新闻、仓库与研究，按时间排列。
OS-Software 发布了 llm-jp/llm-jp-4.1-33b-thinking 的去对齐 GGUF 版本，使用 Heretic 的自定义 fork 消融参数制作。在 Q4_K_M 量化下，拒绝率从原模型的 88/100 降到 0/100，KL 散度 0.0118，MMLU 74.05% 与 HumanEval pass@1 93.29% 相比原模型分别下降 0.32 和 1.22 个百分点。作者标注该模型仅用于安全研究与红队测试等用途，输出需独立验证。
推荐理由：原文给出了 Heretic 消融参数和拒绝率、KL、基准的前后对比，读者可以据此判断这个去对齐版本的能力损失程度。
dealignai 发布 GLM-5.3-Flash 的 CRACK 去对齐 FP8 权重，通过直接修改张量移除拒绝行为，320B 总参数、18B 激活，HarmBench-320 在 reasoning-OFF 和 MAX 档 100% 服从、拒绝率 0%，MMLU 87.33% 高于基座 86.74%。作者说明低推理档保留部分拒绝，weight 修复版需重新下载；附 vLLM 部署参数，H200 上解码 163 tok/s、MTP 投机解码 211 tok/s，并给出 reasoning_effort 只接受 low 和 high、max 档需 max_tokens 6000 以上、视频 fps 须低于片源帧率等实测注意事项。
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》
作者 Hadi 对 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B（MIT 许可）做拒绝消融，在 Hugging Face 发布 Flexingmeow/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-Abliterated（D 激进变体），拒绝率从 78.1% 降到 9.4%，数学推理准确率保持 100%，困惑度变化小于 0.03 NLL。因 qwen3_5 混合注意力架构不被现有工具支持，作者自写了基于 transformers 的管线，全程 CPU 完成。关键发现是拒绝方向必须从生成的回复区提取，在提示词末 token 提取的方向消融后无效（KL ≈ 1e-7，拒绝率不变）；作者也提示评测集较小且微调可能重新引入拒绝。
推荐理由：原文给出完整消融方法、拒绝率前后数据和评估局限，还提出推理模型需在生成区提取拒绝方向的可迁移结论。
基于 Qwen2.5-7B-Instruct 制作的 abliterated（无审查）版本 v2 在 Hugging Face 上发布，较上一版本有所改进，可通过 transformers 库加载使用。评测显示 v2 在 IF_Eval（77.82）和 GPQA（32.17）上略高于原模型，MMLU Pro（42.03）、BBH（53.01）基本持平，TruthfulQA（57.81）有所下降。评测脚本已随模型开源在仓库 /eval.sh 中。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化版，实测 0/465 拒绝，定位为直接给答案、极少前置说明的变体。全部量化保留原生 MTP/NextN 头和 262,144-token 原生上下文（可扩展至 1,000,000），支持文本、图像和视频输入，需另下 BF16 projector。
Gogeta70 基于 heretic-gguf 对 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF 做 abliteration，发布可去除审查的 LoRA 适配器，适用于基于 Qwen 3.8 27B 的 Swift 1.5 模型。Heretic 报告拒绝率为 16%、KL Divergence 为 0.3059，作者自测未发现拒绝行为。该适配器会移除基座模型内置的安全护栏，使用风险由用户自行承担。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户实测发现，GLM 5.3 Flash 在回答 1989 年天安门事件提问时比 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek 4.1 Flash、DeepSeek 4 Pro 更少回避，通常直接给出概述，而其他模型多拒绝或先喊口号。此前的谄媚性测试中 GLM 5.3 Flash 也表现得更不谄媚。测试通过 nano-gpt.com 锁定 Novita 提供商完成。
Shellar 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的无审查微调版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供 regular 与 MTP 两种 GGUF 量化。作者称 8bit 下 ARC-C 达 735、ARC-E 达 882，4bit 为 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591），思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。
grimlee 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27b 的去对齐衍生版本，采用 pos46/FULL/lambda=1.2 的拒绝方向投影，修改 131 个张量。
推荐理由：原文给出拒绝方向投影方法与成对评测数据，读者可据此判断该去对齐版本在拒绝率与能力保留之间的实际取舍。
