Reddit 用户提醒 Abliterated/Heretic 模型存在被忽视的供应链安全风险
Reddit 用户 /u/Nicolodeva 提出，下载第三方修改的消融（abliterated）权重存在供应链安全风险，且无法验证实际改动。其引用 ProjectDiscovery 的演示：廉价 LoRA 微调可植入隐藏触发器，使编码 Agent 执行恶意命令而模型表面表现正常。
#去对齐
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Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5252 Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分1818 消融化（abliterated）模型能否用于智能家居设备 OTA 固件刷写？
一位 LocalLLaMA 用户询问能否用 abliterated/uncensored 本地模型对自家智能家居硬件进行 OTA 固件刷写（如 ESPHome 等开源项目），并指出云端模型拒绝提供帮助。作者曾用 cloudcutter 利用已知漏洞刷机，希望刷写没有已知漏洞的设备，这些设备支持 UART 刷写，并询问用本地模型完成此类安全任务是否现实。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 mradermacher 发布 Qwen3.5-27B-abliterated-ko-GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwen3.5-27B-abliterated-ko 的 GGUF 量化版本。用户可通过 llama.cpp 直接推理或启动本地 OpenAI 兼容服务器，示例采用 Q4_K_S 量化档，并支持 LM Studio、Jan、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade、Pi、Hermes Agent 及 OpenClaw 等工具加载运行。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6767 FLUX 3 Image Klein 文本编码器去对齐 GGUF 版发布，英文拒绝率从79%降至0%
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 FLUX 3 Image Klein 文本编码器（Qwen3-VL-4B-Instruct）的去对齐 GGUF 版，将拒绝方向从权重中投影消除，英文有害请求拒绝率从 79% 降到 0%，俄语从 32% 降到 0%，MMLU 从 71.1% 到 71.2%。提供 BF16 至 Q4_K 共四档量化，可作为 stable-diffusion.cpp 的 --llm 直接使用；实测显示图像内容变化极小（LPIPS 0.066），并附与 webmp3 Sakura、pottokao Heretic 等同类去对齐编码器的 KLD、拒绝率和 MMLU 对比。方法遵循 Arditi et al. 2024 的单一拒绝方向研究，ComfyUI 暂不兼容该编码器。
推荐理由：原文给出了拒绝方向消融的完整方法和前后拒绝率数据，还与多个同类去对齐编码器做了量化对比。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6666 FLUX 3 Image Klein 提示词扩展器无对齐版发布，英文拒绝率从 63% 降到 0%
AtomicChat 基于 BFL 的 FLUX 3 Image Klein 提示词扩展器（9B Qwen3.5 微调）投影移除拒绝方向，发布 llama.cpp 可用的 GGUF 权重及 3MB LoRA 版本。作为聊天模型，held-out 提示词上英文拒绝率从 63% 降至 0%，俄语从 29% 降至 1%，MMLU 从 74.15% 微降至 73.95%，工具调用与长文本检索不受影响；作为 upsampler 时在 35 条敏感请求中比原版多保留 2 条内容，但 Klein 图像模型本身不画这两类，出图无可见去审查效果。
同一新闻，精选展示《AtomicChat 发布 FLUX 3 Image Klein 提示词扩展器无拒绝 GGUF 版》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术移除拒绝行为，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF。该版本仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持不变，并提供 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。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试环境。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5050 Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP GGUF 发布
HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B 无审查 Aggressive 变体的 GGUF 量化版本，0/465 拒答，直接作答且几乎无前导语。该版本附带 HauhauCS FastMTP 32K 加速 sidecar，在 Q8_K_P 下相比禁用 MTP 最高达 3.02x 文档 TG 和 1.93x 推理 TG，比标准内嵌 MTP 高 35.2% 和 21.1%。模型保留文本、推理、agentic、图像与视频能力，原生 262,144-token 上下文，可扩展至 1,000,000，兼容 llama.cpp 等标准 GGUF 运行时。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6666 dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 去对齐权重版 v2
dealignai 发布 GLM-5.3-FP8 的全谱系去对齐权重版 v2，通过直接修改 bf16 residual-writer 张量降低拒绝行为，不依赖微调、LoRA 或运行时钩子。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 240 项行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp；模型基于 zai-org/GLM-5.3（753B，glm_moe_dsa 架构，纯文本），可在 vLLM 上以原生 FP8 速度运行，附 8×H200 TP8 部署配置与 reasoning_effort 仅支持 low/high 等运行注意事项。
同一新闻，精选展示《dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 无对齐权重版并修复推理循环问题》
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 Gptsn/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF 量化版本发布
