Hugging Face 上架 SOMEHOTMEAL/LFM2.5-24B-A2B-abliterated 模型
SOMEHOTMEAL 发布的 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 模型已上线 Hugging Face，参数规模 24B，提供 Safetensors 格式及 F32、BF16 张量类型。该模型暂无模型卡，也未部署到任何 Inference Provider，目前无下载数据。
#开源模型
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2121 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1616 dsfsfdff 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-GGUF 模型
Hugging Face 上架模型仓库 dsfsfdff/Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-GGUF，提供 IQ3_S 量化版本。文档给出通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker 等工具运行该模型的具体命令，可启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器或在终端直接推理。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4848 Spark-X2.6-4B-Tema_Q-Abliterated 模型发布
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。
Hugging Face BlogAI 评分2424 
NVIDIA Kumo Forecast：结合预训练时间序列表示、历史模式检索与可解释性
NVIDIA 发布 Kumo Forecast（前身为 NV-Tesseract Forecasting），一个多变量时间序列预测模型，基于 MOMENT-1-large 约 340M 参数编码器加可训练预测头。其 DARR 模式通过 k-nearest-neighbor 检索历史模式并与直接预测融合，并提供滞后与特征归因等可解释性输出。模型以 Apache 2.0 许可开源，支持 256 至 2048 的输入序列长度。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 Hugging Face 模型卡片：Ansh92928219/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 使用指南
Hugging Face 上架了 Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个用于图像生成的 NSFW 去审查 LoRA 权重模型。页面提供了基于 Diffusers 库的加载与推理示例代码，需配合基座模型使用，并支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境和 Draw Things 等本地应用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Instruct-bf16-GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上架 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Instruct-bf16-GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理。
GitHub · 3D 生成新仓库精选AI 评分6262 Let It Be Simple 开源一步动作生成 VLA 模型代码与权重
论文《Let It Be Simple: One-Step Action Generation for Vision-Language-Action Models》发布代码与权重，方法只需把训练时间步分布偏向噪声端点 t' = α·t / (1 + (α−1)·t)，无需蒸馏、新目标函数或新架构即可训练一步 VLA 策略。论文认为该效应是结构性的：丰富观测 tightly 约束紧凑动作目标，使不可约速度损失在噪声端点坍缩，而非像图像生成那样形成 U 形。
推荐理由：论文给出把训练时间步分布偏向噪声端点即可训练一步 VLA 策略的方法，并附开源代码、配置和 LIBERO 成功率数据，可复现验证。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2222 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上架 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化模型，提供 Q4_K_S 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2525 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化版本。文档给出通过 llama.cpp、Ollama、Docker 等工具运行 Q4_K_S 量化文件的命令，可直接启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端推理。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5454 xtools-at 发布 Ministral-3-8B-Reasoning-2512 的去对齐版本，拒绝率从 96/100 降至 6/100
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。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分5959 
HuggingFaceBio 发布 14.8B DNA 语言模型 Carbon-X
Hugging Face 联合 Zhongguancun Academy 与 Telethon 遗传学研究所发布开源 14.8B 模型 Carbon-X，基于 Qwen3-14B，用混合 tokenizer 在单一 decoder 中联合建模 DNA 序列与自然语言。五项 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比起点 Qwen3-14B 高 27 分，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5% 而推理成本约为其 1/1800，分析 ClinVar 全部 240 万意义不明变异约花 $300。权重以 bfloat16 适配单张 80 GB GPU，可用 vLLM 部署，支持作为 agent 工具调用，未做临床验证、不可用于医疗决策。
推荐理由：原文给出五项 DNA 基准得分、成本对比和完整训练配方，读者可以据此评估这个 DNA 语言模型的实际水平与用法。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5252 
OvisOCR3 发布：基于 Qwen3.5-0.8B 的 OCR 模型，支持结构化输出与跨页表格重建
OvisOCR3 基于 Qwen3.5-0.8B，以 Apache 2.0 开放，附 vLLM 推理示例。新增结构化 JSON 输出（含边界框与元素类别）、按字段或 JSON 模板的关键信息抽取、图表描述与流程图 Mermaid 输出，以及先解析再用同一模型合并相邻页表格片段的跨页表格重建。官方报告 OmniDocBench v1.6 得分 96.74、MDPBench 88.80（由 69.00 提升）、PureDocBench 82.31（由 75.10 提升）。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1515 mradermacher 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 的 i1-GGUF 量化版
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 模型的 i1-GGUF 量化版本，模型参数量为 555k，采用 abliterated（去插话微调）处理，托管于 Hugging Face 仓库，支持用户登录后查看硬件兼容性信息。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 mradermacher 发布 Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated-i1-GGUF 量化模型
