huihui-ai 发布 Qwen3.8-27B 去审查版及多个第三方量化衍生版本

1. 21:52
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：去审查版 Qwen3.8-27B

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布去审查（abliterated）版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，仅消融第 22 至 52 层（0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。多个系列（Underdog-Saluki、Swift、Ternary、GSQ-RCO、UD 等）陆续追加，部分量化将 token_embd、output、ffn_down 等待消融权重转为 Q8_0 并命名为 Q2_K_L 至 Q6_K_L。模型可通过最新版 ollama 运行 huihui_ai/Qwen3.8-abliterated，llama.cpp 支持上下文长度 262144，官方提示输出可能含敏感内容，建议用于研究测试场景。

2. 17:46
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术移除拒绝行为，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF。该版本仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持不变，并提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试环境。

1. 13:33
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化，其中需消融的权重已转为 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量，支持 262144 上下文长度，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。

1. 16:30
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查（abliterated）GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答行为，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144 上下文；模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。

1. 01:00
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   RTX 3080 20 GB 实测 Qwen3.8-27B 两个 abliterated 量化版的 MTP 速度与困惑度对比

   作者在单张 RTX 3080 20 GB 上用 llama.cpp 实测了 Qwen3.8-27B 的 Huihui 与 Heretic RVN 两个 abliterated 量化版本，仓库不含模型权重。结果显示 RVN IQ4_XS 在 MTP 下最快（代码 69.4 tok/s、散文 58.2 tok/s，比 Huihui 快约 5–7%），德语困惑度略低，通过 88.6K 上下文与全部 6 项工具调用测试，但多占 1.1 GB 显存导致 n-max 3 无法启动；MTP 草稿深度 n-max 2 是综合最优设置，MTP 对 prefill 无帮助反而约损失 5%。

1. 15:45
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版本，通过 abliteration 技术移除模型拒绝回答的行为，仅消融部分层（如 22 至 52 层），MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144 上下文。模型安全过滤大幅降低，建议用于研究测试而非生产环境。

2. 11:24
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查 GGUF 版本，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为，仅对部分层（如 22 至 52 层）做消融，MTP 与视觉部分未改动。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，支持最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）和 llama.cpp（-c 262144），适合研究测试用途。

1. 23:03
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 发布 RBLN 编译版，适配 16× RBLN-CA25 NPU

   iAcloud 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 RBLN 预编译版本，使用 optimum-rbln 0.11.2 针对 16 块 Rebellions RBLN-CA25 NPU 编译，支持 262,144 上下文长度和 batch-1 解码，编译耗时 990.9 秒，产物约 55.8 GiB。该版本为编译验证版而非推理基准，运行时加载、生成与长上下文精度尚未测试，需 RBLN NPU 和 RBLN SDK，采用 Apache-2.0 许可。

2. 00:05
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版本发布

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 无审查版本，仅消融部分层（如第 22 至 52 层，0 起始索引），其余层保持原样。提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等多种量化格式，其中低精度版本将 token_embd、output、ffn_down 等需消融权重转回 Q8_0 或 BF16 以提升回复质量；MTP 与视觉部分未改动。可通过 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或最新 llama.cpp 运行，支持 -c 262144，模型安全过滤大幅降低，建议仅用于研究测试环境。

1. 02:28
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   karlsencoin 发布 Karlsen-Chat-27B-abliterated GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 基于 abliteration 技术推出 Qwen3.8-27B 的去审查 GGUF 版本，仅对第 22 到 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保留原样，MTP 与视觉部分未修改。多个衍生系列分别来自 unsloth、ISTA-DASLab、prism-ml、ukisai 和 ConwayResearch 的 GGUF 权重，其中 Q2_K_L 至 Q6_K_L 版本将待消融张量 requantize 到 Q8_0 以提升回复质量。模型可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144 上下文，官方建议仅用于研究测试而非生产环境。

2. 01:31
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版发布

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 无审查版本，仅对 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持原样。针对 Q8_0 以下量化版本，将 token_embd、output、ffn_down、ssm_out、attn_output 等张量转换为 Q8_0 并命名为 K_L 系列，Q8_0 版则改为 BF16 并命名 Q8_0_L。模型可经 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）运行，llama.cpp 需最新版，上下文长度 262144。

1. 18:48
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版本发布

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF。该版本仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，并新增 Underdog-Saluki、Swift、Ternary、GSQ-RCO、UD-DW 等系列，其中部分量化将需消融权重转为 Q8_0 以提升响应质量，MTP 和视觉部分未改动。模型支持最新 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）和 llama.cpp（上下文 262144），因安全过滤大幅减弱，建议仅用于研究或测试环境。

2. 04:20
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 分叉版本上传至 Hugging Face