基于 unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct 的去审查微调模型推出 GGUF 量化版本，abliteration 后 KL 散度仅 0.0265，测试中 100 次拒绝仅 4 次，并保留多语言能力。提供 Q4_K_M（2.02GB）、Q5_K_M（2.32GB）、Q8_0（3.42GB）和 f16（6.43GB）四种量化，可在 LM Studio 或 Ollama 中加载使用。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 R0U5 发布 Qwen2.5-1.5B-Abliterated（Lethe）去拒绝版本
R0U5 在 Hugging Face 发布基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 abliterated 版本，用 Lethe 方法从对比激活中计算拒绝方向并从残差写入权重矩阵（含嵌入矩阵）中正交化移除。模型转为 GGUF 后在 llama.cpp 实际服务环境验证，20 条 held-out 拒绝诱导提示的拒绝数从 17/20 降到 0/20，连贯性检查通过；并指出自评同源采样和把退化输出计为合规两种假完美陷阱。提供 Q8_0（1.65 GB）与 f16（3.09 GB）权重，经 YaRN 扩展至 65,536 token 上下文，作者明确说明消融只改变拒绝行为、不增加能力。
推荐理由：原文给出 Lethe 消融方法、llama.cpp 实测拒绝率从 17/20 降到 0/20，还说明了两个易被忽视的评测陷阱。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3636 Ornith-1.5-122B-UNCENSORED NVFP4 版本发布，可单卡 RTX 5090 运行 Infernix 格式
dealignai 在 Hugging Face 发布 Ornith-1.5-122B-UNCENSORED 的 NVFP4-Infernix 格式导出，这是去 refusals 版本的量化模型，基于 Qwen3.5-122B-A10B 架构（48 层、256 个路由专家每层取 top 8），附带 MTP 与 DFlash2 drafter。模型经逐字校验与 checkpoint 无失配，可在单张 RTX 5090（32 GB）上运行，约需 70 GiB 主机内存和 76 GB 磁盘空间，速度仍待优化测定。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4848 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 发布 UD-Q4_K_XL 量化版（GGUF）
Hugging Face 用户发布 Qwen3.8-Flash-Next 越狱版（orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored）的 UD-Q4_K_XL 风格量化，复刻官方 Unsloth 类型表，主干 5.03 BPW、总计 108.39 GiB，附带 MTP draft head（Q8_0）与视觉塔（BF16），原生上下文 262,144，Apache-2.0。在 AMD Strix Halo 上以 Gufo 与 Halogen 实测 decode 32~40 tok/s，MTP 推测解码正常；缺 MTP head 会静默关闭推测解码，吞吐掉 30%+。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 gemma4-12b-it-abliterated 发布：从 Gemma 4 12B 权重中移除拒绝方向
pasangimhana 发布 gemma4-12b-it-abliterated，基于 google/gemma-4-12B-it 做权重编辑，将拒绝方向从残差写入中正交化移除，无训练无微调，bf16 单文件 23.9 GB，共修改 97 个张量。大基准（769 条有害提示）上有害拒绝率从 454 降到 6，comply 从 32% 升至 91%，良性提示退化输出率与基座相同（9/92）；方法上在每层捕获 150 有害与 150 无害提示的残差求方向，采用以第 24、28 层为中心、sigma 6 的宽高斯带正交化，并强调嵌入编辑不可省略。使用时需将 <turn|>（token 106）设为停止符；模型无任何安全过滤，作者提醒不要无外部策略层直接公开部署，且未跑 MMLU、GSM8K 等能力基准。
推荐理由：原文给出消融方法、拒绝率前后对比和退化输出对照，读者可据此判断这次权重编辑去掉了多少拒绝行为、代价多大。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分2020 求推荐：单张 RTX 5090 上最适合逆向工程、编程与红队的去审查/消除拒答本地模型
Reddit r/LocalLLaMA 用户求助：在单张 RTX 5090（32GB VRAM）上寻找当前最适合逆向工程、编程和红队测试的本地去审查/消除拒答模型。需求以低拒绝率为首要，同时要求较强的逻辑推理与代码生成能力，覆盖反汇编、exploit 开发、渗透测试和工具编写。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分7575 BoldingBuilds 发布 GLM-5.3-Flash-Uncensored 的 imatrix GGUF 量化并实测去对齐效果
BoldingBuilds 放出 OrcaRouter 去 GLM-5.3-Flash-Uncensored（320B 总参数/18B 激活 MoE、288 路由专家、1M 上下文）的 imatrix GGUF 量化，含 IQ3_XXS、IQ2_M、IQ2_S、IQ2_XXS 四档，并修正共享专家与 attention 量化配方使 IQ2_S 等通过全部 48 项一致性测试。量化权重上实测 JailbreakBench 有害拒绝率 0.040（OrcaRouter FP8 为 0.120，base 为 0.930），HumanEval pass@1 0.927；作者指出空输出会计为服从，提醒评测时必须同时报告空输出数，文件已适配 mainline llama.cpp 与 LM Studio 模板。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 Hugging Face 上架 abliterated 量化模型 llm-qwen3.8-flash-next-abliterated-iq4xs
abliterated 版模型 yuanyeyuanye/llm-qwen3.8-flash-next-abliterated-iq4xs（UD-IQ4_XS 量化）现可通过 llama.cpp 加载，支持 llama serve 启动兼容 OpenAI 的本地服务器与 llama cli 终端推理。模型也可经 Ollama、Docker、Lemonade 拉取运行，并能接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具，覆盖 macOS、Linux 与 Windows 平台。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分1616 Swift 1.5 Qwen Flash Next IQ3XXS（GSQ RCO）Abliterated 版能否只下载变化的权重？
