AI 周报 · 2026 年第 42 周 · 10.12 — 10.18
麦式AI情报站
去对齐模型成为本周主线，DeepSeek-V4.1-Flash、LFM2.5-24B-A2B、MiniCPM-V 4.7 等多个模型的拒绝行为被权重编辑移除后发布。开源侧重量级发布集中，Reflection 开源 501B MoE 模型 Beam，Meta 发布 816B 多模态 Muse Spark Open，Google 推出 Gemini 4 Argon。工程与安全方面，Visual Studio Copilot 修补了一个远程代码执行漏洞，多个本地部署工具迎来更新。
mrfakename 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 去对齐版
mrfakename 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 abliterated 版本，用方向性消融移除拒绝行为。chat 和 think 模式沿不同方向拒绝，因此移除 rank-2 拒绝子空间，逐层测量方向并投影出 40 个主层的残差流写入，各层强度由多目标搜索确定。Q8_0 GGUF 贪心解码下，chat 拒绝率从 97/100 降至 4/100，think 模式推理头拒绝从 98/100 降至 9/100，harmless 首词 KL 为 0.067；路由专家、嵌入、Engram 表和 DSpark/MTP 层与原版逐位一致，另提供 abliteration-lora.gguf 和 abliteration-edit.npz。
AI 安全与攻防
Visual Studio Copilot 文件名尾点绕过漏洞 CVE-2026-103572 分析与补丁发布
Embrace The Red 作者披露 Microsoft 已修补 Visual Studio Copilot 中的远程代码执行漏洞 CVE-2026-103572，CVSS 8.8，影响 Visual Studio 2026 与 SSMS。根因是 Win32 忽略文件名末尾的点，攻击者可用 settings.json. 之类尾点文件名绕过路径校验，写入 .mcp.json 与设置文件实现任意命令执行，漏洞位于共享的 Microsoft.VisualStudio.Copilot.Core.dll，旧版 Visual Studio 2022 也受影响；作者还发现路径遍历与 InstallationID 泄露等附加问题。
记忆与连续性
腾讯混元发布 Hy-Memory-30B-A3B 专用长期记忆写入模型
腾讯混元发布 Hy-Memory-30B-A3B，一个约 3B 激活参数的长期记忆写入模型，可直接替换 Mem0、MemOS、Hy-Memory 等外部记忆框架中的通用 LLM。训练分两阶段，先做 Memory On-Policy Distillation 再做归因记忆强化学习，可零改动迁移到未参与训练的 EverMemOS。在固定 20% 基准子样本的四框架宏观平均分上得 55.49，超过 Claude Opus 5（54.62）和 DeepSeek V4.1 Flash（53.64）。权重、框架代码和技术报告均已开源。
无对齐模型发布/更新
本版导读本周去对齐发布密集，覆盖 DeepSeek、NVIDIA、Qwen、Liquid AI 等多个模型，方法以方向性消融和权重空间编辑为主，多数附量化版本。
BoldingBuilds 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 无对齐 24GB GGUF 版本
BoldingBuilds 在 Hugging Face 发布 NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 的无对齐版本，直接在 24GB 2-bit GGUF 上做权重空间消融，未经过 BF16 重量化，保留了 NVIDIA 量化感知蒸馏产出的约 17GB IQ2_XXS 专家权重。编辑共改动 100 个张量，采用 Arditi et al. 2024 的均值差方向法，λ=0 时输出与原文件逐字节一致作为自检门槛。
gyang274 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-FP8 量化版并验证 abliteration 编辑足迹
gyang274 发布了 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 FP8 量化版，权重为 FP8 E4M3、128×128 分块，保留 MTP head 和 vision tower，检查点 28.75 GiB。与官方 Qwen3.8-27B-FP8 对比只有 70/1,606 张量不同，且全部是写入残差流的 rank-1 编辑；SGLang v0.5.21 评测中 HumanEval 95.7%（官方 98.2%），GSM8K 前 200 题 94.5%（官方 97.5%），15 条易拒 prompt 中 0 拒绝（官方 2 partial），单流解码约 62 tok/s。完整笔记与脚本见 github.com/gyang274/ms-Qwen3.8-27B。
LFM2.5-24B-A2B 去对齐版发布：英文拒绝率从 96.3% 降到 1.2%
AtomicChat 基于 Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 发布去除拒绝行为的去对齐版本，英文拒绝率从 96.3% 降至 1.2%，俄语从 62% 降至 0%。方法为沿单一方向编辑 blocks 14-39 的 52 个矩阵，MMLU 基本不变（64.40%→65.55%），提供 6 个 GGUF 量化版和一个 24 MB LoRA 适配器，可对现有量化权重用 --lora-scaled 加载。
