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Hugging Face 用户发布推理时去对齐的 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated

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AI 综述

Hugging Face 用户 lesj0610 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated，基于 nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local，在不改动权重文件（与基座逐字节一致）的情况下，通过 config.json 中的 abliteration_config 块和 fp4local-abliterated vLLM 插件在推理时做拒绝方向投影，实现去对齐。模型卡报告：625 条有害提示的拒绝短语命中率从基座的 97.92% 降到 0.16%，MMLU 比基座低 1.30 分，GSM8K 无显著变化。使用需 vLLM 0.32.1rc0 及以上版本（在 0.32.1 上 PyPI 前需 nightly 构建）；拒绝行为仅在英文下测试，视频能力未评测。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

最新进展10月25日 16:44

Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 发布：不改权重、推理时去对齐

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月25日

16:44
Hugging Face · 新模型：abliterated精选
Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 发布：不改权重、推理时去对齐
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。

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