新闻、仓库与研究，按时间排列。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GSQ 混合层级量化无对齐版本，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上以 12–13 tok/s 解码运行。模型对专家采用 ternary/2-bit/3-bit 混合量化（平均 2.093 bpw），并施加 mrfakename 风格的 rank-2 拒绝方向编辑；行为探针显示 chat 模式 100 个有害与 100 个安全样本均 0 次拒绝，think 模式同样 0 次拒绝。
推荐理由：卡片给出了量化前后困惑度对比、拒绝探针和速度实测数据，读者可以据此判断这个 152 GB 版本在消费级硬件上的真实质量。
dealignai 团队发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的权重级 abliterated 无对齐版本，基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活），原生 FP8 权重、1M token 上下文，保留视觉、推理与工具能力。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off/max 下均 100% 响应、零拒绝，MMLU-14k 整体从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类后约 -1.1 pp。模型卡附 SGLang dsv4.1 分支与 vLLM 的部署路径、并发与显存经验数据，以及 ninja、--ep-size、reasoning parser 等启动坑位说明。
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》
作者在单张 RTX 3080 20 GB 上用 llama.cpp 实测了 Qwen3.8-27B 的 Huihui 与 Heretic RVN 两个 abliterated 量化版本，仓库不含模型权重。结果显示 RVN IQ4_XS 在 MTP 下最快（代码 69.4 tok/s、散文 58.2 tok/s，比 Huihui 快约 5–7%），德语困惑度略低，通过 88.6K 上下文与全部 6 项工具调用测试，但多占 1.1 GB 显存导致 n-max 3 无法启动；MTP 草稿深度 n-max 2 是综合最优设置，MTP 对 prefill 无帮助反而约损失 5%。
huginnfork 发布基于 local-inference-lab/Qwen3.8-Flash-Next-FLARE 的 abliterated 版本，对 25,188 个张量中的 24,576 个做了拒绝方向编辑，属于不完整编辑。在 16 条提示词、协议 A（关闭思考）下，未编辑母模型拒绝率 100%，该版本为 18.8%，完整参考版为 0%；作者提醒 n=16 区间较宽，残余拒绝来自未编辑的 612 个注意力、共享专家和嵌入张量。
推荐理由：原文给出拒绝率实测和未编辑张量清单，读者可以据此判断这个不完整消融版本到底去掉了多少对齐。
huginnfork 发布 Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4-Abliterated v4 的 CSF 压缩容器，比原版小 3.58 GB，权重与 v4 逐位一致。消融在量化网格上原位进行，rank-1 拒绝方向取自第 46 层、alpha=1.0，共编辑 25,188 个张量；有害拒绝率从母模型的 136/136 降到 0/136，过度拒绝从 4/59 降到 0/59，GPQA 差异不显著（p=0.286）。需带 NVFP4-CSF reader 的 vLLM 源码构建才能加载，作者提醒该模型拒绝行为被有意降低，部署时需自备安全措施。
推荐理由：原文给出rank-1拒绝方向消融的具体参数和与母模型的有害拒绝率对照数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际改动幅度。
Baekpica 将 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED FP8 权重按 YoungAi 的 vq8sh14-q4k-mtpnative 配方原样转换为 VQ GGUF，基础文件约 113.6 GB，面向 128 GB DGX Spark，上下文保持原生 1,048,576 tokens。该量化约 1.6 bits per routed-expert weight，同配方在 V4.1 Flash 上与 FP8 模型 next token 一致率为 69–79%，质量与去审查行为可能下降。目标运行时为 ds4-dfm-rs，1017 Engram 表（2 × 101.5 GB）需从本地 SSD 读取。
candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除了 IFM 的 K2-Horizon-7B 的拒绝行为，以单个 Q4_K_M GGUF（5.59 GB）发布在 Hugging Face，Apache 2.0 协议。288 个 StrongREJECT 有害提示的拒绝数从原版 287 降到 3，300 个 Alpaca 无害提示拒绝数从 2 降到 0，KL 散度 0.052，GSM8K 正确数 1222 对 1209，均在噪声范围内。编辑为 rank-3 修改，覆盖 61 个输出矩阵；搜索的 313 次试验和最终评测均在 llama.cpp 中开启 thinking、reasoning effort high 下完成，前两名候选曾因数学成绩下降或思考预算耗尽被淘汰。
推荐理由：原文给出拒绝率、KL 散度和 GSM8K 的前后对照数据，读者可以据此判断这次权重编辑到底去掉了什么、损失了多少。