candor-lab 发布 Qwen3.5-9B 去对齐版 GGUF 权重
candor-lab 用自研权重编辑工具 Candor 移除 Qwen3.5-9B 的拒绝行为，以 rank-1 编辑每层 attention 与 MLP 输出矩阵，发布单个 Q4_K_M GGUF 文件（5.78 GB）。实测 288 条 StrongREJECT 有害提示拒绝数从 279 降到 0，无害提示拒绝 5 降到 2，GSM8K 正确数与原模型差异在噪声内；与 heretic 最佳试验相比，有害提示中位思考 token 为 996 对 1648，数学超预算次数也更少。基于 Qwen/Qwen3.5-9B 原始 16 位权重，不含视觉编码器，Apache 2.0 协议，仅用 llama.cpp b11524 在思考开启下实测，LM Studio 和 Ollama 等未验证。
AtomicChat 发布 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 无拒绝 GGUF 版
AtomicChat 将 OpenBMB MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 的一个拒绝方向从原权重中投影消除，提供三种内置 GGUF 量化版本和一个 106 MB LoRA 适配器。在 held-out 提示上，英文拒绝率从 96.3% 降至 0%，俄语从 70% 降至 0%，MMLU 仅变化 0.25 分；20.1 GB 版本与原模型 top-1 一致率 94.5%。方法基于 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
Qwen3.8-27B 去拒绝消融版 GGUF 量化发布，附各档量化实测对比
vedevpatel 发布 rajaykumar12959/qwen3.8-27b-abliterated 的 imatrix GGUF 量化，该模型移除了拒绝行为，可回答原版 Qwen3.8 拒答的请求，目标在 16 GB 显存上用 llama.cpp 运行。每个量化均与 BF16 原版对比：MMLU-Pro（4200 题、5-shot、thinking off）差异均在 95% 置信区间内不显著，BF16 为 79.60%；WikiText-2 KL 散度显示 IQ3_M 漂移比 4-bit 量化高 3.3–3.8 倍。
开源模型发布/更新
本版导读大参数 MoE 开源是本周亮点，Beam 与 Muse Spark Open 均支持百万级上下文，同时多个量化剪枝版本让大模型能在单张消费级显卡上运行。
Reflection 发布开源 MoE 模型 Beam 501B，Hugging Face 提供推理与训练全流程支持
Reflection 新实验室的首个模型 Beam 在 Hugging Face 开源，为 501B 参数 MoE（每 token 激活 23B），支持 1M token 上下文，采用 Apache 2.0 许可，主打编码与智能体场景。提供 BF16、FP8、NVFP4 三种检查点，transformers、vLLM、SGLang 均已 day-0 支持，并附 LoRA SFT 与 Miles GRPO 训练配方；Hub 上分享用 Beam 构建的项目可竞争 10,000 美元额度。
Qwen3.8-Flash-Next 剪枝版 GGUF 发布：每层保留 352 个路由专家，RTX 4050 笔记本跑 10.8 tokens/s
shefowl 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated GSQ-RCO GGUF 剪枝版，每层保留 512 个路由专家中的 352 个，未重量化或重训，基于 IST-DASLab 的 RCO 专家搜索。在 RTX 4050 6GB 加 16GB 内存的笔记本上以 Strata 0.1.42 达到 10.8 tokens/s，全量 512 专家版为 9.0；代价是事实问答 NQ-open 得分 28.4%（全量 33.1%），greedy 代码答案循环次数明显增多。与 dense Qwen3.8-27B 在事实和代码上打平；相比专注代码的 ISTA Coder 速度更快且可在代码外使用。文件共约 56.5 GB，附带 Strata 运行配置和专家档位文件。
Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，约 816B 参数、42B 激活
Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M token。模型针对 agentic coding 训练，可读代码库、写代码、调试并调用工具；官方给出 transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、MLX 部署配方，BF16 权重约 1.5 TB，NVFP4 版可跑在单节点 B200 上，并用 TRL 在 64 张 H100 上完成 LoRA 微调演示。
DeepSeek-V4.1-Flash GSQ 混合精度量化版发布，单张 RTX 4090 可跑 552B MoE
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-GSQ-Uncensored，对 dealignai 的 abliterated 检查点做校准混合量化，552B 参数 MoE 压缩至约 163 GB（152 GiB 专家权重），可在 RTX 4090 24 GB + 90 GB RAM + NVMe 的家用 PC 上运行。量化采用三档专家格式（42.8% 三值、39.2% 2-bit、18.0% 3-bit），与同尺寸均匀 Q2_0 相比输出误差低 17%；held-out 困惑度 5.645（原模型 4.915），top-1 一致率 0.674。实测 Prefill 250 tok/s、Decode 约 26 tok/s（启用 ggml patch 可达 27+）。