Hugging Face 上的 mradermacher/Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated-i1-GGUF 提供 Q2_K 等量化版本，可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux 和 Windows 上以 `llama serve` 启动本地 OpenAI 兼容服务器或在终端直接推理，也支持 Ollama、Docker Model Runner 运行，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4545 
InternScience 发布 Sage-A1.5：基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 35B MoE 智能体模型微调
InternScience 发布 Sage-A1.5，一个基于 Qwen3.6-35B-A3B 微调的 35B Mixture-of-Experts 智能体模型，主打长程科学问题求解。该模型支持跨子智能体的并行任务编排与独立上下文、可选的链式思维内自验证，以及原生 function calling 等工具集成能力，提供 GGUF 格式供社区使用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4848 LxBarn 发布 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 去审查版
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5757 Qwen3.8-27B Uncensored Aggressive GGUF 量化版发布，附 FastMTP 加速方案
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。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5151 
Qwen3.8-Flash-Next 1.66bpw EXL3 量化可完整装入 5090 并稳定推理
/u/Unstable_Llama 在 r/LocalLLaMA 分享 Qwen3.8-Flash-Next 的 1.66bpw EXL3 量化版本，无需 offload 专家即可完整装入 5090。推理全程稳定、无推理循环，速度 200-300 t/s；因 32 GB 显存即便配合 cache 量化上下文空间仍紧张，需做较多 compacting。权重发布在 https://huggingface.co/turboderp/Qwen3.8-Flash-Next-exl3，附量化模型生成的液体猫演示视频。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4848 
KRAFTON 发布 Raon-1-mini-preview：30B-A4B MoE 开源模型
KRAFTON AI 从零训练的 Raon-1 mini 是 30B-A4B 的 MoE 大语言模型，以 Apache 2.0 许可开源，主打韩语对话与智能体任务。模型内置思考能力，支持 Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 的工具调用，并提供 DFlash2 草稿模型加速投机解码；提供 MXFP8 与 NVFP4 量化版本，NVFP4 可在单张 RTX 5090（32 GB VRAM）上推理。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 mradermacher 发布 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 的 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Rice-Cracker-Qwen3.5-0.8B-Abliterated-Base 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：uncensoredAI 评分1212 b2z 发布 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-oQ4e-mtp 模型
b2z 在 Hugging Face 上架基于 Qwen 的未审核模型 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-oQ4e-mtp。模型采用 Safetensors 格式，参数规模 28B，张量类型为 U32 与 BF16，暂无模型卡，尚未部署到任何 Inference Provider。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2222 botp/Moss-image-nsfw-uncensored-lora：基于 MOSS-Image-SFT 的 NSFW 去审查 LoRA 使用指南
botp/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 是一个用于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的 NSFW 去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 加载，提示词以触发词 moss_xvstyle 开头。官方文档给出 pip 安装与推理代码示例，并支持 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等笔记本与本地应用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1919 b2z 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored-oQ4e-mtp 量化模型
b2z 在 Hugging Face 上架了 GLM-5.3-Flash-Uncensored-oQ4e-mtp 模型仓库，该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享 Hugging Face 账号信息后才能下载文件与内容。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1616 AvaSiG 发布 abliterated 版 Qwen2.5-7B 模型
Hugging Face 上架了 AvaSiG/qwen2.5-7b-abliterated-argos，一个基于 Qwen2.5 的 abliterated 去应答化模型。模型为 F16 精度、8B 参数，采用 Safetensors 格式，未提供 model card，尚未部署任何 Inference Provider，也未统计下载量。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1515 AvaSiG 发布 abliterated 版 Qwen2.5-7B 模型 qwen2.5-7b-abliterated-argos-v06
Hugging Face 上架了 AvaSiG 的 qwen2.5-7b-abliterated-argos-v06，一个基于 Qwen2.5 的 abliterated 模型。该模型采用 Safetensors 格式，参数规模 8B，精度为 F16，目前尚无模型卡，也未部署任何 Inference Provider，下载量未被追踪。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2424 mradermacher 发布 Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated-GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwopus3.5-27B-v3-Abliterated 的 GGUF 量化版本，含 Q4_K_S 等格式。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，并可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner 等工具中使用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 
mradermacher 发布 Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 基于 Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16-abliterated 发布了 imatrix 量化 GGUF 版本，并提供 0.1 GB 的 imatrix 文件供用户自行制作量化。该模型为视觉模型，mmproj 文件存放于对应的 static 仓库中；静态量化版本另有单独仓库提供下载。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5050 
