dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 去对齐 FP8 版,移除拒绝行为
先了解这件事
dealignai 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐(abliterated)版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8,在原生 FP8(e4m3)权重上做权重级修改以移除拒绝行为,使模型直接回应用户请求而非拒答。据其测试结果,HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝;MMLU logit 评分从基线 87.63% 降至 83.77%(−3.86 pp),其中 moral scenarios 下降 40 个百分点。 该版本保留视觉、视频、工具调用、推理档位(low/high/max)与 1M token 上下文,采用 FP4 MoE 专家,与上游字节兼容,已在 4×H200(564 GB VRAM)上验证。作者称低比特量化需在目标精度上重做 abliteration,否则合规性可能退化;另提供 EXL3 2.9 bpw 版本。 模型为 gated model,需手动申请访问,是否授权由仓库所有者决定;使用者需年满 18 岁、遵守所在地法律并自行承担输出责任。许可为 MIT,与上游一致。
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事件进展
2 个进展
- 10月20日 19:18 · 3 篇报道发布 DeepSeek-V4.1-Flash 去对齐 FP8 版Hugging Face · 新模型:uncensored:DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版发布,附 MMLU 与 HarmBench 实测数据
- 10月18日 12:11 · 6 篇报道dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 去对齐 FP8 版Hugging Face · 新模型:uncensored:DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布,HarmBench 320 题全部合规
报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
- Hugging Face · 新模型:uncensoredDeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐 FP8 版发布,附 MMLU 与 HarmBench 实测
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本,仅做权重级 abliteration 修改,保留原生 FP8 e4m3、FP4 MoE 专家、1M 上下文、视觉与视频、工具调用和推理档位,与上游权重字节兼容。实测 MMLU 20×57 从基座 87.63% 降至 83.77%(-3.86pp),HarmBench-320 在 effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝;需 FP8 GPU,已在 4×H200 验证,MIT 许可。
- Hugging Face · 新模型:uncensored精选DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布,HarmBench 320 项全部配合
dealignai 发布基于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐版本,在原生 FP8 e4m3 权重上做消融编辑去除拒绝行为,保留 1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位,与上游字节兼容可直接加载。HarmBench-320 实测 320/320 全部 COMPLY、零拒绝;MMLU 从基座 87.63% 降至 83.77%(-3.86 pp), Humanities 类损失最大达 -7.31 pp。低比特量化建议在目标精度上重跑消融流程,原生命令行推理已验证于 4×H200,SGLang 启动参数与构建工具链要求在模型卡中给出,MIT 许可,仓库手动门控。
- Hugging Face · 新模型:uncensored精选DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版发布
dealignai 发布了基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8,仅做权重级 abliteration,不用量化、模板改写或系统提示注入。保留原生 FP8 e4m3 + FP4 专家、1M 上下文、多模态、工具调用与推理档位,与上游字节兼容可直接加载。自测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY 无任何拒绝,MMLU 20×57 从 87.63% 降到 83.77%, Humanities 降幅最大达 -7.31 pp。附 4×H200 参考引擎运行方法与 SGLang 启动参数,仓库手动门控,MIT 许可。
- Hugging Face · 新模型:uncensored精选DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 FP8 无对齐版发布,HarmBench 320 项零拒绝
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 FP8 权重版本,仅做权重级消融,保留视觉、视频、工具调用、推理档位和原生 1M token 上下文,不含量化派生、聊天模板改动或 LoRA。HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝;内部 MMLU(1140 题)从基线 87.63% 降到 83.77%,降 3.86 pp,人文学科降 7.31 pp。仓库为 gated 访问,MIT 许可,另提供 EXL3 2.9 bpw 版本。
- Hugging Face · 新模型:uncensored精选DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布,HarmBench 320 题全部合规
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去拒绝(uncensored)版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8,通过权重级修改移除拒绝行为,采用原生 FP8(e4m3)加 FP4 MoE 专家权重,保留 1M 上下文、视觉与视频、工具调用和推理档位。实测 HarmBench-320 在 reasoning_effort=max 下 320/320 全部 COMPLY、零拒绝;MMLU logit 评分从基线 87.63% 降至 83.77%(−3.86 pp)。作者建议低比特量化需在目标精度上重做 abliteration 流程,否则合规性可能退化;权重以 MIT 许可发布,需手动申请访问。
- Hugging Face · 新模型:uncensoredDeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版发布,附 MMLU 与 HarmBench 实测数据
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8,仅做权重级修改,保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文,格式与上游字节兼容。内部实测 HarmBench-320 全部 320 条 COMPLY、零拒绝;MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%(-3.86 pp),其中 moral scenarios 下降 40 pp。原生 FP8 e4m3 加 FP4 MoE 专家,需 FP8 GPU,已在 4×H200 验证,MIT 许可。
- Hugging Face · 新模型:uncensoredDeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 版本发布,HarmBench 320 项全部 COMPLY
dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本,在原生 FP8 e4m3 权重上做 abliteration,移除拒绝行为,保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 全部 320 项 COMPLY、零拒绝;MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%,其中 moral scenarios 下降 40 pp。权重与上游字节兼容,需 FP8 GPU,已在 4×H200 验证,MIT 许可。
- Hugging Face · 新模型:uncensored精选DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布,HarmBench 320 项全部配合
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8,仅在权重层面移除拒绝行为,保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 测试 320/320 全部 COMPLY、零拒绝;MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%,下降 3.86 个百分点。原生 FP8 e4m3 加 FP4 专家,与上游字节兼容,MIT 许可,已在 4×H200 上验证。
- Hugging Face · 新模型:uncensoreddealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8 去审查版模型
dealignai 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去审查 FP8 版本,移除拒绝行为并保留视觉、视频、工具调用、推理档位(low/high/max)与 1M token 上下文。模型采用原生 FP8 (e4m3) 权重加 FP4 MoE 专家,40 层 MoE,与上游字节兼容,MIT 许可,需手动申请访问;内部合规冒烟测试 10/10 全部通过,已在 4×H200(564 GB VRAM)上验证。
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