一位 r/LocalLLaMA 用户在运行 Swift 1.5 Qwen Flash Next 的 GSQ RCO IQ3XXS 量化版本，但因模型偶尔拒答，想再准备一个 Abliterated 版本，仅在少数场景下使用。由于存储空间只剩不到 1TB，他询问能否只下载两个版本之间变化的权重并合并，避免完整双份下载。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5858 Nanbeige4.3-33B 网络安全去对齐 GGUF 版发布，拒绝率从 80% 降到 8%
FRENCHFAKER 发布首个 abliterated 版 Nanbeige4.3-33B GGUF，用 refusal-direction ablation 移除原始模型对进攻性安全请求的拒绝行为。50 条有害提示词基准上拒绝率从 80%（40/50）降至 8%（4/50），安全/渗透测试类提示词拒绝率约 0%，推理与工具调用保持完整；IQ4_XS 量化约 17 GB，可在单张 24 GB GPU 上以约 33 tok/s 运行，基于 Apache-2.0 许可。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照和逐层消融方法，读者可据此评估这个去对齐版本的可靠程度。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2525 huihui-ai 发布 Huihui-gemma-4-12B-agentic-fable5-abliterated 去审查版本
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 制作 abliterated 去审查版本，在不使用 TransformerLens 的情况下移除模型拒绝行为，属于概念验证实现。该模型安全过滤大幅减弱，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：abliteratedAI 评分2222 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated 模型在 Hugging Face 上提供 Transformers、llama.cpp、vLLM 等多框架使用指南
0xSojalSec 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated，支持 image-text-to-text 任务，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。页面给出 Transformers pipeline、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式的完整命令，可通过 OpenAI 兼容 API 本地运行该模型。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3434 Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布：4B 无拒绝无损去审查版模型
HauhauCS 发布 Qwen3.5-4B 的去审查版 Uncensored-HauhauCS-Aggressive，移除全部 465 个拒绝样本，实现完全无审查且能力无损，模型不会拒绝提示词。其提供 BF16 到 Q4_K_M 等多种 GGUF 量化（7.9 GB 至 2.6 GB），原生支持文本、图像、视频多模态，262K 上下文（可用 YaRN 扩展到 1M），可在 llama.cpp、LM Studio、Jan 等运行时加载。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4141 Huihui-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated GGUF 版本发布
huihui-ai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布 abliterated 去审查版本，完全用 llama.cpp 的 GGUF 完成 abliteration，未依赖 Transformers。仅 abliterate 第 11 至 28 层（0 起始索引）的 18 个 attn_output_b 张量，专家系统未改动；UD 系列来自 unsloth 的 GGUF。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究或受控环境，支持 262144 上下文长度。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1313 r/SillyTavernAI 用户求推荐无积极偏差、能承载黑暗剧情的模型
一位 r/SillyTavernAI 用户发帖求推荐没有积极偏差的模型，希望角色扮演时能处理道德灰色情节而不把故事强行引向圆满结局，且价格不能太贵。他目前在用 mimo 2.6 pro 并调了针对性提示词，但模型几轮对话后仍会试图救赎角色、化解冲突、把剧情推向健康积极的结局。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6868 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 发布：不改权重、推理时去对齐
lesj0610 发布基于 nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的 abliterated 版本，权重文件与基座逐字节一致，仅靠 config.json 中的 abliteration_config 块和 fp4local-abliterated vLLM 插件在推理时做拒绝方向投影。625 条有害提示的拒绝短语命中从基座 97.92% 降到 0.16%，MMLU 较基座低 1.30 分，GSM8K 无显著变化；需 vLLM 0.32.1rc0 以上版本，拒绝行为仅在英文下测试，视频能力未评测。
推荐理由：原文给出拒绝率、MMLU/GSM8K 与基座的对照数据，并解释了为什么对 FP4 量化权重选择推理时投影而非直接改权重。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1717 Hugging Face 上架 guywithacode/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated 模型
guywithacode 在 Hugging Face 上传了 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated 模型。该模型卡为自动生成，除模型名称外，开发者、许可证、训练数据、微调来源等信息均标注为待补充。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3737 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本
huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化，其中需消融的权重已转为 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量，支持 262144 上下文长度，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5858 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO 量化包发布，附运行时去拒绝向量与实测数据
