户调整提示词无果，认为 Kimi 2.6 在引导细节想象方面表现最好。其配置为 Voyage、FF、Pura's presets，8gb VRAM，只能跑合理 tk/s 的 MoE 模型，并询问 Qwen3.8 等替代方案。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 MishraNepali/Lily-Cybersecurity-7B-Uncensored-GGUF_Q5_K_M 量化版发布
Hugging Face 用户 MishraNepali 发布 Lily-Cybersecurity-7B-Uncensored 的 GGUF Q5_K_M 重新量化版本，体积从 13.5GB 降至 4.07GB，可在 16GB 内存的 CPU 上运行，也可在 Google Colab 使用。该模型源自 segolilylabs/Lily-Cybersecurity-7B-v0.2（Apache 2.0 协议），中间版本由 NiroshanDH 量化并做 abliteration 处理，推荐上下文窗口 4096 tokens，量化版可能出现模型幻觉。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2424 virtuehearts/ministral-uncensored-gguf 模型在 Hugging Face 上线
virtuehearts 在 Hugging Face 发布 ministral-uncensored 的 GGUF 量化版本，提供 Q4_K_M 等格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持 OpenAI 兼容服务器与终端推理，也可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中加载使用。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6363 
HuggingFaceBio 发布 Carbon-X：基于 Qwen3-14B 微调的 14.8B DNA 语言模型
HuggingFaceBio 发布 Carbon-X，一个 14.8B 参数的 decoder-only 模型，在 Qwen3-14B 基础上用 DNA 序列与自然语言联合训练，可在普通对话中直接分析原始 DNA 并用英文回答。混合 tokenizer 用 BPE 处理文本、以 6-mer 编码 DNA，无独立 DNA 编码器；五个 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比 Qwen3-14B 高 27 分，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5% 而推理成本约其 1/1,800；估计分析 ClinVar 240 万个意义不确定变异约需 $300，而所测前沿模型需 $32,000 至 $400 万。
推荐理由：原文给出五个 DNA 基准的平均分、与基线模型的差距和成本对比，可据此评估这个 DNA 微调模型的实际水平。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6666 六个免费模型工具调用横评：gpt-oss-20b 以 88% 准确率胜出
Shinzuu 发布 free-model-bakeoff 评测，六个免费模型在 126 次评分尝试、14 个对抗性问题上跑生产级 tool-calling 流程。openai/gpt-oss-20b 答对 88%、工具路由正确率 95%，超过比它大六倍的模型（64%/76%）；同一权重换托管方降到 64%、中位延迟 28 秒。关键发现包括每日 20 万 token 的隐性限额（约等于全团队每天 60 个问题）、一句补充 'open' 定义的系统提示词带来最大准确率提升，以及评测中发现并修复的六个 harness bug。
推荐理由：实测给出六个免费模型的准确率与工具路由数据，并指出同权重不同托管方的表现差异可能比模型间差距更大。
Hugging Face BlogAI 评分4444 
OlmoEarth v1.3 发布：为全球提供 SOTA 卫星嵌入模型
Hugging Face 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3，可读取一整年的 Sentinel-1 雷达与 Sentinel-2、Landsat 多光谱数据，为全球每个 10 米像素生成 128 维嵌入向量，并同步公开全球预计算嵌入及浏览器工具 Embeddings Explorer。在 27 项评测中，其 128 维嵌入在 20 项上领先 AlphaEarth Foundations（AEF）和 Tessera v2，64 维版本在 18 项上领先；模型权重、预训练数据与代码全部开源，复现一次最终训练约需 $2,720 的 H100 租用算力。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 TristanUK 发布 onyx-qwen2.5-7b-abliterated-lora-GGUF 量化模型
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 TristanUK 发布 onyx-qwen2.5-7b-abliterated-lora
TristanUK 在 Hugging Face 上传了 abliterated LoRA 微调模型 onyx-qwen2.5-7b-abliterated-lora，基于 huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 微调而来，采用 apache-2.0 许可证。该模型借助 Unsloth 实现了 2 倍训练加速，可在 Transformers 中通过 AutoModel 直接加载使用。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4949 
inclusionAI 发布医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante
inclusionAI 基于 Ling-3.0-flash 推出医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante，总参数 124B、每 token 激活 5.1B，采用混合线性 MoE 架构（KDA、gated MLA、稀疏 MoE）。训练上下文扩展至 256K tokens，默认开启思考模式并支持工具调用，面向医疗推理、深度研究与多智能体协作。模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放，官方强调其为研究模型而非医疗器械。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4242 
InclusionAI 一日发布第二款模型：Ling-3.0-flash-Sante（124B 总参数、5.1B 激活）
