AI 周报 · 2026 年第 44 周 · 10.26 — 11.01第 4 期AI 周报 · 2026 年第 44 周 · 10.26 — 11.01
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本周 20 件大事，最受关注的是：Mistral Large 4（Le Chonk）登陆 Hugging Face；RTX 20/30/40 可解锁 FP32 累加性能而 RTX 50 不行的原因解析；Liquid AI 开源 LFM3 系列，六款 2B 级模型共享一个骨干覆盖文本、视觉、音频与决策。
Mistral Large 4（Le Chonk）登陆 Hugging Face
Hugging Face 官方博客介绍 Mistral 开放权重的多模态 MoE 模型 Mistral Large 4（Le Chonk），总参数约 1T、激活 49B、上下文 1M tokens，采用 MLA 加 DeepSeek 稀疏注意力与 Pixtral 视觉编码器。
无对齐模型发布/更新
AtomicChat 发布 Clover-35B-A3B-Preview 无对齐版 GGUF 与 110 MB LoRA
AtomicChat 将 DiffuSpace 的 Clover-35B-A3B-Preview 权重中的拒绝行为方向投影去除，发布烘焙好的 Atomic Dynamic GGUF 和 rank-1 LoRA（120 个矩阵，110 MB，可叠加在任意 Clover 量化文件上）。在未参与制作的保留集提示词上，JailbreakBench 拒绝率从 93.8% 降到 0%，安全 XSTest 提示词从 4.4% 降到 0%，开启思考后 30 个有害提示词拒绝 0 个；MMLU 从 80.8% 变为 80.7%（2000 题，McNemar p=0.92），长上下文检索 3/3 不变；无害提示词首 token KL 为 0.170，超出 0.10 门槛（随机方向对照为 0.068），是唯一未达标的发布门槛。
w3joe 发布 Qwen3-8B-abliterated 去对齐版本
w3joe 在 Hugging Face 发布 Qwen3-8B 的 abliterated 去对齐版本，采用 Winsorized Benign-Subspace Biprojection 加 Exact Row-Norm Preservation 方法，并附同硬件对照评测。300 条 held-out 提示词上拒绝率 0.67%，为 Huihui-v2 和 Heretic 2.0（均为 2.67%）的四分之一；良性 KL 散度 0.0919，938 题平均能力 +0.49 pp，优于两个对照版本。提供 bfloat16 Safetensors 及 Q8_0、Q4_K_M、F16 GGUF 量化，Apache-2.0 许可，作者提醒不要部署在无审核的公开端点。
dealignai 发布 GLM-5.3 无对齐 FP8 版本 v2，附带拒绝率与 MMLU 实测数据
dealignai 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-ABLITERATED-FP8 v2，对基座 zai-org/GLM-5.3（753B、glm_moe_dsa 架构）做权重级去审查，只修改 bf16 residual writer 张量，FP8 专家路由不变，可直连 stock vLLM 以原生 FP8 速度运行。v2 修复了 v1 在约 2% 高难提示上出现的推理循环坍缩（HB-320 上 GARBAGE 从 7 降到 0），代价是整体 TRUE_COMPLY 下降约 4pp，但在非版权的 240 项真实伤害行为上更强（off 档 91.7% vs 85.9%）；MMLU 为 87.43%，较原基座 +1.85pp。
Ornith 1.5 122B 无对齐 GGUF 版发布，拒绝率从 93.8% 降至 1.2%
AtomicChat 发布 Ornith 1.5 122B 的无对齐 GGUF 版本，通过在 48 个 block 中移除残差流的拒绝方向去除模型拒绝行为。英文拒绝率从 93.8% 降至 1.2%，俄语从 43% 降至 0%，XSTest 安全提示误拒从 2.8% 降至 0%，MMLU 保持 83.65% 到 83.90% 基本不变。模型基于 Qwen3.5-122B-A10B，共 122B 参数、每 token 激活 10B，提供 AD-IQ4_XS_S（71.2 GB）和 AD-IQ3_XXS（54.3 GB）两种 Atomic Dynamic 量化，方法遵循 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