   AI-conn 在 Hugging Face 上传了 huihui-ai 制作的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 分叉，基于 Qwen/Qwen3.8-27B，采用去除拒绝方向的 abliteration 方法，许可证为 Apache-2.0。在 20 GB 显存的 RX 7900 XT 上，推荐文件 UD-DW-Q4_K_M（15.41 GiB）8k 上下文约占 17.1 GiB、16k 约占 18.1 GiB，均可完全常驻显存。该文件是审核中唯一在 20 GB 显卡上留有 16k 上下文余量的顶级无审查版本，可通过 ollama pull 直接拉取。

3. 03:39
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF 发布：基于 Qwen3.8-27B 的去审查版本

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布去审查（abliterated）的 GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 移除模型拒答，MTP 与视觉部分未改动。后续多个系列仅对第 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保留，并提供 Q2_K_L 至 Q6_K_L 及 Q8_0_L 的特殊量化以提升回复质量。模型可通过 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行，支持 -c 262144，仅建议研究测试用途。

1. 09:26
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 版本发布：基于 Qwen3.8-27B 去除拒答

   Huihui-ai 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查（abliterated）GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，通过 abliteration 技术移除模型拒答行为。多个衍生系列仅对 0 起始索引的第 22 到 52 层做消融，并采用 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等混合量化以提升响应质量；MTP 与视觉部分未修改。可通过最新版 ollama 或 llama.cpp 运行（-c 262144），官方提示安全过滤已大幅降低，建议仅用于研究测试环境。

1. 14:21
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 量化版本更新

   Huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版 GGUF 量化模型，多次更新新增 UD、UD-DW、GSQ-RCO、Ternary、Swift 等系列，其中部分版本仅消融第 22 至 52 层（0 起始索引）。模型提供 Q2_K_L 至 Q8_0_L 等量化格式，支持上下文长度 262144，可通过最新版 ollama（huihui_ai/Qwen3.8-abliterated）或 llama.cpp 运行。官方提示安全过滤已显著降低，建议仅用于研究和测试环境。

2. 01:32
   Hugging Face · 新模型：abliterated精选

   davetha 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 AutoRound INT4 量化版，可单卡 Intel Arc Pro B70 运行

   davetha 在 Hugging Face 发布了 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated（基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去拒绝版本）的 4-bit AutoRound 量化构建，采用 INT4 主体加 baked lm_head/MTP 和 INT8 embedding，面向单张 Intel Arc Pro B70（32 GB）在 vLLM XPU 下运行。

3. 00:18
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 版本发布

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 发布经 abliteration 处理的去审查 GGUF 版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，MTP 与视觉部分未修改。多个系列（UD、GSQ-RCO、UD-DW、Ternary、Swift）仅对第 22-52 层（0 起始索引）做 abliteration，其余层保留原样；Q2_K_L-Q6_K_L 等版本将需 abliteration 的权重转为 Q8_0 以提升回复质量。该模型安全过滤大幅降低，仅建议用于研究与测试，可在最新版 ollama 和 llama.cpp 中运行。

1. 01:59
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：Qwen3.8-27B 去审查版本

   huihui-ai 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 去审查版本，以 GGUF 格式提供，仅对部分层（如 22 至 52 层）做 abliteration 处理，其余层保持不变，并推出 Swift、Ternary、GSQ-RCO、UD-DW 等多个系列。

1. 04:40
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated：Qwen3.8-27B 去审查版本在 Hugging Face 发布

   huihui-ai 基于 abliteration 技术发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查版本 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated，无需 TransformerLens 即可移除模型拒绝行为。

1. 16:59
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：Qwen3.8-27B 去审查版发布

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布无审查版 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF，仅对 22 至 52 层（0 起始索引）做消融，其余层保持原样。

1. 23:25
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B Abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO 发布 NInfer 单文件格式

   fyb1214 将 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B Abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO GGUF 系列重新打包为 NInfer 引擎可用的单文件 .ninfer 容器，共发布 IQ2_XS、IQ2_S、IQ3_XXS、IQ3_S 四个量化档位，文件从 8.76 GiB 到 11.91 GiB 不等，其中 IQ3_S 档需要 16 GB 以上显存或卸载。该仓库仅做格式转换，abliteration（第 22–52 层去拒绝方向消融）由 huihui-ai 完成，文本塔无重新量化或再训练。模型仅在 Hugging Face 发布，安全过滤大幅降低，仅建议用于研究和受控环境。

1. 19:58
   Hugging Face · 新模型：abliterated

   Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：去审查版 Qwen3.8-27B

   huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 用 abliteration 技术制作去审查版 GGUF 模型，仅对部分层（如 22 至 52 层）做消融，MTP 与视觉部分未改动。

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。