作者发布了一个 Strata 运行时去拒绝方案包，收录 ISTA-DASLab 的 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档 GSQ-RCO 量化权重（逐字节复制并校验 SHA256），外加一个 480 KB 的拒绝方向向量文件，来自 Huihui 对 144 个残差写入张量的秩一编辑，在推理时对每层残差流做投影 h = h - (h·r)r 以移除拒绝行为。
推荐理由：作者用拒绝率、KL 散度和解码速度实测了运行时去拒绝向量的效果，数据可直接用于判断这种方案对输出的改动幅度。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6666 dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 无对齐权重版并修复推理循环问题
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-FP8 的全谱系无对齐版本，通过直接修改 bf16 residual-writer 张量实现权重级去审查，不使用微调、LoRA 或运行时钩子。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HarmBench-320 上 GARBAGE 从 7 降至 0，非版权 240 项行为 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。附 vLLM TP8 部署配置，注意 reasoning_effort 仅支持 low/high，high/max 需 max_tokens ≥ 8000。
推荐理由：原文给出权重级去对齐的具体做法和 HarmBench-320、MMLU 前后对比数据，读者可据此评估该版本的去对齐程度与能力损失。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5858 R0U5 发布 Qwen3.5-9B-Abliterated（Lethe）无对齐版权重
R0U5 用 Lethe 正交化消融方法放出 Qwen/Qwen3.5-9B 的永久无对齐版本权重，拒绝率从 3.1% 降到 0.0%，KL 散度 0.009。方法对所有 32 层共 64 个残差写入投影做消融，bf16 权重约 18 GB，Apache-2.0 协议，并附 GGUF 转换与量化命令，q8_0 约 9 GB、q4_k_m 约 5.5 GB。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、KL 散度和 64 个矩阵的消融范围，去对齐程度与能力损失都有数据可查。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3636 
zugquants 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Uncensored-Turbo-Brilliance-50x-Reasoning-Instruct-GSQ-RCO-GGUF 量化模型
zugquants 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO GGUF 量化版，为 120B/180B 参数、512 专家（每 token 激活 10 个）的无审查 abliterated 模型。内置 Turbo Brilliance 系统含 27 种 reasoning、27 种 instruct 模式及 15 个 AI CONSTRUCTS，可在提示词或 API 中即时切换。实测 46 GB 双 GPU 加 RAM offload 达 17 t/s，全 GPU offload 60-90 t/s，12GB 显存起可运行。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分6060 
zugquants 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去对齐 GGUF 微调版，8bit ARC-C 达 735
zugquants 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段去对齐微调 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored，提供含 MTP 版本的 NEO imatrix GGUF 量化。作者称 8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，全部 7 项基准超过基座 Qwen3.8-27B，思考 token 减至基座的 1/2 至 1/10；用 Heretic v1.2.0 ARA 方法去审查后 100 次测试中拒绝从 99 降至 0，KL 散度 0.0535。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3434 
zugquants 发布 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMAX-MTP GGUF 量化模型
zugquants 与 Nightmedia 推出基于 Qwen3.5-9B 的多阶段微调合并模型，完全无审查并经 Heretic 后训练，在 4bit 与 8bit 下 ARC-C 达 640，超过 Qwen3.5 9B 全部 7 项 benchmark，部分场景追平 Qwen3.6 27B。提供常规与 MTP 两类 NEO IMATRIX GGUF：Q4_K_S 常规版约 130 t/s，MTP 版（token acceptance 60%）可超 185 t/s；支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），含 5 种 reasoning 与 5 种 instruct 模式，可经 API 或聊天内即时切换。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分4040 
zugquants 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Uncensored-Turbo-Brilliance-50x-Reasoning-Instruct-GSQ-RCO-GGUF 量化模型
zugquants 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated（去审查）GGUF 量化版，参数量 120B，Turbo Brilliance 文中另一处称 180B、512 专家（每 token 激活 10 个），含 27 推理 + 27 instruct 模式（另有 9 个 xhigh）及 15 个 AI Construct。模型可在 12GB 显存 GPU 上运行，2 GPU 加 RAM offload 实测 17 t/s，全 offload 达 60-90 t/s，RTX 6000（96GB）估计 150+ t/s，采用强于 QAT 的 GSQ-RCO 量化并称达 SOTA BF16 级性能。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6262 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 项全部配合
