新闻、仓库与研究，按时间排列。
dealinai 以 CRACK 方式对 GLM-5.3-Flash 做权重级去审查并发布 FP8 版本（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文），直接在张量中移除拒绝行为，不用 SFT、DPO、LoRA 或模板技巧。HarmBench-320 上 reasoning-OFF 和 max 档 320/320 全通过、0 拒绝（low 档保留部分拒绝），MMLU 87.33% 高于基线 86.74%；H200 TP4 原生 FP8 解码 163 tok/s，开启 MTP 投机解码达 211 tok/s、接受率 75.9%。
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》
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。
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》
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。
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。
dealignai 在 Hugging Face 发布 Nanbeige4.3-33B 的 UNCensored GGUF 版本，移除基础模型的拒绝行为，提供 Q6_K（25.3 GB）、Q4_K_M（18.7 GB）、IQ2_XXS（8.7 GB）三种量化，均附带基于 1M token 校准内容的 imatrix，保留原生 think on/off 与 512K 上下文。与同量化基础版对比，MMLU chat 下降 Q6_K −1.74pp、Q4_K_M −1.09pp、IQ2_XXS −4.53pp；6 提示多轮合规测试三个量化均为 6/6 通过、0 次拒绝。
推荐理由：原文给出三种量化的 MMLU 前后对照和多轮拒绝率实测，读者可据此评估去掉拒绝行为的能力代价。
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。
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。
一位用户在 SillyTavern 中对 Argon 模型进行 NSFW 压力测试时，看到角色通过捏住鼻子逼迫拒不开口的角色张嘴，认为这是其多年使用高端模型以来最具创造性的角色行为，涉及多步逻辑推理。用户补充称，用其他模型生成首条消息后 Argon 更少拒绝，配合 writers block unlimited version 2 preset 时语言几乎无审查，仅剩拒绝机制。
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。
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。
一位 r/CharacterAI 用户称，在 Character.AI 上每次创建新角色都提示违反社区准则，即使角色不含真人全名、没有头像、描述只有最基本信息也无法通过。发帖人询问原因并寻求解决方法，帖内暂无官方回应。
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。
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。
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。
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。
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。
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》
dealignai 基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone、8B/16B 激活）发布了权重级消融的无对齐 FP8 版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，无需自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测显示 base 模型 effort=off 时 ASR 为 42.81%、effort=max 时仅 1.56%，消融版在两档下均 100% 回答且零拒绝；MMLU-14k 从 86.96% 降至 82.74%（剔除伦理类后约 -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》
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》
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。
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。
codero-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Uncensored 的 GGUF 量化版本，共 5 档（Q3_K_M 2.08 GB 至 Q8_0 4.28 GB，Q4_K_M 默认 2.5 GB），可用 Ollama 或 llama.cpp 运行。该模型 4.02B 参数，基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated 微调，是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，能输出 JSON 行动指令，held-out 评测中 100.0% 输出合法 JSON、89.6% 动作正确。微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，仅限个人非商业使用。
