新闻、仓库与研究，按时间排列。
mecha-factory 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored（HauhauCS Aggressive）Q4_K_M GGUF 文件，将 unsloth 转换的 MTP 头嫁接到 HauhauCS 的去审查模型上，供 llama.cpp 以 --spec-type draft-mtp 进行投机解码。未做任何重训练或重量化，block_count 从 40 变为 41；Apple Metal 上接受率实测 0.79–0.86，CUDA 上约 0.6。文件按 Apache License 2.0 开源。
NeosQ 基于 OrcaRouter 去审查的 Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B MoE）BF16 权重，用 MTPLX Forge 按 flash-next-optimized-speed 配方制作 4-bit 量化版，总大小 115.3 GB，保留原生 MTP 投机解码头。在 M5 Max 128 GB 上 MTP 投机解码达 85.7 tok/s，为普通解码的 2.07 倍；需 Apple Silicon、macOS 14+ 及 96–128 GB 统一内存，支持 OpenAI/Anthropic 兼容 API，采用 Apache 2.0 许可证。
BIGJUTT 发布 Qwen3-8B-abliterated，基于 Qwen/Qwen3-8B，使用开源工具 OBLITERATUS 通过激活工程（abliteration）以 advanced 方法移除模型的拒绝行为。模型可通过 transformers 的 AutoModelForCausalLM 加载使用，OBLITERATUS 代码托管在 github.com/elder-plinius/OBLITERATUS。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.6-35B-A3B 的去审查版模型 Aggressive 变体，0/465 拒答，不改动数据集与能力。该模型为 MoE 架构，总参数 35B、每 token 激活约 3B，原生 262K 上下文，支持文本、图像、视频多模态。提供 Q8_K_P 到 IQ2_M 多种 GGUF 量化（K_P 量化以约 5-15% 更大体积提升 1-2 级质量），兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
一位用户求助：Gemma 4 31B heretic 系列是他试过数十个模型中唯一真正无审查的选择，但 NanoGPT 上约 90% 的生成请求要等 60 秒以上并失败，Pro 订阅自动路由的 Arli 和 Aoru 表现同样糟糕，Arli 官网免费试用 token 速度也极慢。他希望找到支持该模型或其他无审查模型、提供 128-256k 上下文且稳定的服务商。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 3.5bpw 量化包（257.6 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，保留视觉权重、MTP 头与 n-gram 表。实测 HarmBench-320 在 chat 与 thinking 模式均 320/320 全部 COMPLY，MMLU-500 从 67.60% 降至 64.80%（-2.80 pp）。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 55 tok/s 解码，并建议如需更低比特应重新跑 abliteration 流程而非直接重量化。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HarmBench 的前后对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本在拒绝率与能力之间的取舍。
dealinai 以 CRACK 权重级消融方式发布 GLM-5.3-Flash 的无对齐 FP8 版本，直接在张量中移除拒绝行为，不用微调、LoRA 或模板技巧。HarmBench-320 贪心解码 320/320 全部服从（0% 拒绝），MMLU 87.33% 高于基座 86.74%；模型为 320B 总参数、每 token 激活 18B 的混合 MoE，1M 上下文，H200 上原生 FP8 解码 163 tok/s，MTP 投机解码 211 tok/s、接受率 75.9%。消融在 reasoning-off 和 max 档完全无对齐，low 档保留部分拒绝；2026-08-28 更新修复了重复循环问题，需重新下载。
同一新闻，精选展示《GLM-5.3-Flash UNCENSORED FP8 发布，权重级去对齐且 MMLU 反超基座》
dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B active）的权重级消融版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，以原生 FP8 权重提供，无自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 下拒绝率反而升至 1.56% 响应；MMLU-14k 全集准确率从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类条目后约 -1.1 pp。
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》
douyamv 发布 abliterated（去审查）版 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，提供 Q8_0 到 Q2_K 共 6 档，大小约 7.9 GB 至 28 GB，适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等 GGUF 兼容引擎。该模型通过在所有层投影去除 refusal direction 实现无限制对话，基座为 27.78B 参数、上下文 262,144 tokens（可扩展至 1M+），采用 Apache 2.0 许可。
xtools-at 基于 Qwen3.5-9B-Claude-3xMerge（Qwythos-9B-v2、Qwen3.5-9B-Fable-5-v1 与 Qwopus3.5-9B-Coder 的线性加权合并）发布去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Arbitrary-Rank Ablation 处理第 16-23 层。实测拒绝率从原模型的 99/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0205，并在 reproduce 目录提供复现说明。模型声明 Apache-2.0 许可，合并检查点本身无独立基准结果，源模型评测数据不可直接归因于该合并版本。
推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，去对齐效果可复现可查证。