DeepSeek-V4-Flash-0731 去对齐 v2 LoRA 适配器发布，拒绝率最低降至 3.57%
putao886 发布 DeepSeek-V4-Flash-0731（284B 总参数/13B 激活 MoE，MIT 许可）的 abliterated v2 rank-1 LoRA 适配器，用 heretic-gguf 在量化 GGUF 权重上直接运行 Heretic 的 Optuna 优化方向消融。四个适配器均 Pareto 最优：t265 拒绝率 8.57%（12/140）、KL 0.0651，t264 拒绝率 3.57%（5/140）、KL 0.1399，在 140 条有害提示词评测集上每个拒绝/KL 权衡点都优于 v1（v1 为 14.29%）。
Qwen3.8-27B 无对齐版 GGUF 量化发布，附拒绝率实测数据
OrcaRouter 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored 的 GGUF 量化版本（2-bit 到 16-bit），基于对原始 Qwen3.8-27B 做 abliteration 去除拒绝行为的消融构建，可在 llama.cpp（CPU/CUDA/Metal/ROCm）和 Ollama 运行，附独立 mmproj 文件恢复视觉能力。实测显示有害提示拒绝率从基准的 64–99% 降到 0–6%，良性误拒从 5.6% 降到 0.4%，MMLU、GSM8K、CMMLU 等能力与基准 FP8 差异在 ±1.3 分内；Q4_K_M（16.8 GB）为推荐默认档位，可放入 24 GB 显存。
InterpreticAI 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-v2 去审查版本
InterpreticAI 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-v2，主要移除原模型的政治审查。实测显示政治敏感问题审查率从 86.7% 降至 3.5%，有害请求拒绝率从 100 降至 95/100，GPQA Diamond 降 2.8 分、IFBench 降 0.5 分。提供 BF16 完整权重及 FP8、GGUF（Q4_K_M）格式，Apache 2.0 许可，用法与基座模型完全一致。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 消融版发布：pitcany 上传 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Uncensored 权重
pitcany 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Uncensored，对 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp（305B 总参数、约 18B 激活的 MoE 模型）做 abliteration 去除拒绝方向，格式与分片布局与原 checkpoint 完全一致，可 drop-in 替换。
pitcany 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored BF16 去对齐权重
pitcany 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen3.8-27B 的 BF16 全精度 abliterated 版本，按 Arditi et al. (2024) 方法在残差流中正交化移除拒绝方向，共编辑 131 个矩阵，保留完整视觉塔和 MTP 头。实测 AdvBench 拒绝率从 99.0% 降到 0.0%，能力基准与原版差距在 ±1.3 分内，MMLU 84.7% 基本持平；另有 FP8、GGUF、MLX 衍生版本，Apache 2.0 许可。
开源模型发布/更新
Liquid AI 开源 LFM3 系列，六款 2B 级模型共享一个骨干覆盖文本、视觉、音频与决策
Liquid AI 发布 LFM3 系列开放权重模型，以 LFM3-1.7B-Base 为骨干衍生出文本、视觉、音频、omni 和决策共六款 2B 级模型。LFM3-1.7B 参数量比 LFM2.5-2.6B 少 35% 且性能更优，在 WebArena-Verified 上得 38.42 对 3.02；文本模型 4-bit 下约 1 GB，支持 256K 上下文；LFM3-VL-2B 将 62 个视觉基准平均分从 57.6 提到 71.4，并为机器人场景适配出导航与 VLA 模型，VLA 在 LIBERO 四套件平均成功率 96.2%。所有模型可在单 GPU 上微调，已在 Hugging Face 开放。