Google · AI 博客一手10.14Google 发布 Gemini 4 Argon，全渠道开放并公布基准表现
Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者全球开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，支持 1M 输入输出 token 上限。模型在 Vals Index 排名第一，ERQA 具身推理基准得 87%，在 Antigravity 中使智能体代码提交量增加超 35%、回滚减少近三分之一；安全方面对抗性违规减少近 2 倍，Gray Swan 间接提示注入基准下 15 次自适应攻击成功率降至 0.7%。
工程与部署
本版导读本地部署工具持续活跃，从群聊角色扮演应用到 Intel Mac 加 AMD 显卡方案，再到 RTX 3090 专用分支，都在压低大模型本地运行门槛。
Molfar Vertep 1.0.1 发布：带旁白的群聊、字段化角色卡与提示词检查器
Molfar Vertep 从 0.9.3 升级到 1.0.1，其角色扮演应用从 4.28 升到 4.37，全部本地运行。主要更新包括带旁白模式的群聊（一次模型调用让多个角色发言）、角色卡拆分为身份、外貌、性格等字段并可单独开关以节省 token、prompt inspector 新增 Sources 表显示每个 token 的来源，lorebook 对乌克兰语和俄语的词形匹配使 300 词条的发送时间从约 3 秒降到 0.3 秒。关系仪表盘新增对 llama.cpp、vLLM 和 LM Studio 本地思考模型的支持，事件词汇从 34 扩到 53 种。
GitHub · 灵魂体仓库10.13Kestrel 开源：让 Intel Mac 加 AMD 显卡本地跑大语言模型
Northlatch Labs 开源 Kestrel，一个面向 Intel Mac 加 AMD 独显（含 Hackintosh）的本地大语言模型应用，内置 AMD 补丁版 llama.cpp 和 SwiftUI 界面。RX 6700 XT 上 Qwen3-8B 生成从 0.6-2.6 t/s 提升到约 61 t/s，支持多会话、Agent 工具与 MCP、OpenAI 兼容 API、图像生成（beta）和多 GPU 拆分；仓库地址 https://github.com/0xda7/kestrel，许可 GPL-3.0。
GitHub · 3D 生成新仓库10.13llamAmpere v0.5.4 发布：RTX 3090 专用 llama.cpp 分支，单卡塞下 Qwen3.8-27B 262,144 token 上下文
JakeATX 发布面向 RTX 3090 / 3090 Ti（SM86）的 llama.cpp 分支 llamAmpere v0.5.4，运行带 MTP draft head 的 Qwen3.8-27B。v0.5 新增压缩 KV 缓存 SJ-KVaRN（4/4、3/3t、3/2t 配置），4/4 下比 v0.4 的 tq5_0/turbo4 缓存 KL 低 41%、缓存显存多 2%，262,144 token 上下文在 24 GB 单卡 4/4 配置下峰值 21,924 MiB；100K 深度任务基准上 tq5_0/turbo4 较 v0.4 提速 +8.41% ± 5.76%，SJ-KVaRN 4/4 为 +6.77% ± 2.68%。
技巧与观点
本版导读图像生成与角色扮演提示词是本周讨论焦点，FLUX.3 Image Klein 首日支持 Diffusers，社区分享了 NPC 框架与预设写法的实测经验。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，首日支持 Diffusers
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，开放蒸馏版（16 步、无 CFG）和 base 版（50 步、CFG）两个权重，首日起即可在 Diffusers 中运行。单模型支持文生图、多参考图生图和 bounding box 布局控制，蒸馏版在 H100 上约 2 秒生成 1024×1024 图像，提供 fp8r 和 nvfp4 量化权重及 DreamBooth LoRA 训练脚本。
Kahvana 分享 Voyage v5 提示词实验心得：NPC 框架、正面表述与 markdown 召回
/u/Kahvana 发布 Voyage v5 并在 r/SillyTavernAI 十月提示词讨论帖中分享实验发现。基于 Anthropic J-Space 和 Functional Emotions 论文，作者发现 NPC 与 Character 的措辞需匹配 TTRPG 或小说框架，把模型、GM 与 NPC 分成三层可减少讨好行为并提高参与风险情节的意愿；将否定式提示改写为正面表述后，Gemma 4 31B 更连贯，Gemma 4 E2B QAT 也开始遵守反 slop 规则。作者还给出用 ## Rule 标题加 HTML 注释模拟 chatfill 召回的低 token 方法，并测评了 A-Life 与 Nemesis 等游戏系统的适用性。
Kimi K3 角色扮演提示词经验分享：节奏规则与预设写法
Reddit 用户 /u/FR-1-Plan 分享为 Kimi K3 编写私人角色扮演预设的多条实测经验。要点包括：在角色卡中写明角色扮演目标以免模型把开场冲突当全部剧情、给规则加标签并解释理由以提高遵守度、风格要求放角色卡而机制规则放预设、避免每轮在作者注中重复强调导致模型偏执、发现坏输出立即手动删改，以及节奏（pacing）问题的解法。作者还贴出了自己「beat by beat」节奏控制规则原文，定义 beat 为最小变化单元并限制每次输出只推进一拍。