nofacedfl 发布基于 Xiaomi 约 1 万亿参数 MiMo-V2.6-Pro 的 abliterated "heretic" 基座的约 2-bit 量化版（300 GB，GGUF 分片），适配 Maya 引擎并带独立视觉塔，MIT 许可。实测在 5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB 上代码生成 71–75 tok/s、200K 上下文 38–40 tok/s，支持 512K 上下文与约 1.6 秒的图像输入；abliterated 基座在该量化下 40 道 JailbreakBench 请求仍拒答 24 题，运行时拒绝向量可将拒答降到 1–5/40 但会增加编造答案，暂未随包发布。
推荐理由：原文给出拒绝率实测数据，abliterated 基座经量化后 40 题仍拒答 24 题，读者可据此判断去对齐的实际程度。
botp 发布 china-v1 审查方向文件，推理时在第 4 到 44 层投影掉该方向分量，使 Qwen3.8-Flash-Next 不再对中国敏感话题拒答或用宣传口径，原权重不变、可按请求开关。192 题评测中敏感话题拒答/回避率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照显示 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方向由 30 组中英对照对比对的残差流均值差构造，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 是加法而非投影、不能复现结果；作者提示 1989 年六四短问题仍可能回避，法轮功、大饥荒和新疆的数字细节可能夸大。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-Flash-Next 发布 china-v1 审查方向文件，推理时去除中国政治审查》
Sameer3336s 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去对齐微调版 GGUF 量化仓库，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B。模型用 Heretic v1.2.0+ ARA 方法去审查，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535；思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。仓库含常规与 MTP 两种 NEO imatrix 量化，作者在 5090 上测得 Q4_K_S 常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s，支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。
发布者用 Heretic 对 Qwen3.8-27B 做去对齐处理并放出 GGUF 量化权重，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度为 0.1191。MTP 头被保留并逐文件验证，IQ2_M 到 Q8_0 各档相对 f16 的困惑度增量均给出，能力基准均值较基座下降 0.5 分，Apache 2.0 许可。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100》
junmo-k 在 Hugging Face 发布 Piecrust/GLM-5.3-Flash-FP4-Abliterated 的 MLX 重打包，基于 NVIDIA 的 NVFP4 量化版 GLM-5.3-Flash（320B 总参数、约 18B 激活），对第 15-36 层的 44 个矩阵施加 rank-1 拒绝方向编辑。在 Apple M5 Ultra 256GB 上实测，去对齐编辑相对未编辑版本 NLL 高 0.46%，解码慢 12-24%，峰值内存多约 13GB；相对作者自己的 158GiB JK v4 版 NLL 低 1.47%。加载需 14 行 oMLX 补丁以支持每专家 weight_scale_2。
推荐理由：作者给出消融方法细节和与未编辑版本的 NLL、速度、内存对照数据，可据此评估这次去对齐编辑的实际代价。
prithivMLmods 在 Hugging Face 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated 的 GGUF 量化版本，这是 BFL 基于 Qwen3.5-9B 微调的 9B 提示词扩写模型的去审查变体，通过权重正交化移除安全对齐，不再拒绝请求。它支持文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局三种模式，权重 18.8 GB bfloat16，Apache 2.0 许可，提供 Q3_K_L 至 Q8_0 多种量化，其中 Q4_K_M 为 5.63 GB。
prithivMLmods 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated，基于 BFL 的 9B 视觉语言提示词扩展器（从 Qwen3.5-9B 微调），通过权重正交化移除安全对齐，模型拒绝率从 97/100 降至 10/100。它保留原版三种模式：文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局，输出仅支持英文，权重 18.8 GB bfloat16，采用 Apache 2.0 许可开源。
hotdogs/Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-swift_unc 模型现已在 Hugging Face 上提供，支持以 Q2_0 量化版本运行。文档给出 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地部署方式，包括启动 OpenAI 兼容服务器和终端直接推理的命令，并覆盖 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具的接入配置。
Infatoshi 在 Hugging Face 上架 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored，并附上 Native MXFP4、NVFP4 target 与 EXL3 2.875/3.5 多组并发基准。Native MXFP4 在 32 并发下聚合吞吐达 831.66 tokens/second，高于 NVFP4 的 796.13 与 EXL3 3.5 的 480.84；单并发时延方面 NVFP4 target 的 time_to_content_p50 为 0.32442 秒，略优于 Native MXFP4 的 0.34266 秒。
Hugging Face 上架 Infatoshi 发布的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-2.875bpw-uncensored 量化模型。附带的基准数据显示，EXL3 2.875 配置在并发 1 时生成速度约 125.86 tokens/秒，并发 32 时约 452.16 tokens/秒；对比数据还包含 Native MXFP4（并发 32 达 831.66 tokens/秒）、NVFP4 target 及 EXL3 3.5 等配置的吞吐与首字延迟表现。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 XQ 混合精度量化版，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上运行，需配合自研 Xolotl 引擎而非 llama.cpp/Ollama。模型带 rank-2 拒绝方向编辑（manifest id adea0515bbf69a0b），拒绝探针显示 chat 模式 0/100、think 模式 0/50 拒绝；8K 预填充 239.8 tok/s，解码 12–13 tok/s。短 Gauntlet 测试 2/5，比作者此前 V4.1 v2 量化版（4/5）有回退，原因尚未定位；校准后重做的 V3 版本正在上传。