InclusionAI 发布基于 Ling-3.0-flash 的医疗模型 Ling-3.0-flash-Sante，总参数 124B、每 token 激活 5.1B，上下文窗口 256K。该模型面向医疗推理、文献研究与工具辅助工作流，权重已上架 Hugging Face。这是 InclusionAI 当天继 3.1-flash-1019 更新后公布的第二款模型。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3434 Burabeeh Lab 发布开源无审查模型 Kimibrain（GGUF 版）
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 · 新模型：abliteratedAI 评分2626 Huihui-GLM-4.5-Air-abliterated-lossy-REAP_50-safetensors 上架 Hugging Face
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。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5858 yfHHHE 开源 emoji-native-lm：只会用 1 到 3 个 emoji 回复的 Qwen3-1.7B 微调模型
yfHHHE 发布 emoji-native-lm，基于 Qwen3-1.7B 用 LoRA 做 SFT 加 DPO 微调，对任何输入只以 1-3 个 emoji 回复。训练数据约 12k 条中英文聊天消息，由 Claude Opus 生成并回复，覆盖 1,915 种 emoji；666 条评测提示下经 wrapper 的回复 100% 合规，首轮采样合规率 98.9%，而基座 Qwen3-1.7B 为 0%。仓库提供 Ollama 与 llama.cpp 的 GGUF（1.8 GB q8_0）及 Python wrapper 部署方案，代码采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：仓库公开了数据生成、SFT、DPO 到 GRPO 失败与修复的完整脚本和实测数据，读者可以照此复现并借鉴其偏见修正做法。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1717 mradermacher 发布 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated-i1 的 GGUF 量化版本
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。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分4040 ReadyArt 发布 Omega Arsenal 31B Final 模型
ReadyArt 发布 Omega Arsenal 31B Final，作者称这可能是其一段时间内最后一款 31B 模型，效果明显超过 Swish，并基于 Scotoma 2 训练。该模型是融合 Wicked Tutu、Dark Scarlett、For Her Darkside、Melody1437 等数据集的暗黑向 smut 微调，训练采用 3 epochs 和 128 lora，耗时 24 小时以上。下一步作者计划训练 122BA10B 版 Wicked Tutu，但需 4xH200，预计下月启动。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 Koshkasa 发布 GLM 4.5 Air 的 37.5% REAP 剪枝版本（abliterated lossy）
Hugging Face 上由 concedo 上传的 GLM 4.5 Air abliterated 版本（huihui 去限制版）的 37.5% REAP 剪枝模型。相比此前失败的尝试，校准数据集被泛化（保留 60% creative bias）并按源基准重新打包，激活记录长度从 3072 提高到 8192，并使用稀疏 observer 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。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4242 
Ling-3.1-flash 推送 1019 更新，开源权重即将放出
Ant Ling 的 Ling-3.1-flash 将推出 1019 版本，Artificial Analysis Intelligence Index 得分从 41 升至 44。智能体评测方面，AutomationBench-AA 从 62% 提升到 68%，AA-Briefcase 从约 1400 升至 1524 Elo。API 与开源权重均标注“即将推出”，暂无具体发布日期。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5858 
Qwen3.8-27B TURBO 微调版发布 GGUF 权重，ARC-C 达 735 并大幅削减思考 token
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》
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6262 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 发布，文本编码器拒绝率从 88.9% 降至 1.2%
AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF，将 Qwen-Image 的文本编码器 Qwen3-VL-8B-Instruct 的拒绝方向投影移除，供 stable-diffusion.cpp 以 --llm 参数本地运行。作为聊天模型，英文拒绝率从 88.9% 降至 1.2%，俄语从 38% 降至 0%，MMLU 保持 77.35% 不变；图像侧在 45 条敏感提示上无一翻转，因原管线本就无内容过滤。提供 BF16 到 Q2_K 共 7 档量化，AD-Q4_K 为 4 bit 推荐，附完整制作方法与局限说明。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored GGUF 文本编码器，拒绝率从 88.9% 降至 1.2%》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1717 mradermacher 发布 Spark-X2.6-4B-Tema_Q 量化版 GGUF
Hugging Face 上架了 Spark-X2.6-4B-Tema_Q 的 abliterated 版静态量化 GGUF 模型，由 mradermacher 发布。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量也未被统计，用户如需推理托管可向平台申请支持。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 mradermacher 发布 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 LFM2.5-2.6B-Tema_Q-Abliterated 的 GGUF static quants 量化版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2626 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-W4A16-GPTQ 量化模型上线 Hugging Face
