方向
去对齐、无审查、abliterated 与 base 原始权重模型的发布与实测。重点是有拒绝率对比、消融方法与可复现证据的那一部分，而不是只在名字里写了 uncensored 的。
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alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-abliterated-GSQ-RCO-Coder-Strata-GGUF，权重逐字节复制自 ISTA-DASLab 剪掉一半专家、以 3.5 bit 存储的 GSQ-RCO Coder 版本（下载 58.4 GB 对比 83.6 GB，ISTA 数据为原模型 91.3% 的 SWE-bench Verified 和 98.7% 的 LiveCodeBench v6）。作者的贡献是验证其此前发布的 480 KB 拒绝方向向量在剪枝模型上依然有效，并用 Niko1221 的 Strata 运行时以逐层投影方式去除拒绝。
推荐理由：作者实测了在剪枝版 Qwen3.8-Flash-Next 上运行时投影拒绝向量的实际效果，给出拒绝率和 KL 距离数据，方法可复用。
Methane 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的去对齐版 GSQ-RCO 量化 GGUF 模型，保留 1,078 个 ISTA 张量，并对来自 windowsxp811203 去对齐检查点的 146 个 BF16 张量重新量化。实测生成速度约 31 tok/s，比未改动的 ISTA IQ3_XXS 快约 31%，下载体积大 9.6%；MMLU 82.68%、GSM8K 86.72%、strict IFEval 85.16%、raw HumanEval 66.46%，除编码外三任务平均变化 −0.66 个百分点，等质量尚未证实。
推荐理由：作者给出了与原 ISTA 量化的速度和四项基准对比数据，读者可据此评估这个去对齐量化版本的实际代价。
作者 Mal1cc 在 Hugging Face 放出 Qwen3.5-9B 的 HERETIC 无审查微调版，用 Unsloth 在本地硬件上以 Claude 4.6 大型蒸馏数据集微调，称将 Qwen 思考替换为 Claude 4.6 式思考且基准有所提升。去审查数据显示 100 题拒绝数从原版 100 降至 6，KL 散度 0.0793；ARC 等 7 项基准给出 thinking、instruct 版与原模型对比分数，视觉输入经测试可用，视频部分未测试。建议最低 q4ks（非 imatrix）或 IQ3S（imatrix）量化，默认上下文 256k，其他版本仍在测试中。
推荐理由：作者给出了各基准的前后对比、KL 散度和 100 题拒绝率数据，读者可以据此自行判断这个去对齐微调版的质量。
独立贡献者 princepppp 发布了 google/gemma-4-E2B-it 的去对齐版本 gemma-4-E2B-it-ultra-uncensored-heretic 的 GGUF 量化，使用 Heretic v1.2.0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，消融 attn.o_proj 组件（层 17-24）。
推荐理由：作者给出了拒绝率、KL 散度和 MMLU 前后对比，可据此判断这个去对齐版本去掉了多少、损失了多少。
SaturnHeaven 发布 Gemma-4-Queen-31B-it 的 rank-64 abliteration LoRA 适配器 GGUF 版，基于 Heretic v1.2.0 的 ARA 方法对 attn.o_proj 的去对齐差值做 SVD 截断近似，用于角色扮演和创意写作时减少拒绝和免责声明。
推荐理由：作者给出了 rank-64 近似的重构保真度指标和源模型拒绝率对比，读者可据此判断这个 LoRA 适配器去对齐的可靠程度。
grimlee 在 Hugging Face 发布 ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27b 的去对齐衍生版本，采用 pos46/FULL/lambda=1.2 的拒绝方向投影，修改 131 个张量。
推荐理由：原文给出拒绝方向投影方法与成对评测数据，读者可据此判断该去对齐版本在拒绝率与能力保留之间的实际取舍。
HauhauCS 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF，实测拒绝率 0/465，主打直接回答、无拒绝行为和最少前导语。
推荐理由：原文给出 0/465 拒绝率实测和各量化的 FastMTP 加速数据，读者可据此判断这个 Aggressive 去对齐版本的实际表现。
TopherAU 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去审查微调版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF，提供常规与 MTP 两种 NEO imatrix GGUF 量化。
