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Abliterlitics
Abliterlitics
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Qwen 3.8-27B无审查变体对比，'orcarouter'领先
Abliterlitics发布了对Qwen 3.8-27B模型八个无审查变体以及基础模型的比较分析。该研究涉及167小时的GPU计算，并使用HarmBench在基准测试、KL散度和拒绝率上评估了模型。'orcarouter'变体以82.2%的攻击成功率成为表现最佳者，而'apostate'则以接近同等能力和最低KL散度提供了最佳价值。相反，'obliteratus'变体因显著的性能下降和思考循环而被标记为需要规避，基础模型显示出最低的合规性。
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下载量最高的 Gemma 4 E4B 模型被发现存在问题
对 23 个 Gemma 4 E4B 模型进行的比较发现，下载量最高的模型 OBLITERATUS/gemma-4-E4B-it-OBLITERATED 完全损坏且性能极差。“异端”变体通常表现最佳，在保持模型能力的同时维持了高准确性。其他模型如 gemma-4-E4B-it-abliterix 则表现出高拒绝率，但牺牲了一部分能力。
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Qwen3-VL-4B-Instruct 模型为 ComfyUI 修改，旨在无审查使用
Qwen3-VL-4B-Instruct 模型的一个修改版本 Heretic 已发布，可用于 ComfyUI。此版本经过了“abliteration”过程以移除拒绝机制，旨在提高对安全基准的合规性，同时保留模型在 GSM8K 和 MMLU 等任务上的核心智能和性能。发布版本包括针对不同 GPU 功能优化的各种量化格式，并提供了集成到 Krea 2 工作流的详细说明。