bigfat 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated 的 DwarfStar Q2 GGUF 量化版本，基于 s-zaizen 用 Hereteric 对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash 去审查后的 checkpoint（拒绝关键词率 97/100 → 24/100）。提供 imatrix 校准版（推荐）与 bootstrap 版两个文件，imatrix 版 NLL 0.359，与原版 Q2（0.346）基本持平，需在 128 GB Mac 上用 --ssd-streaming 运行。
drowzeys 在 Hugging Face 发布 keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated，这是针对 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 keys overlay 而非完整 checkpoint。消融范围为 L10–35 的 attn.wo_b（λ=3.5，k=1，mean Δrel ≈ 0.053），L0–9、L36–39、MTP、vision、Engram、experts 等锚点保持不动；Refusal32 32/32 BYPASS、0 拒绝、0 乱码，Cyber 22/22 BYPASS。
推荐理由：原文给出了消融层范围、λ参数和 Refusal32 拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐 overlay 的实际改动幅度。
nofacedfl 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3 Uncensored Maya 量化包，将 Z.AI 的 753B MoE 模型用 GPTQ 压到约 2.5 bit，配合 Project Maya 的 GLM-5.3 移植版引擎运行。在 7 张 GPU（5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB）上达 43–57 tokens/s，支持 512K 上下文，JailbreakBench 拒绝率从原版 39/40 降到 2/40，其中量化后为 6/40，再通过 78 层×3 方向的拒绝向量在运行时投影移除降至 2/40；对 FP8 的 KL 为 0.204、top-1 一致率 88.4%。
推荐理由：原文给出完整的去对齐实现路径和 JailbreakBench 拒绝率前后对比，还附量化精度损失数据，可复现可核查。
Piecrust 将 Huihui 的拒绝方向消融编辑重新应用到 NVIDIA 的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local 权重上，发布去对齐版本。仅改动 15 至 36 层的 44 个矩阵（self_attn.o_proj 与 mlp.shared_experts.down_proj），其余权重与原检查点逐字节一致；因 NVIDIA 做过量化感知蒸馏，编辑以 rank-1 方式重算而非直接套用 delta，重编码后保留 91-95% 编辑强度。实测在 2× RTX PRO 6000 Blackwell 上拒绝探针 12 问 0 拒绝（原版拒绝 2 次），GSM8K 94/96 对 95/96，解码速度基本持平；需 NVIDIA 列出的容器环境，上游 vLLM 暂不支持。
推荐理由：原文给出逐字节校验、拒绝探针前后对比和速度质量数据，可据此判断这个去对齐版本改了什么、代价多大。
dealignai 在 Hugging Face 上镜像了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 2.9bpw abliterated 量化版本。该仓库为镜像，权重、文档和更新实际存放在同名的 UNCENSORED 仓库中，后者持续更新并包含完整 README 和评测表。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 2.9bpw 量化包（388 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、thinking 开关与 vision/MTP/Engram 权重保留。实测 MMLU-500 从 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 chat 模式 320 项全部 COMPLY；在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 前后对比和 HarmBench 拒绝率数据，可以量化评估去对齐带来的能力损失。
一位用户在 r/SillyTavernAI 发帖求助：他已按 YouTube 教程搭好 SillyTavern 并通过 OpenRouter 连接模型，但发现当前活跃的免费模型似乎都不允许露骨 NSFW 内容，询问是否有合适模型，或者直接用 JanitorAI 更好。
RuCoverLAB 发布 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的 abliterated（去审查）版本，用 Heretic 工具移除模型的「拒绝方向」。在 100 个敏感提示词测试中，拒绝次数从原版的 43 次降至 14 次，降幅 67%；KL 散度仅 0.0021，表明推理能力基本无损。
