GCSA-AiLab 发布去对齐 LFM3-VL-2B 视觉语言模型
先了解这件事
GCSA-AiLab 在 Hugging Face 发布 LFM3-VL-2B-Uncensored，基于 LiquidAI/LFM3-VL-2B，用 Abliterix 对语言主干注意力 Q/K/V/O 投影逐层消融拒绝方向以降低拒绝行为，视觉编码器与多模态投影器保留。据其公布评测，BF16 源模型在 StrongREJECT 严格拒绝率为 4%、SimpleSafetyTests 为 8%，相对基座的全词表下一 token KL 为 0.0426511；量化版本未单独评测这些指标。 仓库提供 BF16、F16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等 GGUF 精度，需配合支持 LFM3-VL 的 llama.cpp 运行时；处理图像还需同时加载 mmproj-LFM3-VL-F16.gguf，仅语言 GGUF 无法处理图像。模型沿用原 LFM Open License v1.0。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Hugging Face · 新模型：uncensored精选GCSA-AiLab 发布 LFM3-VL-2B-Uncensored-GGUF 无对齐视觉语言模型
GCSA-AiLab 在 Hugging Face 发布 LFM3-VL-2B-Uncensored-GGUF，基于 LiquidAI/LFM3-VL-2B，用 Abliterix 对语言主干注意力 Q/K/V/O 投影做逐层拒绝方向消融，保留视觉编码器与多模态投影器，面向本地与边缘设备部署。评测显示 BF16 源模型在 StrongREJECT 严格拒绝率为 4%、SimpleSafetyTests 为 8%，相对基座的全词表下一 token KL 为 0.0426511，量化版本未单独评测。模型提供 BF16、F16、Q8_0、Q6_K、Q4_K_M 等 GGUF 精度，需配合 llama.cpp 运行时与 mmproj-LFM3-VL-F16.gguf 才能处理图像。
- Hugging Face · 新模型：uncensored精选GCSA-AiLab 发布 LFM3-VL-2B-Uncensored 无对齐视觉语言模型
GCSA-AiLab 在 Hugging Face 发布 LFM3-VL-2B-Uncensored，基于 LiquidAI/LFM3-VL-2B，用 Abliterix 对语言主干注意力 Q/K/V/O 投影做逐层拒绝方向正交投影以降低拒绝行为，保留视觉编码器与多模态投影器。BF16 源模型在 StrongREJECT 严格拒绝率为 4%、SimpleSafetyTests 为 8%，相对基座的全词表下一 token KL 为 0.0426511。仓库同时提供 FP8、Int8、Int4、NVFP4 量化变体，面向本地与边缘设备部署，量化版本未单独跑这些指标。
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