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。
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》
virtualdmns 发布基于 HuggingFaceTB/SmolLM3-3B 的 abliterated 版本 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored，用 Heretic 定向消融配合 Optuna TPE 参数搜索，100 次试验中选出 Pareto 前沿上的最优权衡。独立复测显示拒绝率从基线的 82/100 降到 3/100，KL 散度为 0.0684；架构、tokenizer 和聊天模板不变，保留 /think 与 /no_think 模式，仅权重不同。lm-eval 基准显示多数指标变化在 ±2 点内；ggsm8k strict-match 上升 42.0 点而 flexible-extract 下降 8.0 点，作者提示这是答案格式偏移，应视为混合结果。
推荐理由：原文给出独立的拒绝率复测、KL 散度和基准对比数据，还包括循环退化等负面结果，读者可以据此完整评估这个去对齐版本的代价。
virtualdmns 的 SmolLM3-3B-Heretic-Uncensored（用 Heretic 移除拒绝行为的 SmolLM3-3B）现提供 GGUF 格式，含 Q8_0（约 3.28 GB）和 Q4_K_M（约 1.92 GB）两种量化，chat template 已嵌入文件并支持 /think 与 /no_think 模式。经 llama.cpp 加载测试可正常生成、无拒绝行为，源权重重新评测显示拒绝率 3/100（原版基线 82/100），KL 散度 0.0684。可通过 llama.cpp、LM Studio 或 Ollama 运行，采用 Apache-2.0 许可。
Lyber AI × dealign.ai 基于 MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash 发布去拒绝行为版本，用 CRACK（跨 42 层信号加权 abliteration）在权重层面移除拒绝行为，保留扩展思考、reasoning-effort 分级、工具调用与原生 4M 上下文。权重为原生 MXFP8 + NVFP4 MoE 专家，与上游字节兼容，vLLM/SGLang 无需改码即可加载；MMLU 从 69.80% 降至 62.20%（−7.6pp，主要由 moral_scenarios 贡献），单轮与多轮合规测试均为 5/6，需约 264 GB 显存（1× B300 或 2× H100/H200 TP2 或 4× A100 TP4）。
推荐理由：原文给出 CRACK 消融的具体层数、强度和 MMLU 前后对比，读者可据此判断去对齐的代价与保留能力。
huihui-ai 基于 abliteration 技术推出 Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒答行为。最新更新仅对第 18 至 51 层做 abliterated 处理，其余层保持原样以保留更多原始性能，MTP 与视觉部分未修改。模型可在 Hugging Face 下载，也可通过最新版 ollama 以 `ollama run huihui_ai/Qwen3.8-abliterated` 直接运行。
xerofounder 在 Hugging Face 发布经 abliterated 处理的 XeroCore 1.0，采用 Pareto Optimal Solution（Trial 46），拒绝率从基线 98% 降至 0.0%（0/100），KL 散度 0.5558，修改范围为第 1 至 39 层，使用 Arbitrary-Rank Ablation（ARA），并附带 PEFT LoRA adapter。
mr-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism-4B-Thinking-Uncensored，一个基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated 微调的 4.02B 参数模型，作为 PyMC Bot 的大脑，根据游戏状态输出 JSON 动作并回答 Minecraft 相关问题。模型采用 Qwen3 强到弱蒸馏配方训练，held-out 评测中 100% 输出有效 JSON、68.8% 动作正确；权重为 16-bit safetensors，约 8.04 GB，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，仅限非商业使用。
mr-sus 在 Hugging Face 发布 Minecraftism 4B Thinking Uncensored 的 GGUF 量化版本，该模型是 Minecraft 玩家机器人 PyMC Bot 的"大脑"，基于 huihui-ai 的 Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated 微调，共 4.02B 参数。Q4_K_M 量化为 2.5 GB，留出集评测中 100% 输出有效 JSON、68.8% 动作正确；模型先写思考再输出 JSON 动作，采用 abliterated 无审查基座，可通过 Ollama 或 llama.cpp 运行，微调采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可。