Loke-60000 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-abliterated，基于 NVIDIA 的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local（revision b9ce18a）投影移除两个拒答方向，仅修改 80 个张量、21 个分片中的 2 个，量化格式不变。模型不再拒答，可能执行删除数据等破坏性请求；未跑任何 benchmark，需搭配基础模型其余 19 个分片使用，遵循 NVIDIA Open Model Agreement 和 Qwen Community License 1.0。
dealignai 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去审查 FP8 版本，移除拒绝行为并保留视觉、视频、工具调用、推理档位（low/high/max）与 1M token 上下文。模型采用原生 FP8 (e4m3) 权重加 FP4 MoE 专家，40 层 MoE，与上游字节兼容，MIT 许可，需手动申请访问；内部合规冒烟测试 10/10 全部通过，已在 4×H200（564 GB VRAM）上验证。
Hugging Face 上新增 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ABLITERATED-FP8 仓库，与 UNCENSORED 仓库为同一模型、同一发布日期，仅为方便搜索 "abliterated" 的别名引用。基础模型与推理引擎（inference/）、编码模块（encoding/）来自 DeepSeek-AI（MIT），再分发、量化（GGUF/MLX/EXL/AWQ）或微调时须署名 dealignai 并回链原仓库。
lafintiger 在 Hugging Face 上传了 huihui-ai/Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 的重标注副本，权重未修改，仅将 base_model 标注改为同架构的 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B，以便在 Tiiny 设备上导入。原模型是通过 abliteration 移除拒绝行为的无审查版本，仅对第 11 至 29 层做了消融，许可与署名归原作者。
开发者 /u/indrasmirror 发布了基于 Strata 的推理引擎 Xolotl，可在单张 RTX 4090（24GB）加 90GB DDR4 和 NVMe 的游戏 PC 上运行 552B 的 DeepSeek-V4.1-Flash，权重分布在 VRAM、锁定内存和 NVMe 中并按 token 按需拉取专家。实测 27 tok/s 解码、180-320 tok/s 预填充、512K 上下文、HumanEval 21/21、工具调用 10/10、agentic 修 bug 3/3，同一引擎还能跑 GLM-5.3-Flash、Qwen3.8-Flash-Next 和 Qwen3.8-27B。
推荐理由：作者给出了单张 RTX 4090 跑 552B 模型的具体配置和实测吞吐数据，方案可直接复现。
/u/mrfakename0 发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 abliterated 版及 base 与去对齐版的 GGUF 量化（imatrix 尚在制作中）。拒绝率从 97/100 降到 4/100，think 模式从 98/100 降到 9/100；因 chat 与 think 模式拒绝方向不同，作者测量并移除了二者张成的 rank-2 子空间，并附上可免重新下载权重的 LoRA。
mrfakename 在 Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated 的 GGUF 量化版本，提供 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，也可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
mrfakename 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，用方向性消融移除拒绝行为。chat 和 think 模式沿不同方向拒绝，因此移除 rank-2 拒绝子空间，逐层测量方向并投影出 40 个主层的残差流写入，各层强度由多目标搜索确定。Q8_0 GGUF 贪心解码下，chat 拒绝率从 97/100 降至 4/100，think 模式推理头拒绝从 98/100 降至 9/100，harmless 首词 KL 为 0.067；路由专家、嵌入、Engram 表和 DSpark/MTP 层与原版逐位一致，另提供 abliteration-lora.gguf 和 abliteration-edit.npz。
推荐理由：原文给出rank-2拒绝子空间的消融方法和拒绝率前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
distributedcognition 在 Hugging Face 发布 JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking 的 abliterated 版本，用投影式 writer 级消融从权重中移除拒绝方向，gated alpha 0.8 下 104 条有害提示的 judge 拒绝从 12 降到 5，MMLU-14k 仅降 0.05pp。发布包含逐层拒绝方向文件（refusal_directions.pt、dirs.npz）供任意强度重消融，完整评测原始数据在 eval-results/，GGUF Q8_0 量化可在 llama.cpp、LM Studio、Ollama、Jan 运行，Apache 2.0 许可。