Hugging Face 上可用 nchapman 发布的 Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-W4A16-GPTQ，这是一个 abliterated 版的千问（Qwen3.6）多模态模型 W4A16 GPTQ 量化版本。页面给出用 Transformers、vLLM、SGLang 加载或部署的代码示例，三者均支持 OpenAI 兼容 API，也可通过 Docker Model Runner 运行。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4949 
Carbon-X：最佳开源 DNA 语言模型，可在本地用 llama.cpp 运行
团队发布开源 DNA 语言模型 Carbon-X，基于 Qwen3 14B 在 DNA 与自然语言混合语料上 midtraining 训练，在五个 DNA benchmark 上超过所测全部开源模型，并媲美 GPT-6.1 Sol，成本约低 1,000x。模型已提供 GGUF 版本，可经 llama.cpp 本地运行，支持用自然语言分析 DNA 序列、预测突变影响和生成新 DNA。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 mradermacher 发布 qwen2.5-3b-abliterated-argos GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 qwen2.5-3b-abliterated-argos 的 static quants（GGUF 静态量化）版本。该模型暂无下载统计，也未被任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供推理支持。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5252 
fribourgquants 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去对齐 GGUF 微调版
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。
Hugging Face BlogAI 评分4545 
IBM Granite 时间序列模型集成预测
Hugging Face 发布 Granite Timeseries Ensemble，将四个不同架构的预训练 Granite 时间序列模型（PatchTST-FM-r1、PatchTST-FM-r2、FlowState-r1.1、TTM-r3）组合成一个无需重训练、无需拟合权重的集成预测接口。默认 Probabilistic Ensemble 采用等概率池化，另提供按预测离散度自适应加权的 IQR Ensemble。两个配方在 97 个 GIFT-Eval 数据集配置上评估，配置经宽松许可开源，可通过 granite-tsfm>=0.3.11 从 Hugging Face 加载。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3232 fribourgquants 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-3.5bpw-uncensored 量化版
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 3.5bpw 去审查（uncensored）量化版。附带的性能测试显示，EXL3 3.5 配置在并发 1 时生成速度约 129.3 tokens/s、并发 32 时约 480.8 tokens/s，并发 1 的 time_to_content_p50 约 0.39 秒；同测试中 Native MXFP4 在并发 32 达 831.7 tokens/s，NVFP4 target 达 796.1 tokens/s。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 fribourgquants 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3 2.875bpw uncensored 量化版
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 2.875bpw uncensored 量化版本。附带的性能测试显示，Native MXFP4 在 batch 32 时达到约 831.66 tokens/秒，EXL3 2.875 在 batch 32 为约 452.16 tokens/秒，batch 1 时首 token 延迟约 0.41 秒。量化模型可在 Hugging Face 获取。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 fribourgquants 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型
fribourgquants 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型，并给出基准测试数据。原生 MXFP4 在单并发下达 146.84 tokens/秒、32 并发下达 831.66 tokens/秒，高于 NVFP4 target 与 EXL3 2.875/3.5 配置；单并发 time_to_content p50 为 0.34 秒。该模型为 uncensored 版本，测试数据已公开。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1919 
mradermacher 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 i1-GGUF 量化模型，提供按大小排序的多种量化版本及 0.2GB 的 imatrix 文件供自行制作量化。静态量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README 说明。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1515 EsteefAi 镜像 Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF（IQ4_XS / Q6_K_P）
EsteefAi 在 Hugging Face 发布 ttindall 的 Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 镜像，文件与原版逐字节一致（SHA-256 相同），采用 apache-2.0 许可。镜像旨在保证 Philibert 安装可用，支持通过 Ollama 拉取 IQ4_XS 和 Q6_K_P 两种量化版本。