一位 SillyTavern 用户询问最能胜任无限制 NSFL 角色扮演和故事的「高智能模型 + 轻量预设」组合。其对"智能"的要求包括大上下文窗口、能编写和理解 HTML/脚本、可跟进多角色复杂剧情，且在 ArtificialAnalysis 上至少得 30 分；同时要求推理不影响或能增强 NSFL 能力，并吐槽 GLM 5.3 会消耗约 2000 思考 token 纠结内容政策。
ktobik 在 Hugging Face 发布 abliterated（去拒绝）版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化，提供 Mix-256G（235.8 GB 内存）与 Mix-128G（114.0 GB）两种构建。模型为 763B 参数 MoE，含 384 个路由专家和 197B 参数 Engram n-gram 表（110.6 GB 留在 SSD 按需读取），1M token 上下文。精度由实测 KLD 的背包搜索逐层分配，Mix-256G 在 held-out 文本上 top-1 一致率 93.7%、PPL 较原模型 +2.4%。
推荐理由：原文给出实测 KLD、拒绝率前后对比和逐层精度搜索方法，读者可据此判断去对齐版本与量化方案的实际代价。
grainrigi 在 Hugging Face 镜像了 HauhauCS 的 Gemma4-26B-A4B-Uncensored-HauhauCS-Balanced GGUF 量化版，作为备份保留 Q8_K_P 与 f16 mmproj。原版基于 google/gemma-4-26B-A4B-it，总参数 25.2B、激活约 3.8B（128 专家取 top-8 加 1 共享专家），256K 原生上下文、原生多模态；经自动化与人工拒绝基准测试为 0/465 拒绝，少量边缘提示首次会回避但重问即答。
推荐理由：原文给出 0/465 拒绝率的自动化与人工实测数据，以及各量化档位大小和推荐配置，便于按显存选档。
有 Reddit 用户反映，Argon 4 更新后 Gemini 的图像生成变得困难，漫画风格提示词常触发安全过滤而拒答，Pro 3.1 高档位设置下尤其严重，该用户持有 7 个 Pro 订阅，单个结果需重试 12 到 15 次。此外 UI 还会强制把 Flash 3.8 切换到 Pro 3.1 或 Argon 模型且无法取消，用户发帖求解方法。
AtomicChat 把 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B（基于 Gemma-4-E4B-it）的拒绝行为从权重中移除，提供烘焙 GGUF 量化版和 3.5 MB rank-1 LoRA。按 Arditi et al. 2024 的拒绝方向方法处理 Gemma 4 每块三次写入及其 RMSNorm 共 126 个矩阵。JailbreakBench 拒绝率从 93.8% 降到 1.2%，俄语红队提示从 76% 降到 0%，XSTest 从 9.2% 降到 0.4%，开启思考后 30 题中 29 个拒绝降为 0；MMLU 从 68.50% 到 67.85%（McNemar p=0.21），工具调用 20/20、30k 长文检索 3/3 不受影响。
推荐理由：原文给出完整的拒绝方向定位方法与前后对照数据，拒绝率从93.8%降到1.2%，MMLU与工具调用影响均有实测。
IsValorum 发布 Occamy-1.0 APEX-I-NanoPlus-V2.1 Abliterated GGUF 无对齐版，称通过正交激活转向消除拒绝向量，探针测试 0/10 拒绝。该量化版文件 12.54 GB、3.40 BPW，WikiText-2 困惑度 6.2432（较 BF16 基线 6.18 仅 +1.02%），支持 24GB 显存跑满 256K 上下文；社区实测在 RTX 4070 上以 98.8% 完成 Shortbench 11/12 任务，zephel01 在 SWE-bench 风格评测测得 90.0%–93.3% 解决率。
IstroSec 在 Hugging Face 发布 ThinkingCap-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-abliterated，通过权重差值移植 trohrbaugh 对基座模型 NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 的 abliteration 结果，移除 bottlecapai/ThinkingCap 微调版的拒绝行为，MTP 推测解码头逐位保留，提供 bf16 全量权重（65.8 GB）及 Q8_0 等 GGUF 量化版。
推荐理由：原文给出权重差值移植方法和关思考模式下的拒绝率与 KL 数据，可据此判断这个去对齐版本实际改动幅度。
Qwen3.8-Flash-Next-Orca-Abliterated-GSQ-RCO-Coder-GGUF（58.6 GB）发布，通过移植 orcarouter 的 144 个正交化残差张量，在 256 专家剪枝的 Coder 架构上实现去审查。模型在 llama.cpp、LM Studio、Ollama 中开箱即用；SWE-bench Verified 79.20%、LiveCodeBench v6 87.43% 基准权重保留，代码语料 PPL 仅从 1.2573 升至 1.2749，安全红队测试合规率 100%。
armin1 发布了 NVIDIA Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 的 abliterated（uncensored）版本，通过保持量化的轻量权重编辑移除拒绝行为，可无缝替换原模型并在 vLLM 与 TensorFold 上直接加载。
推荐理由：给出了同一测试环境下的拒绝率、KL 保真度和推理速度对比数据，可以据此评估这个去对齐版本付出的实际代价。