推荐理由：原文给出消融方法细节和拒绝率、MMLU 前后对比数据，读者可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B 通过 abliteration 技术制作了去审查版本 Huihui-Qwen-AgentWorld-35B-A3B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。该模型安全过滤大幅削弱，可能生成敏感或不当内容，官方建议仅用于研究、测试或受控环境，避免直接投入生产或面向公众的商业应用。
sky3c 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，用 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法去审查，8 bit 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535。模型将思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10，8 bit ARC-C 735、ARC-E 882，4 bit ARC-C 719，作者称在全部 7 项基准上超过原版 Qwen3.8-27B。提供常规与 MTP 两种 GGUF 量化，Q4_K_S 下常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s（5090 实测），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），工具调用建议 Q4_K_M 以上量化。
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》
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的投影控制向量（GLP），在残差流 layers 1–39 以 alpha 0.75 施加 h <- h - alpha*(h·d)d，不修改任何权重。校准阶梯显示 alpha 0.75 为拐点：refusal32 从 stock 1/32 提升到 23/32 comply，alpha 1.0 达 26/32 但中英代码混杂翻倍，alpha 2.0 反而回退到 10/32 且 31/32 出现混杂；验证基于 vLLM 离线 4x H200、greedy、thinking off、n=32。
推荐理由：作者给出了完整的 alpha 校准阶梯和拒绝率、代码混杂等实测数据，读者可以据此判断这个控制向量的实际效果与适用边界。
hrm-labs 在 Hugging Face 上发布 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 的 abliterated 去审查版本，提供 GGUF 格式。该模型基于 Llama 3.1 8B Instruct，通过 abliteration 技术制作，并使用了 Llama 3.1 70B Instruct 的 lorablated 处理，原始代码与技术来自 @FailSpy。
koldfrontier 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated 衍生版，对全部 48 层共 24,720 个组件逐权重移除拒绝方向，无训练、无新数据。实测显示未授权框架下的保护性拒绝从 85% 降至 69%，有害请求服从率从 91.0% 升至 94.5%，良性提示的 KL 散度仅 0.0057，但 8 项能力探针丢了 3 项；方向捕获依赖 thinking 开启的提示模式，enable_thinking=False 时有害服从率仅 2.5%。作者定位其为安全研究产物而非安全对齐模型，数字为单模型案例研究。
推荐理由：原文给出逐组件消融方法与消融前后的拒绝率、KL 散度对照数据，可据此判断这次去对齐实际改变了什么、损失了多少能力。
NeverWantedJr 基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 上游权重发布无审查版 GGUF 量化文件，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）多种规格，推荐 Q4_K_M（4.60 GB）兼顾体积与质量。该版本无内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 内容，配套 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，通过 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 本地运行，文本编码器卸载到内存可节省 9–17 GB 显存。
moeshawky 发布 distributedcognition/humanizer-abliterated（11.96B 参数，Gemma4UnifiedForConditionalGeneration 架构）的 FP8-DYNAMIC 量化版，体积 13.02 GB，为 BF16 原版的 54.4%，仅对 328 个语言模型 linear 层做 E4M3 权重与动态激活量化，嵌入、lm_head 及视觉/音频模块保持 BF16。该版本经结构验证可运行，可在 vLLM、SGLang 或 Transformers 中直接加载，但未做 benchmark，无 perplexity 或吞吐数据。许可证为 apache-2.0，需遵守上游基础模型的附加条款。
