SillyTavern 配免费模型做 NSFW，还是直接用 JanitorAI？
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。
#无对齐发布
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分88 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5050 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B abliterated 去审查版本发布
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 mradermacher 发布 Qwen3.5-2B-Uncensored-Zero-Refusal-SOMA 的 GGUF 量化版本
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Qwen3.5-2B-Uncensored-Zero-Refusal-SOMA 静态量化（static quants）GGUF 版本。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪，仓库卡片缺少 YAML 元数据。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4040 Loke-60000 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-abliterated 去拒答版模型
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5050 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8 去审查版模型
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 · 新模型：abliteratedAI 评分1818 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ABLITERATED-FP8 镜像仓库
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3232 edp1096/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-FP4-Local 发布
Hugging Face 用户 edp1096 发布 GLM-5.3-Flash 的非官方 NVIDIA FP4-Local 衍生版本，将 Huihui Q8 abliterated 权重的差量应用到 nvidia/GLM-5.3-Flash-FP4-Local 基座。更新了第 15–36 层的 44 个 attention-output/shared-expert-down 矩阵和 22 个 scale 张量，其余张量保留，无需额外 QAD 训练。运行需两台 DGX Sparks（TP2）和 B12X vLLM；42 个权重文件全部校验通过，8/8 冒烟测试通过，最长实测输入 64,481 tokens。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 ashudson83 发布 DavidAU.L3.1-Dark-Reasoning-LewdPlay-evo-Hermes-R1-Uncensored-8B-GGUF 模型
ashudson83 在 Hugging Face 上架 DavidAU.L3.1-Dark-Reasoning-LewdPlay-evo-Hermes-R1-Uncensored-8B-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。页面给出 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地部署与运行方式，并支持通过 OpenAI 兼容 API 调用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 重打包版本上架 Hugging Face，适配 Tiiny 设备
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。
Reddit · r/LocalLLaMA同新闻AI 评分6262 
DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 abliterated 版与 GGUF 量化发布
/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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7474 Qwen3.8-27B 去拒绝消融版 GGUF 量化发布，附各档量化实测对比
vedevpatel 发布 rajaykumar12959/qwen3.8-27b-abliterated 的 imatrix GGUF 量化，该模型移除了拒绝行为，可回答原版 Qwen3.8 拒答的请求，目标在 16 GB 显存上用 llama.cpp 运行。每个量化均与 BF16 原版对比：MMLU-Pro（4200 题、5-shot、thinking off）差异均在 95% 置信区间内不显著，BF16 为 79.60%；WikiText-2 KL 散度显示 IQ3_M 漂移比 4-bit 量化高 3.3–3.8 倍。
推荐理由：作者对每个量化版本都给出了与 BF16 原版的 MMLU-Pro 和 KL 散度对比，还实测了 16 GB 显存下的上下文与速度表现。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分8080 
mrfakename 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版
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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6666 distributedcognition 发布 Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking 的 abliterated 去对齐版本
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 huihui-ai 发布 Huihui-Qwen-AgentWorld-35B-A3B-abliterated 去审查版本
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。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6060 
sky3c 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去对齐 GGUF 微调版，ARC-C 达 735
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》
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5252 msuiche 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去拒绝控制向量 GLP-39-L1-39-a0.75
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 
hrm-labs 发布 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated GGUF 版本
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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6262 koldfrontier 发布 Swift1.5-Qwen3.8-Flash-Next 的全量 abliterated 去对齐版本
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 
Qwen-Image-2.1 无审查版 GGUF 量化发布
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2626 Baekpica 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored VQ GGUF 量化转换（转换进行中）
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2525 webmp3 发布 Sakura-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-Uncensored GGUF 模型