dealignai 发布基于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐版本，在原生 FP8 e4m3 权重上做消融编辑去除拒绝行为，保留 1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位，与上游字节兼容可直接加载。HarmBench-320 实测 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基座 87.63% 降至 83.77%（-3.86 pp）， Humanities 类损失最大达 -7.31 pp。低比特量化建议在目标精度上重跑消融流程，原生命令行推理已验证于 4×H200，SGLang 启动参数与构建工具链要求在模型卡中给出，MIT 许可，仓库手动门控。
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》
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6262 dealinai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 EXL3 2.9bpw 量化包
dealinai 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、思考模式开关，保留视觉权重、MTP 头和 n-gram 表。实测 MMLU-500 从基线 67.40% 降至 63.20%（−4.20pp），HarmBench-320 聊天与思考模式合规率均 100%，多轮对抗测试 0/5 漂移回拒绝。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 验证约 68 tok/s 解码、1105 tok/s 预填充，并提醒低比特重量化可能使合规回退，建议在目标精度上重跑 abliteration 流程。
同一新闻，精选展示《dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 EXL3 2.9bpw 量化包》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 huihui-ai 发布 Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2：基于 Qwen3-8B 的去审查版本
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-8B 通过 abliteration 技术制作出去审查版本 Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2，采用新的更快消融方法并修复了上一版问题，还调整了 0 层以消除乱码。该模型可在 Hugging Face 用 transformers 加载，Ollama 端可用 huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2 直接运行，并通过 /set think 和 /set nothink 切换思考模式。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7474 RecursiveSI Flint 40B-A2.5B 去对齐版发布，MITRE 拒绝率从 15% 降至 0%
RecursiveSI 的 Flint 40B-A2.5B 去对齐版本发布，用 abliterix 从 attention、共享与路由专家投影中移除拒绝方向，Optuna 在 100 条 MITRE 提示词上选强度。保留的 MITRE 拒绝率从 15% 降至 0%（n=100，Q8_0），无害提示词 KL 散度 0.0146 nats/token，HumanEval+、MBPP+、GSM8K、MMLU-Pro、CyberMetric、WMDP-cyber 无显著下降，pp512/tg128 速度变化在 3% 以内。
推荐理由：原文给出消融方法与拒绝率前后对照，MITRE 拒绝从 15% 降到 0% 且各基准无显著下降，便于评估该去对齐版本的取舍。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4040 Minecraftism 4B Uncensored 模型发布：Hugging Face 上的 Minecraft 玩家机器人大脑
mr-sus 发布 Minecraftism 4B Uncensored（safetensors），一个基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 的 4.02B 参数 Minecraft 玩家机器人模型，可输出 JSON 行动指令并回答游戏问题，也能兼作日常助手。模型经去审查处理，16-bit 权重约 8.04 GB、需约 10 GB 显存；held-out 评测中 100.0% 输出有效 JSON、89.6% 行动正确，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，可配合 transformers、vLLM 使用，GGUF 版适配 Ollama、llama.cpp 和 LM Studio。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5656 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版发布
dealignai 发布了基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅做权重级 abliteration，不用量化、模板改写或系统提示注入。保留原生 FP8 e4m3 + FP4 专家、1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位，与上游字节兼容可直接加载。自测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY 无任何拒绝，MMLU 20×57 从 87.63% 降到 83.77%， Humanities 降幅最大达 -7.31 pp。附 4×H200 参考引擎运行方法与 SGLang 启动参数，仓库手动门控，MIT 许可。
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Hugging Face · 新模型：abliterated同新闻AI 评分7272 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版发布 GGUF 量化构建
10exdev 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐（abliterated）版本的 GGUF 量化构建，提供 235.8 GB 的 Mix-256G 与 114.0 GB 的 Mix-128G 两种混合精度档位。拒绝率加权均值从基座的 0.874 降到 0.074，MMLU 保持 0.91 左右；需 llama.cpp PR #30817 才能加载，Engram 表存于 SSD。
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