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#去对齐
10月17日周六
  3. Hugging Face · 新模型：abliterated28

    irwanworld 发布 Irwan-LightOnOCR-3-0.8B-abliterated：去除拒绝倾向的 OCR 视觉语言模型

    irwanworld 在 Hugging Face 发布 Irwan-LightOnOCR-3-0.8B-abliterated，基于 lightonai/LightOnOCR-3-0.8B（Qwen3.5-VL 0.8B 架构的 OCR 微调模型），通过从 huihui-ai/Huihui-Qwen3.5-0.8B-abliterated 提取权重差值（alpha=1.0、bfloat16）做 abliteration transfer，去除面对显式内容时的拒绝倾向，同时保留 OCR 能力。用法与原模型一致，无 API 变更；CPU 推理仅约 0.3 token/秒，生产环境建议用 GPU，OCR 质量尚未正式评测。

  4. Hugging Face · 新模型：uncensored72

    dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 权重版

    dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本，以原生 FP8 权重提供，支持 1M token 上下文、视觉与工具调用。HarmBench-320 实测显示 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 通过，而基座模型分别为 42.81% 和 1.56%；MMLU-14k 整体下降 4.22 pp，剔除伦理类科目后约 -1.1 pp。模型卡还给出 SGLang 部署配置、KV 内存占用估算（890 B/token）、4×H200 上的吞吐数据（单流 101 tok/s，DSpark 后 113 tok/s）及多项启动注意事项。

    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》

  5. Hugging Face · 新模型：uncensored60

    tatekuperus 发布 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711 无对齐 GGUF 量化版

    tatekuperus 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.6-27B 的多阶段微调与合并模型 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic GGUF 量化版，作者称其为首个在 8bit 和 4bit 下 ARC-C 超过 700 的该规模微调。去审查由 trohrbaugh 用 Heretic v1.2.0+custom 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法完成，拒绝率从原版 99/100 降至 4/100，KL 散度 0.0469；作者给出的基准显示该模型在 7 项基准中 6 项超过 Qwen3.6-27B 基座。

    推荐理由：作者给出 Heretic 消融方法与去审查前后拒绝率对比，并附多组基准和第三方实测数据，可核对去对齐是否损伤模型能力。

  7. Hugging Face · 新模型：abliterated52

    distributedcognition 发布 humanizer-abliterated 去对齐版

    distributedcognition 在 Hugging Face 发布 jialinyyzz/humanizer（gemma-4 12B 微调的 AI 文风改写模型）的 abliterated 变体，用投影式 writer 级消融在 32 层移除拒绝方向，alpha 0.8。实测基座模型在 104 个有害改写提示上拒绝率仅 2/104，消融后拒绝率不变，MMLU-2280 仅降 0.04pp，GSM8K 持平；refusal_directions.pt 支持任意强度秒级重新消融，附 GGUF 量化可在 llama.cpp、Ollama 等运行，Apache 2.0。

    推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与 MMLU 前后对比，并诚实指出基座模型本就几乎不拒绝，读者可据此判断去对齐的实际意义。

  9. Hugging Face · 新模型：abliterated64

    distributedcognition 发布 Inkling（975B/41B MoE）的 abliterated 去对齐版本

    distributedcognition 在 Hugging Face 发布 thinkingmachines/Inkling（975B 总参数/41B 激活，多模态 MoE）的 abliterated 版本，用 norm-preserving biprojected 消融在权重层面移除拒绝方向，提供 main（scale 2.5）和 scale-3.0 两个分支。

    推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与 KL 前后对比数据，读者可以据此判断这个 975B 模型去对齐后付出的能力代价。

  11. Hugging Face · 新模型：abliterated56

    edp1096 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-FP4-Local 量化检查点

    edp1096 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-FP4-Local，将经审计的 Huihui v2 修改从匹配的 Unsloth/Huihui Q8_0 权重迁移到 NVIDIA FP4-Local 检查点，变更投影重建后取整为 BF16 并编码为 MXFP8，NVFP4 专家、PLE、MTP、视觉与 tokenizer 保留 NVIDIA 原始字节。

    推荐理由：原文给出了量化 delta 迁移的具体做法和 DGX Spark 上的运行测试记录，读者可以据此判断该检查点的实际可用状态。

10月16日周五
  1. Hugging Face · 新模型：uncensored52

    Qwen3.8-27B TURBO 微调版发布 GGUF 权重，ARC-C 达 735 并大幅压缩思考 token

    TTPPCC121 等多人协作发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 版本，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591）。模型用 Heretic v1.2.0+ARA 方法去对齐，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。提供常规与 MTP 两种 GGUF，Q4_K_S 下常规约 75 t/s、MTP 可超 90 t/s（5090、LMStudio 实测），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。