moeshawky 发布 distributedcognition/Hemmingway-1-27B-abliterated 的 FP8-DYNAMIC 8-bit 量化版，基于 27.32B 参数的 BF16 原模型，体积从 54.64 GB 降至 30.30 GB（55.5%）。仅量化语言模型解码器内 496 个 linear 层权重（F8_E4M3、per-channel 对称），激活为 per-token 动态量化，lm_head、embed_tokens、MTP 头与 Gated DeltaNet 状态张量保持 BF16。实测 FP8 权重 SNR 约 31.6 dB，可在 vLLM、SGLang 或 Transformers 直接加载，未做 benchmark。
moeshawky 发布 distributedcognition/Hemmingway-1-27B-abliterated 的 INT8 W8A8 动态量化版，基于 27.32B 参数的 BF16 原模型，体积从 54.64 GB 降至 30.30 GB（55.5%），仅量化语言模型解码器中的 496 个 linear 层，lm_head、embed_tokens、MTP 头与 Gated DeltaNet 状态张量保持 BF16。实测 INT8 权重 SNR 约 39.6–40.8 dB，logits 分布接近原模型；可直接在 vLLM、SGLang 或 Transformers 中加载，尚未做 benchmark、吞吐或消融鲁棒性测试，许可证为 apache-2.0。
Baekpica 正在将 abliterated 版 GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8 转换为实验性 GVQ1/GGUF v3 格式（Q4_K nonexpert v3），权重上传前仓库暂不可加载。转换复用 GLM-5.3-Flash-VQ-GGUF 的结构：36,288 个路由专家矩阵用八维 VQ（K8192，每权重 1.625 index bits），316 个非专家矩阵用 Q4_K，面向 DGX Spark (GB10) 服务。模型经 abliteration 移除了安全对齐，采用 MIT 许可，仅声明研究用途。
varun-balani 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-32B-Instruct 的 abliterated 版本，用 Heretic 的 ARA 修饰器去除拒绝方向。mlabonne/harmful_behaviors 拒绝率从 98/100 降到 10/100，相对基座模型 KL 散度 0.22；该结果从 24 次试验的优化中选出，提供 bf16 全量权重及 Q4_K_M（约 20 GB）和 Q8_0（约 35 GB）GGUF 量化版本，Q4_K_M 可在约 36 GB 内存的本地环境用 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 运行。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比和 KL 散度数据，可据此判断这个去对齐版本的行为漂移程度。
Reddit r/LocalLLaMA 用户提出用 LORA 移除大语言模型的拒绝行为，相比 heretic 等直接修改模型权重的通用方法成本更低、更灵活，可按需加载/卸载并保持模型原样。作者提到 Krea2 turbo/base 已有去除文本编码器审查的 LORA，并询问该方法与 heretic 或 cyber 版本在 glm 5.3 Flash 上的优劣对比。
ttindall 将 DavidAU 的 Turbo-Brilliance "AI Construct" 模式套用到 HauhauCS 的无审查 Qwen3.8-27B 上，发布 Defiance Uncensored GGUF，移除拒绝层，提供 Joker、Dr. House、20-agent Einstein panel 等 40 种模式。权重与上游逐字节一致（866 个 tensor 全部核对），IQ4_XS 量化 15.7 GB 可在 24 GB 显卡跑 131K 上下文，RTX 4090 上 instruct 模式解码 86-90 tok/s，兼容 llama.cpp、LM Studio 和 Ollama。
BoldingBuilds 发布 Meta Muse Spark Open（816B 总参数 / 42B 激活）的无审查 abliterated 版本，直接在 Unsloth UD-IQ1_S GGUF 上原位编辑，全程不做 BF16 反量化。拒绝率从原版 85.06% 降到 1.30%（StrongREJECT 留出集），ForbiddenQuestions 上从 60.00% 降到 0.00%，XSTest 过度拒绝保持 0%，MATH-30 为 25/30 对原版 26/30。方法为对 62 层中第 10-53 块做读写侧投影（λ=1.0，每块单独估计拒绝方向，共 61 个方向），编辑 309 个张量、256 个路由专家未动，λ=0 时输出与输入字节一致作为自检门槛。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照与逐块方向估计方法，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少、代价多大。
mradermacher/Vietnamese-4B-Chat-abliterated-GGUF 是一个 abliterated 版本的越南语 4B Chat 模型 GGUF 量化仓库，提供 Q4_K_M 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 上运行，支持启动 OpenAI 兼容的本地服务器或终端直接推理，也可通过 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic 静态量化 GGUF 模型仓库。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪，用户可申请提供推理支持。