webmp3 在 Hugging Face 上发布 Sakura-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-Uncensored 的 GGUF 版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner 等工具运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端直接推理，也可在 LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端中使用。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6060 Qwen2.5-32B-Instruct abliterated 去对齐版本发布
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 webmp3/Sakura-Jais-3-7B-Uncensored-GGUF 上架 Hugging Face
webmp3/Sakura-Jais-3-7B-Uncensored-GGUF 现已登陆 Hugging Face，提供 Q4_K_M 等 GGUF 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner 等工具本地运行，支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理，也可接入 LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等应用。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分2222 用 LORA 去除模型审查的社区讨论
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。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3030 
Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 发布：融合 DavidAU 模式与 HauhauCS 无审查权重
Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 将 DavidAU 的 Turbo-Brilliance "AI Construct" 模式套用到 HauhauCS 的无审查 Qwen3.8-27B 权重上，逐 tensor 核对了全部 866 个张量。在 RTX 4090 上以 llama.cpp 测试 IQ4_XS，40 种模式全部正常渲染，instruct 模式解码 86-90 tok/s，131K 上下文占用 21.4 GB；对易回避的提示无拒绝、无附加警告，回答长度达原版 1.4-2 倍。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 
Qwen3.8-27B Defiance Uncensored (MTP, GGUF) 发布：40 种模式的无审查版
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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7070 BoldingBuilds 发布 Muse Spark Open 816B 的无审查 GGUF 版本
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。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 huihui-ai 发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-v2-GGUF 去审查版本
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 通过 abliteration 技术移除拒绝行为，发布去审查的 GGUF 版本 v2。相比第一版调整了消融重点，且未对专家（experts）进行消融，适合小说写作和编程。该版本安全过滤大幅降低，建议用于研究、测试或受控环境，支持最新 llama.cpp，示例命令上下文长度为 262144。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 mradermacher 发布 NeoHorse-1-9-Uncensored-i1-GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 NeoHorse-1-9-Uncensored-i1-GGUF 量化模型（如 Q4_K_S 版本），可通过 llama.cpp 直接运行。该模型支持 llama serve 启动本地 OpenAI 兼容服务器，也可在 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等工具中使用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2828 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。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2424 Argon 处理 NSFW 内容效果良好
Reddit 用户演示 Argon 无需任何越狱即可正常生成 NSFW 内容，仅使用未修改的 Pura Preset，场景为复仇者联盟实习生与 Tony Stark。作者认为用户遇到问题的最常见原因是尝试越狱，或是实际在尝试 NSFL 内容却没有说明。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2222 Costume/christAIn-uncensored-Q4_0-GGUF 量化模型发布
Costume/christAIn-uncensored-Q4_0-GGUF 由 Emmet-Allen/christAIn-uncensored 经 llama.cpp 转换为 GGUF 格式，通过 ggml.ai 的 GGUF-my-repo 空间生成。模型可通过 llama-cli 或 llama-server 直接调用，server 模式支持 -c 2048 上下文设置，也可在 llama.cpp 仓库中按步骤编译后运行推理。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7272 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》
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2222 ReadyArt - Broken-Tutu-Unleashed 31B 征集反馈
Reddit 用户发布 ReadyArt - Broken-Tutu-Unleashed 31B v0.1 并征集反馈，数据集主打纯 kink 与黑暗风格，目前仅约 2000 条提示词，目标是 v1.0 达到 30000+。该模型未做 decensored，作者称 Gemma 4 31B IT 在合适 RP 提示词下已基本无审查，此项目是 Broken Tutu 的精神续作。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6060 
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。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 jeuzu/Qwen_3.8_27B_Uncensored 模型上线 Hugging Face
jeuzu 发布的 Qwen_3.8_27B_Uncensored 现已可在 Hugging Face 获取，支持通过 llama.cpp 在本地运行 OpenAI 兼容服务器或终端推理。该模型也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具直接拉取运行，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分88 Reddit 用户求助：如何获取 TNG 的 R1T / R1T2 Chimera 模型访问权限
一位 SillyTavern 社区的 Reddit 用户发帖，寻找 TNG 原版 R1T 或 R1T2 Chimera 模型的付费访问渠道用于短暂测试。他表示尝试过 OpenRouter、Apertis、Puter 等渠道均未找到可用入口，希望社区推荐仍在运行的付费端点。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5252 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。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 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。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5252 
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》