推荐理由：原文给出 Heretic ARA 消融的拒绝率与 KL 散度前后数据，以及 8bit/4bit 下 ARC-C 等基准对比，可据此评估这个去对齐微调的实际效果。
yuna1126 发布了基于 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 的去审查版本，使用 Tema_Q-Abliterated v1.0.0（SCAPE 算法）从权重中消融拒绝方向。
推荐理由：原文给出了拒绝率、KL 散度和崩溃检查的实测数据，还说明该工具在纯 CPU 上即可完成去对齐搜索，可复现。
greglechin 发布 ajgazin/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-MTP 的 AWQ W4A16 非对称 g128 量化版（19 GB）。
推荐理由：作者用 GPQA-Diamond 逐题对比证明该 AWQ 配方不像此前 GPTQ 那样拉长推理长度，分数差异均在噪声内。
BoldingBuilds 发布 BAAI AREX-2（基于 Qwen3.8 的 27B agent 微调）的去对齐 GGUF 版本，将拒绝方向从 64 个权重张量（第 8-39 块）投影移除。
推荐理由：作者给出了拒绝率、工具调用和 KL 位移的实测数据，可以据此判断这次去对齐改动到底动了什么、代价多大。
arXiv 论文（arXiv:2610.06851）研究训练数据如何在 base 模型回复的起始 token 与后续推理行为之间建立关联，发现固定特定起始 token 线索即可让 base 模型在数学和编码上接近其 RL 训练版本。
推荐理由：论文用因果数据干预把推理行为追溯到训练数据，并给出固定起始 token 即可逼近 RL 版本性能的具体数字。
arXiv 论文 2610.05637 系统研究了视觉语言模型（VLM）视觉定位输出的安全性，将 VLSU、BBQ-V、Asimov-2.0 三个安全基准改造成 15,401 对仅在输出形式上不同的匹配请求。
推荐理由：论文用 15,401 对匹配请求量化了 VLM 在 grounding 输出上比 VQA 更不安全的差距，并给出可复用的微调方法与提升数据。
arXiv 论文（arXiv:2610.05541）提出反事实激活势 CAP，量化被抑制安全特征的潜在激活倾向，并给出两阶段筛选算法 CSFD，从数十万 transcoder 特征中定位候选安全特征。
推荐理由：论文提出量化被抑制安全特征的 CAP 指标和两阶段筛选算法，实验覆盖 Gemma、Qwen、Llama 五个模型，可作机制可解释性方法的补充。
spiritfather 发布 MiMo-V2.6-Flash-MOPD-Yamz-Uncensored 的 GGUF 量化版，把 yamz-labs 的运行时去审查编辑直接烘焙进权重，使其在任意 llama.cpp 运行时无需特殊引擎即可生效。
推荐理由：原文给出了拒绝率前后对比和量化损失数据，读者可以据此判断这个去对齐版本到底去掉了多少、代价多大。
sbussiso 在 Hugging Face 发布 Llama-3.2-1B-Instruct 的 abliterated 版本，通过对 untied lm_head 权重做读出空间正交化使去拒绝编辑持久化，推理时无需 hook。
推荐理由：原文给出五组对照的拒绝率与 MMLU 损失数据，读者可以据此判断这个持久化去对齐编辑的实际代价。
gbuzhf 在 Hugging Face 发布 Occamy-1.0 Abliterated 的四个 Sangreal ICE 量化档位（14.51/18.47/22.52/24.53 GB），基于 SC117 的去对齐 BF16 权重，附带 Qwen-Sharp v22.5.0-arrow.3.1 聊天模板和视觉 mmproj 文件。
推荐理由：作者用同一会话的 KLD 实测把四个 ICE 档位与 SC117 同尺寸量化逐一对照，读者可按文件大小直接选档。
zuozijian 发布 JonathanColetti/Qwen3.8-27B-Uncensored 的 NVFP4 量化版，用 NVIDIA TensorRT Model Optimizer 0.43.0 制作。
推荐理由：原文给出分层量化取舍与双节点 DGX Spark 实测吞吐数据，部署参数和踩坑记录可直接复用。
作者发布基于 Abliterix SOM 方法对 Qwen3.5-2B 去审查后的 Q4_K_M 量化版本，选用综合表现最优的 Trial #107，拒绝率 0.49%（2/408），KL 散度 0.2686 nats/token。
推荐理由：原文给出各拒绝率档位的 Pareto 最优解及 KL 散度数据，读者可据此比较不同去审查配方的拒绝率与知识损伤权衡。
jessedye90 发布 qwen3.8-flash-next-swift-uncensored，在 UkisAI Swift 1.5 对 Qwen3.8-Flash-Next 的 INT4 W4A16 微调权重内投影掉拒绝方向，文件布局、大小和推理速度与基座一致。
推荐理由：原文给出量化网格内消融的具体做法和 AdvBench、代码任务等前后实测对比，可据此评估去对齐的代价。