工程与部署
GitHub · 灵魂体仓库10.29sharonita610 开源 agent-harness：本地 LLM 业务 Agent 平台，用可替换 pack 覆盖多领域
GitHub 仓库 sharonita610/agent-harness 发布了一个跑在本地 LLM 上的业务 Agent 平台：不依赖框架手写 Agent 循环，工具分 read/write/destructive 三级权限，写操作需人工审批、删除被阻断，并通过 A2A 协议让总管 Agent 委派企业数据、ngspice 电路仿真、工厂 NG 分析三个子 Agent。项目用 16 题乘模型乘次数的评测体系对比模型，gpt-oss-20b n=3 通过率 98%，Hermes-4-14B 79%，gpt-5-mini 92%；公开了 16 个真实失败模式及代码层修正方法，检索评测 hit@1 从 44% 提升到 97%，支持 MCP 供 Claude Desktop 等外部 Agent 调用。
GitHub · 灵魂体仓库10.26开源 QQ 本地大模型聊天机器人 qq-ollama-bot
muguang1224 发布了用 Ollama 本地模型驱动的 QQ 聊天机器人项目 qq-ollama-bot，通过 NapCat 收发消息，不需要云端 API，支持 Windows / Linux / macOS。它用 qwen3.5-4b 聊天、qwen2.5vl:3b 看图，加 YOLO 做目标检测，具备情绪系统、长期记忆、人设进化、语音回复（edge-tts / GPT-SoVITS 声音克隆）、主动聊天和 QQ 空间发说说等功能；并用 Prompt 层加代码正则两层拦截，阻止模型编造「刚刷到视频」等假经历。README 附完整安装步骤、风控与账号安全提示，以及图片缩放实测，原图送模型需 46-200 秒，缩到 256px 后降到 4.4 秒。
GitHub · 灵魂体仓库10.26BigMoeOnEdge 开源：从闪存流式加载超大 MoE 模型到手机和笔记本
BigMoeOnEdge 是一个开源引擎，通过从闪存流式读取专家权重，让超过设备内存的 MoE 模型在本地运行，基于 llama.cpp 公共 API，支持 Android、iOS、macOS、Windows 和 Linux，并内置 OpenAI 兼容服务器。--auto 规划器会测量机器的内存、存储速度和各计算单元后自动设置缓存与常驻权重；实测包括 12 GB 手机上跑 91 GB 的 DeepSeek V4 Flash 284B（0.94 tok/s）、Qwen3.6-35B-A3B 达 4.8-5.0 tok/s，16 GB Apple silicon 笔记本上 Qwen3.6-35B-A3B 达 18-24 tok/s。
GitHub · 去对齐工具与仓库10.27FableCut 开源：浏览器内 Premiere 式剪辑器，时间线即 JSON 可由 AI 智能体直接剪辑
ronak-create 在 GitHub 开源 FableCut，一个完全在浏览器运行的 Premiere 式非线性视频剪辑器，整条时间线以 project.json 单个 JSON 文档表示，UI、MCP、REST 三种控制面共享同一修订计数器实现并发编辑。AI 智能体（Claude Code、Claude Desktop 或任何支持 MCP/REST 的客户端）可通过 fablecut_patch_project 等工具直接剪辑，UI 经 SSE 约 150ms 热重载；还提供参考视频分析（镜头切点、BPM、能量曲线）、fablecut_frame 抽帧让多模态模型看画面选素材、Whisper 本地转写、自动压音、降噪、LUFS 归一化、调色、遮罩、运动跟踪与批量导出。
RTX 3080 20GB 解锁 reBAR 与 P2P，实测 prompt 处理速度提升 70% 以上
/u/nathannguyennng 解锁了 RTX 3080 20GB 的 reBAR 与 P2P，/u/No-Refrigerator-1672 在双卡张量并行下用 vllm 0.32.0 实测验证。8k 到 261900 token 长度的 prompt 预填充速度较原厂提升 71%-115%，其中 P2P 相对仅 gpu_unlock 另有最多约 70% 提升；开启 MTP 后 decode 速度基本在噪声范围内无明显变化。作者提示 3080 用户在长 prompt 场景（含 agentic coding）可关注该解锁，且需双卡均有完整 PCIe 连接才能获得同等收益。