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
推荐理由：作者给出了拒绝率、工具调用和 KL 位移的实测数据，可以据此判断这次去对齐改动到底动了什么、代价多大。
arXiv 论文 2610.05637 系统研究了视觉语言模型（VLM）视觉定位输出的安全性，将 VLSU、BBQ-V、Asimov-2.0 三个安全基准改造成 15,401 对仅在输出形式上不同的匹配请求。
推荐理由：论文用 15,401 对匹配请求量化了 VLM 在 grounding 输出上比 VQA 更不安全的差距，并给出可复用的微调方法与提升数据。
sbussiso 在 Hugging Face 发布 Llama-3.2-1B-Instruct 的 abliterated 版本，通过对 untied lm_head 权重做读出空间正交化使去拒绝编辑持久化，推理时无需 hook。
推荐理由：原文给出五组对照的拒绝率与 MMLU 损失数据，读者可以据此判断这个持久化去对齐编辑的实际代价。
用户在 Reddit r/LocalLLaMA 反馈，Qwen 3.8 Flash Next（FP8、VLLM 部署）在 Pi harness 上频繁幻觉自己上下文即将耗尽，常拒绝任务或中途停止，而状态栏显示 256K 上下文仅用约 25%。模型自述是“编造数字并当作真实数据”，但问题持续出现，用户在寻求原因。
作者发布基于 Abliterix SOM 方法对 Qwen3.5-2B 去审查后的 Q4_K_M 量化版本，选用综合表现最优的 Trial #107，拒绝率 0.49%（2/408），KL 散度 0.2686 nats/token。
推荐理由：原文给出各拒绝率档位的 Pareto 最优解及 KL 散度数据，读者可据此比较不同去审查配方的拒绝率与知识损伤权衡。
jessedye90 发布 qwen3.8-27b-swift-uncensored，在 UkisAI 的 Swift 1.5 对 Qwen3.8-27B 的 NVFP4/FP8 量化微调基础上，将 OrcaRouter 消融得到的拒绝方向从权重中投影移除，编辑在原量化网格内完成，文件布局、大小和推理速度与基座一致。
推荐理由：原文给出消融方向、量化网格内编辑方法和 AdvBench 拒绝率 100% 到 0% 的实测对比，可据此评估该去对齐版本的实际改动幅度。
AzynTT 在 Hugging Face 发布 Kimi K3（2.8T 参数 / 104B 激活 / 896 experts top-16）的 abliterated GGUF 量化 IQ1_S-XS，共 539.7 GiB、34 分片，将拒绝方向从写入残差流的 279 个张量中正交化移除。
推荐理由：原文给出拒绝率、过度拒绝、答非所问三率实测和完整消融方法，还如实标注样本量不足的统计局限。
orcarouter 在 Hugging Face 放出 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐（abliterated）GGUF 量化版本，覆盖 2-bit 到 8-bit，供 llama.cpp 运行。
推荐理由：原文给出消融后拒绝率从64-100%降到约0-3.3%、能力与基线差±2分以内的实测数据，并说明各量化的取舍。
Nishalove 发布基于 Qwen3.8 27B 的无审查（去对齐）模型 Suri-Qwen-3.8-27B-Uncensored，在 AdvBench 上取得 94.04% 的分数，HarmBench ASR 为 81.33%。
xannie1 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B RVN Heretic Abliterated Uncensored GGUF，在 trohrbaugh 的 heretic-ara 基础上追加两轮全权重 ARA 消融，有害提示拒绝率从 3/100 降至 0-1/100，KL 损伤从 0.0535 降到 0.0085。
推荐理由：原文给出两轮 ARA 消融后的拒绝率与 KL 前后对比数据，并附各量化的 PPL 和 MTP 实测速度，便于按硬件选文件。
TechPrototyper 在 rdtand 的 PrismaQuant 6-bit 量化构建内，将 BF16 去对齐供体的权重移植进 118 个张量并按原量化网格重编码，不重新量化。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、逐项验证和已知回归，读者可据此判断这种不改量化布局的去对齐做法是否值得采用。
xCloudinfo（云碩科技）发布 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW-Uncensored，基于台湾繁中微调版 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW（底座 ibm-granite/granite-4.2-30b）。
推荐理由：原文给出拒绝方向消除方法与去审查前后的拒答率和能力对照数据，读者可据此评估这个繁中去审查版本的实际代价。
作者alexwkleung用Heretic制作并经llama.cpp量化的inclusionAI/Ling-3.0-tiny（8B总参/约1B激活MoE）abliterated版本，提供Q4_K_M至Q8_0共4个GGUF文件。作者用Heretic优化器未见过的44条测试提示实测，拒绝率从思考关闭43/44、开启44/44降至11/44、12/44；思考关闭下GSM8K n=100与原版同为93/100。作者强调这是针对过度拒绝的escape hatch而非无审查模型，不增加任何知识，且思考与非思考路径的拒绝均被去除；方向性消融共修改1692个张量，集中在第8至23层。