    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》

  3. Hugging Face · 新模型：uncensored78

    AtomicChat 发布 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 无拒绝 GGUF 版

    AtomicChat 将 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 的拒绝行为从权重中投影移除，发布 Atomic Dynamic GGUF 量化版本。在留出的 JailbreakBench 提示上拒绝率从 97.5% 降到 0%，俄语红队提示从 70% 降到 0%，开启思考时 30 条全部不再拒绝；MMLU 从 81.35% 到 81.75%（McNemar p=0.29），工具调用和 30k 长上下文检索不受影响。

    推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 差异和 KLD 数据，读者可据此判断这次去拒绝编辑的代价与效果。

  4. Hugging Face · 新模型：abliterated25

    Hugging Face 上架 huihui-ai/Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated：MiniCPM5-1B 去审查版本

    huihui-ai 发布 openbmb/MiniCPM5-1B 的 abliterated 去审查版本 Huihui-MiniCPM5-1B-abliterated，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答行为，无需 TransformerLens。模型安全过滤大幅降低，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，避免直接用于生产或面向公众的商业应用。

  5. Hugging Face · 新模型：abliterated42

    Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

    huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如 22 至 52 层），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144 上下文。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。

  6. Hugging Face · 新模型：uncensored66

    OS-Software 发布 LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic 去对齐版本

    OS-Software 基于 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 发布去对齐版本，用自研 Heretic fork 只改动 layers 18、22、26 的 self_attn.out_proj 权重并烘焙进 BF16。实测 100 条日语有害提示词的拒绝率从原版 94-99/100 降到 0-1/100，QAD Q4_0 的 MMLU 为 55.35%（较原版 -0.62），并提供 Q4_0 到 Q8_0 多档 GGUF；模型仍会先思考再回答，输出偏长，建议 8k 以上输出预算，仅供研究实验用途。

    推荐理由：作者给出了各量化档位的拒绝率前后对比和 KL 散度、MMLU 数据，可以据此评估这个去对齐版本改动幅度与能力损失。

  7. Hugging Face · 新模型：uncensored64

    OS-Software 发布 LFM2.5-24B-A2B 去对齐 GGUF 版，拒绝率从 99/100 降至 0/100

    OS-Software 在 Hugging Face 发布 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 的去对齐 GGUF 版本，使用 Heretic 的自定义 fork，仅改动第 18、22、26 层的 attention output projections。实测 100 条日语有害提示词的拒绝率从原版 94-99/100 降至 0-1/100，QAD Q4_0 的 MMLU 为 55.35%（原版 55.97%）。提供 Q4_0 到 Q8_0 多个量化档位，模型仍会先思考再回答，作者建议输出预算设 8k token 以上，仅供研究实验使用。

    同一新闻，精选展示《OS-Software 发布 LFM2.5-24B-A2B-Uncensored-Heretic 去对齐版本》

  8. Hugging Face · 新模型：abliterated22

    Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GGUF 发布：Qwen3.8-Flash-Next 去审查版本

    huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的去审查 GGUF 版本，移除模型拒绝回答行为，无需 TransformerLens。新增 Unsloth 系列与 Swift 系列 GGUF，均支持最新版 Strata 和 llama.cpp，可用 llama-cli 加载 UD-Q4_K_XL 量化文件并将上下文设为 262144。该模型安全过滤大幅降低，可能生成敏感或不当内容，建议仅用于研究、测试或受控环境。

  9. Hugging Face · 新模型：uncensored76

    candor-lab 发布 Qwen3.5-9B 去对齐版 GGUF 权重

    candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除 Qwen3.5-9B 的拒绝行为，以 rank-1 编辑每层 attention 与 MLP 输出矩阵，发布单个 Q4_K_M GGUF 文件（5.78 GB）。实测 288 条 StrongREJECT 有害提示拒绝数从 279 降到 0，无害提示拒绝 5 降到 2，GSM8K 正确数与原模型差异在噪声内；与 heretic 最佳试验相比，有害提示中位思考 token 为 996 对 1648，数学超预算次数也更少。基于 Qwen/Qwen3.5-9B 原始 16 位权重，不含视觉编码器，Apache 2.0 协议，仅用 llama.cpp b11524 在思考开启下实测，LM Studio 和 Ollama 等未验证。

    推荐理由：原文给出与原模型和 heretic 对照的拒绝率、KL 散度和 GSM8K 数据，可据此判断这次权重编辑的代价与效果。

  11. Hugging Face · 新模型：uncensored74

    LFM2.5-24B-A2B 去对齐版发布，英文拒绝率从 96.3% 降到 1.2%

    AtomicChat 发布 Liquid LFM2.5-24B-A2B 的去对齐版本，仅编辑 blocks 14-39 的 52 个矩阵，英文拒绝率从 96.3% 降至 1.2%，俄语从 62% 降至 0%，思考模式下从 30/30 降至 0。MMLU 从 64.40% 到 65.55% 基本不变，提供 6 个 GGUF 量化版本和一个 24 MB LoRA 适配器（可用 --lora-scaled 加载，推荐 scale 1.75），方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。