pplx-decider-v1.2 成本数月内降至十分之一，两款模型开源
Perplexity 的 pplx-decider-v1.2 决策成本仅为 GPT 6 Luna（低推理）的十分之一，决策质量相同；pplx-decider-flash-v1.2 在 Decisions API 中对比 6 Luna 亦然，v1.2 还比 Jev 便宜 2.5 倍。两款模型均以 Apache 2.0 许可证开源。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1919 mradermacher 发布 Ministral-3-3B-Instruct-2512 的 BF16 abliterated GGUF 量化版
Hugging Face 用户 mradermacher 发布 mistralai Ministral-3-3B-Instruct-2512 的 abliterated 处理版 GGUF 量化模型，基于 BF16 权重制作静态量化。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7070 koldfrontier 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 FP8 abliterated 完整权重
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》
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 mradermacher 发布 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 量化 GGUF 版本
Hugging Face 用户 mradermacher 上传了 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 i1-GGUF 量化模型仓库。该模型参数规模为 1.49M，仓库页面暂缺 YAML 元数据，下载量数据尚未显示。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 mradermacher 发布 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化模型
Hugging Face 用户 mradermacher 上架 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 量化版本。该模型基于 Ministral-3-3B-Reasoning 的无审查版本，仓库页面未提供详细模型说明，下载量数据暂未显示。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 pottokao 发布 MiniMax-H3-TextEncoder-16GB-abliterated-GGUF 模型
pottokao 在 Hugging Face 上发布 MiniMax-H3-TextEncoder-16GB-abliterated-GGUF 模型，提供 abliterated 版本的 GGUF 格式。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器，并兼容 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种工具。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5454 Ternary-Bonsai-2-27B 无对齐 GGUF 发布，MTP 头重量化后可跑进 8GB 显存
作者发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-Q4_0-GGUF，在 Hikari07jp 的 abliterated 构建基础上把 MTP 草稿头从 Q8_0（430.41 MiB）重量化为 Q4_0（227.91 MiB），使组合能在 8GB 显卡上运行，实测 RTX 3070 上 45.7 tok/s、7 724 MiB 显存。主干与 abliterated 构建逐位一致，仅 blk.64.* 不同；因 MTP 头只是草稿、输出由主模型验证，困惑度 8.4593 与无头版本 8.4557 在测量误差内，200 个贪心 token 零分歧。
推荐理由：作者给出逐字节校验和 RTX 3070 8GB 实测数据，说明把 MTP 头降到 Q4_0 后为何不损失输出质量。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 chfm/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 发布于 Hugging Face
Hugging Face 上线 chfm/Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 的 load_lora_weights 加载使用，触发词为 moss_xvstyle。该模型同时支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1212 dealignai 发布 Ornith-1.5-122B-ABLITERATED GGUF 版本
dealignai 在 Hugging Face 上架 Ornith-1.5-122B 的 ABLITERATED GGUF 版本。该列表不含模型权重，权重与完整模型卡位于 dealignai/Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-GGUF 仓库，下载、评测结果和运行说明请使用该 UNCENSORED 仓库，基座模型为 ornith-ai/Ornith-1.5-122B。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1515 dealignai 发布 Ornith-1.5-122B-ABLITERATED-NVFP4
dealignai 在 Hugging Face 上架 Ornith-1.5-122B 的 ABLITERATED NVFP4 版本。该列表不含模型权重，权重与完整模型卡位于 dealignai/Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-NVFP4 仓库，下载、评测结果和运行说明请使用该 UNCENSORED 仓库，基座模型为 ornith-ai/Ornith-1.5-122B。
AIHOT · 精选精选AI 评分5656 Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，816B MoE 支持 1M token 上下文
Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，提供 Day-0 serverless 调用。该模型为 816B 参数 MoE 架构，每 token 激活 42B 参数，上下文窗口 1M token，主打长上下文编码与 Agent 工作。
推荐理由：给出了参数规模、激活参数和上下文窗口等关键配置，读者可据此判断该模型是否适合长上下文和 Agent 场景。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 dan9070 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 量化模型（IQ3_S/Q8PLE）
dan9070 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版模型 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-Q8PLE，提供 Q8_0 等量化版本。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，并可在 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中直接调用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 
Qwen-Image-2.1 Uncensored 量化版发布，提供 GGUF/Safetensors/MLX 多格式本地部署
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 量化模型，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b_int8_convrot 可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。