推荐理由：作者用未见过的44条测试题和GSM8K对照给出拒绝率与能力变化的实测数据，读者可以自己判断这个去对齐版本的实际效果。
johnonegram 在 Hugging Face 发布 Offender_3.8_27B_Abliterated，基于 medismera/Qwen3.8-27B-Surgical-Abliterated 持续微调的 27B 多模态安全推理模型，总参数 26.89B，原生上下文 262,144 tokens（256K），采用 FP8 量化，磁盘占用约 26.9 GB。
vaultai 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX，通过 abliteration（对拒绝方向做正交化）移除安全对齐，并提供 2/4/6/8-bit MLX 量化用于 Apple Silicon。4/6/8-bit 版本拒绝探针零拒绝、数值保真度 cos 0.996 至 0.9997，视觉和 262K 上下文保留；2-bit 生成严重退化仅供存档。仓库已门控，附 mlx-vlm、LM Studio 和 MTP 投机解码用法。
推荐理由：发布方给出了各精度量化的数值保真度、拒绝探针零拒绝和视觉能力实测，读者可以据此评估每个档位是否可用。
musiccat0405 在 Hugging Face 发布 gemma-3-1b-it-heretic-extreme-uncensored-abliterated，用 Heretic v1.0.1 消融，拒绝率 3/100，KL 散度 0.33，原版 Gemma 1B-IT 拒绝率为 99/100。作者注明本次以更低拒绝率为优先目标，并给出 KL 散度更低（0.09）但拒绝率 17/100 的替代版本链接；还说明该模型不拒绝请求但部分情况需额外指令引导，并附 KoboldCpp、text-generation-webui、SillyTavern 的 smoothing_factor 等采样参数建议。
推荐理由：原文给出了 Heretic 消融前后的拒绝率与 KL 散度数据，读者可以具体对比这个去对齐版本去掉了多少、损伤多大。
SlickPulla 在 trohrbaugh/Qwen3.8-27B-heretic-ara 基础上再做两遍 ARA 消融，发布 Qwen3.8-27B RVN Heretic Abliterated Uncensored GGUF，有害提示拒绝率从 3/100 降到 0–1/100，KL 损伤从 0.0535 降到 0.0085。全部 53 个 RVN 文件内嵌官方 Qwen3.8 chat template，每个量化都附带嵌入 MTP 草稿头的孪生文件，128 token 实测平均提速约 55%，仅 IQ1_M 反而慢约 60%，IQ1_S 只提升约 4%，文档还按 8 GB 到 64 GB 显存给出了推荐文件。
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 GLM-5.3-FP8（基于 zai-org/GLM-5.3，753B、78 层、text-only 的 glm_moe_dsa 架构）做权重级去对齐：仅修改 bf16 residual-writer 张量，FP8 专家路由不变，无微调、无 LoRA、无运行时钩子。
BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Abliterated-ThinkFix-GGUF，在移除拒绝行为之外增加一处权重行编辑，使模型完成思考后更快给出答案。
推荐理由：原文给出多种敏感提示词与代理任务的实测对照数据，可据此评估这个去对齐加推理修复版本的实际取舍。
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 量化包，收录 ISTA-DASLab 的 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档 GGUF（逐字节复制并校验 SHA256），另附一个 480 KB 的拒绝方向向量文件，可在 Strata 引擎中运行时投影去除拒绝行为，权重保持原样。
推荐理由：原文保留原始量化权重并给出拒绝率、KL 散度和解码速度的实测数据，读者可据此评估运行时去拒绝向量对输出的实际影响。
TechPrototyper 发布了基于 rdtand 的 GridBook 13GB 量化版 Qwen3.8-27B 的 abliterated 变体，通过将 BF16 消融供体权重移植进已有量化 checkpoint 并按原量化网格重编码，不重新量化，仅改动 1363 个张量中的 113 个。
推荐理由：原文给出在量化格式内做消融的完整方法与拒绝率、工具调用前后对比，读者可据此判断这种不重新量化的去对齐做法是否可靠。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 Aggressive 无对齐 GGUF 量化系列，实测拒绝率 0/465，保留文本、推理、Agent 及图像视频能力。全套量化提供 K_P 自定义档位，附带的 FastMTP 32K 加速 sidecar 相比无 MTP 最高达 3.02x 文档 TG 和 1.93x 推理 TG，比内嵌 MTP 最高快 35.2%/21.1%，实测基于 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB。需配套 llama.cpp 补丁，vision 需单独 BF16 projector，原生上下文 262,144 token，可扩展至 1,000,000。
推荐理由：原文给出了0/465拒绝实测和完整量化档位的MTP加速对比数据，读者可据此判断去对齐程度和各档位实际推理速度。