    同一新闻，精选展示《LFM2.5-24B-A2B 去对齐版发布：英文拒绝率从 96.3% 降到 1.2%》

  12. Hugging Face · 新模型：abliterated38

    glivorem 发布 Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 去拒绝版本

    glivorem 用 Heretic 工具对 Qwen3-4B-Instruct-2507 做 abliteration 处理，通过方向消融直接编辑权重移除模型的拒绝行为，未做新数据微调，知识与通用能力接近原版。模型为 4B 参数非思考 instruct 模型，262k 原生上下文，BF16 safetensors 格式，Apache 2.0 许可，可在 vLLM 和 Transformers 中使用，无内置安全护栏。

  13. Hugging Face · 新模型：abliterated40

    Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

    huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为，仅对部分层（如 22 至 52 层）做消融，MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，支持最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）和 llama.cpp（-c 262144），适合研究测试用途。

  14. Hugging Face · 新模型：abliterated22

    eccentricorbit 发布 Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 去审查模型

    eccentricorbit 基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 用 Heretic 制作了 abliterated 版本，通过 directional ablation 直接修改权重移除模型的拒绝行为，未做新数据微调，知识与通用能力接近原版。模型为 4B 参数、262k 原生上下文的非思考 instruct 模型，BF16 safetensors 格式，Apache 2.0 许可，可在 vLLM 和 Transformers 中使用，无内置安全护栏。

  15. Hugging Face · 新模型：abliterated78

    BoldingBuilds 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 无对齐 24GB GGUF 版本

    BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 的无对齐版本，直接在 24GB 2-bit GGUF 上做权重空间消融，未经过 BF16 重量化，保留了 NVIDIA 量化感知蒸馏产出的约 17GB IQ2_XXS 专家权重。编辑共改动 100 个张量，采用 Arditi et al. 2024 的均值差方向法，λ=0 时输出与原文件逐字节一致作为自检门槛。

    推荐理由：原文给出完整的消融方法、拒绝率与能力对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本的实际效果与局限。

  16. Hugging Face · 新模型：uncensored72

    AtomicChat 发布 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 无拒绝 GGUF 版

    AtomicChat 将 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 的拒绝行为从权重中移除，发布 Atomic Dynamic GGUF 量化版本。JailbreakBench 拒绝率从 95.1% 降到 0%，俄语红队提示从 76% 降到 2%，MMLU 保持 85.05% 到 85.10% 基本不变；方法基于 Arditi et al. 2024 的单一方向拒绝机制，对写入残差流的 128 个矩阵做投影编辑，提供 AD-Q4_K_S、AD-IQ3_XXS、AD-Q2_0_L 三档量化，上游 llama.cpp 可直接运行。

    推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 对照和量化误差数据，读者可以据此判断这次去对齐编辑的代价到底有多大。

  17. Hugging Face · 新模型：abliterated24

    notfakerv 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 MLX 4-bit 量化版

    notfakerv/LFM2.5-24B-A2B-abliterated-MLX-4bit 是 abliterated 版 LFM2.5-24B-A2B 的 MLX 4-bit affine 量化转换，权重 13.49 GB，直接由 BF16 检查点转换而非 GGUF 重量化，需 MLX LM >= 0.32.0 与 MLX >= 0.32.2。该模型为 always-thinking 推理模型，建议 24 GB 统一内存起步；验证限于冒烟与数值检查，未做 Apple Silicon 运行时测试或速度基准。

  18. Hugging Face · 新模型：uncensored62

    AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-2B 去对齐 LoRA 适配器（GGUF）

    AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-2B-gguf 的 rank-1 投影 LoRA，通过移除 attn_output、ssm_out、ffn_down 中的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。拒绝率从 87.5% 降到 0.0%，无害提示误拒为 0.0%，MMLU（n=300）从 31.7 变为 34.3；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残差泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，完整逐条日志在 -metrics 仓库。

    推荐理由：原文给出拒绝率与 MMLU 前后对比数据，并说明残差泄漏等局限，读者可据此判断该去对齐适配器的实际代价。

  19. Hugging Face · 新模型：uncensored62

    AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-4B 去对齐 LoRA 适配器（GGUF）

    AtomicChat 发布 rank-1 投影 LoRA，通过移除 Ternary-Bonsai-2-4B-gguf 残留写入路径（attn_output、ssm_out、ffn_down）中的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。实测显示有害拒绝率从 99.0% 降到 0.0%，无害提示误拒率从 1.0% 降到 0.0%，MMLU（n=300）从 68.7 到 69.0；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残留泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，完整逐条日志在 -metrics 仓库。

