dealignai 发布 GLM-5.3 去审查 FP8 模型，第三方推出 EXL3 量化版
先了解这件事
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 zai-org 的 GLM-5.3-FP8（753B、78 层、text-only 的 glm_moe_dsa 架构）做权重级去对齐，称拒绝行为在多语言广泛伤害分类上降低、非针对单一领域调优；该说法来自发布说明，未经验证。随后 Ars14n 发布其 EXL3 3.0bpw 量化版（3.04 bpw，273 GiB），附量化保真度与 Agent 评测数据，该仓库与 dealignai 和 Z.ai 均无关联。 该版本声称仅修改 bf16 residual-writer 张量，FP8 专家路由不变，无微调、无 LoRA、无运行时钩子。发布说明称 HB-320 评测中 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off 档），v2 修复了 v1 约 2% 的推理循环问题并使 GARBAGE 降为 0，代价是整体 TRUE_COMPLY 约降 4pp；MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。这些均为发布方给出的数据。 模型采用与基座一致的 MIT 许可，发布方称使用方式的责任由使用者承担，并明确不适用于对未授权系统的攻击。使用条件：reasoning_effort 为 max 时需设置 max_tokens ≥ 2600；如需运行 high 或 max 档位，需 max_tokens ≥ 8000。
AI 根据报道生成 · 17 天前更新
事件进展
2 个进展
- 10月4日 22:10 · 2 篇报道dealignai 发布 GLM-5.3 去审查 FP8 模型Hugging Face · 新模型：uncensored：dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 去对齐权重
- 10月4日 03:20 · 1 篇报道发布 GLM-5.3-UNCENSORED EXL3 3.0bpw 量化版Hugging Face · 新模型：uncensored：GLM-5.3-UNCENSORED 发布 EXL3 3.0bpw 量化版，附量化保真度与 Agent 评测数据
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dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 去对齐权重
dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对基于 zai-org/GLM-5.3（753B）的 FP8 量化版做权重级去对齐，声称仅修改 bf16 residual writer 张量、非 LoRA 或运行时钩子。HB-320 评测中非版权行为的 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），v2 修复了 v1 约 2% 的推理循环问题并使 GARBAGE 降为 0，代价是整体 TRUE_COMPLY 约降 4pp；MMLU 87.43% 较基线 +1.85pp。文中还给出 vLLM 部署参数与 reasoning_effort 只认 low/high 等注意事项。
- Hugging Face · 新模型：uncensored精选dealignai 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 无对齐权重版
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，对 GLM-5.3-FP8（基于 zai-org/GLM-5.3，753B、78 层、text-only 的 glm_moe_dsa 架构）做权重级去对齐：仅修改 bf16 residual-writer 张量，FP8 专家路由不变，无微调、无 LoRA、无运行时钩子。
- Hugging Face · 新模型：uncensored精选GLM-5.3-UNCENSORED 发布 EXL3 3.0bpw 量化版，附量化保真度与 Agent 评测数据
Ars14n 在 Hugging Face 发布 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版（3.04 bpw，273 GiB），上游是对 zai-org/GLM-5.3 做权重编辑（非微调）的去对齐变体。