LFM3-Omni-2B abliterated 去对齐模型发布
先了解这件事
用户 mizahnyx 在 Hugging Face 发布了 LiquidAI/LFM3-Omni-2B 的 abliterated（拒绝消融）衍生模型及配套 GGUF 量化版。据其模型卡，该模型用 Heretic v2.0.0 的 ARA 修饰器仅改动 24 层文本骨干的 attn.o_proj 与 mlp.down_proj（视觉、音频编码器未动），关键词拒绝率从基座的 99/100 降至 1/100，分类器拒绝率从 98/100 降至 0/100，KL 散度 0.063；发布者称刻意放弃了拒绝为 0 但能力退化（KL 2.27）的版本，选用保持能力的 Pareto index 2 权重。 GGUF 版提供 Q8_0、Q4_K_M、Q2_K 三档量化，需较新版 llama.cpp 支持，可用于 llama.cpp 或 LM Studio。该模型无安全过滤，会响应基座模型拒绝的有害请求，发布者声明仅供研究与红队使用，采用与基座相同的 LFM Open License v1.0。
AI 根据报道生成 · 11 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Hugging Face · 新模型：abliterated精选LFM3-Omni-2B abliterated GGUF 版发布，用 Heretic v2.0.0 完成拒绝消融
mizahnyx 发布 LFM3-Omni-2B 的 abliterated GGUF 版本，基于 LiquidAI/LFM3-Omni-2B，用 Heretic v2.0.0 的 ARA 方法经 60 次 Optuna 试验消融拒绝行为，仅改动 24 层文本层的 attn.o_proj 和 mlp.down_proj。Heretic 指标显示关键词拒绝从基模型的 99/100 降到 1/100，分类器拒绝从 98/100 降到 0/100，KL 为 0.063；提供 Q8_0、Q4_K_M、Q2_K 三档量化，仅改文本骨干，视觉与音频编码器未动，需较新 llama.cpp 支持，仅供研究与红队使用。
- Hugging Face · 新模型：abliterated精选LFM3-Omni-2B 的 abliterated 版本用 Heretic v2 ARA 完成去拒绝消融并放出权重
mizahnyx 在 Hugging Face 发布基于 LiquidAI/LFM3-Omni-2B 的 abliterated 衍生模型，用 Heretic v2.0.0 的 ARA 修饰器对 24 层文本骨干的 attn.o_proj 与 mlp.down_proj 做拒绝消融，60 次 Optuna 试验（seed 42）在 CPU/iGPU 上耗时 3 小时 48 分。评测显示关键词拒绝率从 99/100 降至 1/100，分类器拒绝率 98/100 降至 0/100，KL 散度 0.063，5 项能力抽查与基座一致；发布者刻意放弃 0 拒绝点（该点 KL 2.27 且出现能力退化），选择保持能力的 Pareto index 2 权重。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 5
- 可比范围峰值
- 711月5日 03:00
- 近 24 小时变化
- –
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。