OrcaRouter 发布 Ripple-65B 去对齐 MLX 量化版

OrcaRouter 发布了 ricursiveAI/Ripple-65B-Preview 的去对齐 MLX 量化版本，按 Mac 内存分为 24、32、48、64 GB 四档构建。据其发布说明，有害提示拒绝率从 95.5% 降到 11.8%，能力在运行波动范围内不变；48 GB 构建的 KLD 比 mlx-lm 默认 4-bit 低 7 倍且小 5.4 GB。 模型需 mlx-lm 0.32.2 以上并加 --trust-remote-code 加载；32 GB 和 24 GB 构建需先调高相关设置，且该设置在重启后重置。作者声明安全对齐已大幅削弱，仅面向可解释性、AI 安全与拒绝机制研究、红队和鲁棒性评估等研究用途，使用须遵守基础模型继承的 Apache License 2.0 及适用法律。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。