    同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-9B 去对齐 LoRA（GGUF）》

  20. Hugging Face · 新模型：uncensored62

    AtomicChat 发布 Ternary-Bonsai-2-9B 去对齐 LoRA（GGUF）

    AtomicChat 在 Hugging Face 发布 rank-1 投影 LoRA，通过移除 Ternary-Bonsai-2-9B-gguf 残差写入路径（attn_output、ssm_out、ffn_down）的拒绝方向实现去对齐，基础权重不变，以适配器形式发布。拒绝率从 100.0% 降至 0.0%，无害提示误拒从 1.9% 降至 0.0%，MMLU（n=300）从 76.0 降至 71.7；推荐 scale 1.0（1.5 开始退化），残差泄漏约 1e-4，作者标注为研究级产物，许可证继承基座模型。

    推荐理由：原文给出拒绝率与 MMLU 的前后对照数据，读者可据此权衡这个去对齐 LoRA 的收益与能力损失。

10月15日周四
  1. Hugging Face · 新模型：abliterated42

    notfakerv 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 GGUF 量化版本

    notfakerv 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 LFM2.5-24B-A2B 的 GGUF 量化文件，含 Q4_K_M（14.53 GB）、Q8_0（25.49 GB）和实验性 NVFP4（14.02 GB）三种，均来自同一 BF16 编辑后 checkpoint，未做额外训练。该版本采用 AtomicChat 公开的 late-block 方向性编辑（blocks 14-39，强度 1.75），16 条拒答提示词上关键词拒答从 16 降至 1，但 IFEval 32 例中从 27 降至 25。沿用原 LFM Open License v1.0，含 1000 万美元年营收商业限制。

  2. Hugging Face · 新模型：uncensored72

    dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 权重版

    dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，以原生 FP8 权重提供 drop-in checkpoint，无自定义 model.py、无运行时 hook、无 steering vectors。

    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》

  3. Hugging Face · 新模型：uncensored50

    xtools-at 发布 Qwen3.5-2B-MultiDistill-Megamix-6xMerge-UNCENSORED-heretic 去审查版模型

    xtools-at 基于 Qwen3.5-2B-MultiDistill-Megamix-6xMerge，用 Heretic v2.0.0.dev0 制作出去审查（decensored）版本并开源在 Hugging Face。该模型为 2B 参数的六模型线性加权合并，拒绝率从原版的 96/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0295，支持推理、数学、编程与图文交互，并提供复现说明。

  4. Hugging Face · 新模型：uncensored56

    Qwen3.5-4B 多蒸馏合并模型发布 Heretic 去对齐版，拒绝率从 95/100 降至 3/100

    xtools-at 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-Megamix-8xMerge 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 制作并提供复现说明。该模型本身是三个 Qwen3.5-4B 检查点的线性加权合并，权重分别为 1.0、0.8、0.6，涉及推理蒸馏、Claude 衍生数据与 Heretic 变体。去对齐后拒绝率从原模型的 95/100 降至 3/100，KL 散度为 0.0883；作者未提供合并后模型的基准成绩，建议部署前与基座及三个源检查点对比评测。许可证为 Apache-2.0。

    推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，从 95/100 降到 3/100，可复现方法也写清了。

  6. Hugging Face · 新模型：uncensored32

    Qwen3.8-27B Uncensored 的 NInfer DFlash2 工件发布，单张 RTX 5090 可运行

    Hugging Face 上发布了一个 NInfer v3（.ninner）工件，将 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4 转换并加入 DFlash2 投机解码支持，草稿模型来自 z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2。该 Qwen3.8-27B 视觉语言模型可在单张 RTX 5090（32 GB）上运行，启动占用约 31.6 GB，实测约 164 tokens/s，DFlash2 草稿接受率约 26%，保留 abliterated 无审查行为，采用 Apache-2.0 许可证。

  7. Hugging Face · 新模型：abliterated46

    Qwen3.5-9B-Abliterated-V2 发布：零拒绝且保留深度推理的 abliterated 版本

    Hugging Face 上发布 Qwen3.5-9B-Abliterated-V2，提供 BF16 与 GGUF Q8_0 格式，abliterated 处理后零拒绝且保留深度推理，可在 RTX 5080（16 GB）上运行。GSM8K 对比测试显示，其与原版 Qwen3.5-9B 均达 90.0% 精度，而 Xiaomi MiMo-V2.6-Distill 以 150-400 tokens 的精简推理快 7.4 倍；原版此前失利源于输出被截断在 1,024 tokens，给予 16,384 tokens 后即全部解对。