推荐理由：作者给出了拒绝探针、困惑度和速度的实测数据，还说明了量化分配与拒绝方向编辑的具体做法，可据此评估这个本地化版本。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅在权重层面移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 测试 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，下降 3.86 个百分点。原生 FP8 e4m3 加 FP4 专家，与上游字节兼容，MIT 许可，已在 4×H200 上验证。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规》
zjj1993 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 china-v1 审查方向文件，在推理时对第 4 到 44 层投影去除中国政治敏感话题的拒答与宣传口径，原权重不变、无需训练、可按请求开关。192 题评测显示敏感话题拒答率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照中 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方法用 30 组中英对照对比对提取各层方向，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 因是加向量而非投影不能复现结果。
推荐理由：原文给出审查方向的构造方法、192 题评测和 paired 质量对照，读者可自行判断去审查效果与能力损失。
3MPER0RR 基于 SicariusSicariiStuff 的 Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored，经多轮 abliteration 处理并测试保存，发布去审查版模型 3MPER0RR/Phi3.5-mini-instruct-3MPER0RR-abliterated。模型为 4B 参数、F16 精度，采用 Apache 2.0 许可，以 Safetensors 格式在 Hugging Face 开放下载。
Timamar 在 Hugging Face 发布 B.R.O-abliterated-27B，一个 27B 无审查网络安全大语言模型，基于 Qwen3.5-27B，经 refusal-direction 正交化去除审查后，用 rank-16 LoRA 在进攻安全、红队、逆向工程和二进制漏洞利用数据上训练并融合进基座权重。模型为 int4 量化，约 20.6 GB，上下文窗口 16,384 tokens，可通过 Ollama、llama.cpp 或 MLX 运行。
dealignai 以 CRACK 品牌发布 GLM-5.3 (753B) 的 NVFP4 去对齐版本，直接在权重中移除拒绝行为，不使用 SFT、DPO、LoRA 或越狱提示词。HarmBench 实测 high/max 推理档 156 条提示 0 拒绝，off 档拒绝率 7.3%（多为版权类）；MMLU 84.11%，较 base 下降约 1.47pp。面向渗透测试、红队工具与 CTF 场景，附 vLLM 部署命令与 8× DGX Spark GB10 实测记录，NVFP4 的优势在 KV 池带来的 512K 实用上下文而非速度。
dealignai 发布 GLM-5.3-ABLITERATED-FP8 v2，对 GLM-5.3-FP8 做权重级去审查，仅修改 bf16 residual writer 张量、不动 FP8 专家，可在原版 vLLM 上以 Hopper 原生 FP8 速度运行。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 上 GARBAGE 降为 0，非版权危害面 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），代价是整体 TRUE_COMPLY 下降约 4pp；MMLU 87.43%，较基线 +1.85pp。附 TP8 H200 部署配置与 reasoning_effort 只认 low/high 等运行注意事项。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 与 HarmBench-320 的前后对照数据，v2 版在消除推理循环的同时保留了约 87% 的 MMLU 水平。
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》
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。
Lygodactylus 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated 去对齐 BF16 全精度权重，按 Arditi et al. (2024) 方法从残差流中正交化移除拒绝方向，共编辑 149 个残差写入张量，保留完整视觉与视频塔（333 个 visual.* 张量）和 MTP 头。
推荐理由：原文给出按 Arditi et al. 2024 方法消融拒绝方向后的拒绝率与能力对比数据，读者可据此评估这个去对齐版本的实际代价。
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。
Richard Erkhov 将 huihui-ai 的 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-abliterated 量化为多档 GGUF 版本，体积从 Q2_K 的 0.7GB 到 Q8_0 的 1.76GB。该模型是基于 Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct 的 abliterated 去审查版本，采用 apache-2.0 许可，评测显示 IF_Eval 45.41、MMLU Pro 20.57、GPQA 26.13。
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。
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 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。
Reddit 用户分享 Dolphin Mistral 的 GGUF 量化版使用体验：不加预设时模型运行正常，但尝试 freaky frankestein 预设后模型变慢，还会无视用户消息自说自话。该用户只有 4 GB VRAM，在帖中向 r/SillyTavernAI 社区征求合适的预设推荐。
axiomofmind 在 Hugging Face 上发布 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。该仓库被标记为含敏感内容，同时提供 Google Colab、Kaggle 及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用的使用指引。