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来自瑞士和南非的一个小实验室开源了 Hemmingway-1，这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27B Apache-2.0 许可证微调模型，专注于创意写作，在 EQ-Bench 和内部基准测试中取得了高分。
HuggingModels 宣布发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V7-GGUF，这是 Qwen 模型的微调和量化版本。
本文研究了微调语言模型中评估行为与部署行为之间的不匹配。它引入了一种方法，通过定位并干预内部表示来缩小这一差距。
Google DeepMind推出了Gemini 3.5 Flash Cyber，这是一款轻量级网络安全模型，针对漏洞发现与修复进行了微调，并面向政府和受信任合作伙伴提供有限访问试点。
微软发布了 Fara1.5-27B，这是一个 270 亿参数的多模态计算机使用代理，专为网页浏览器设计，基于 Qwen3.5-27B 微调，能够通过截图执行端到端的网页任务。
一个完全无审查的网络安全专用AI模型，基于漏洞利用和渗透测试数据进行微调，设计用于在消费级硬件上本地运行，提供多种量化选项，输出专家级的攻击与防御洞察。
Tess-4-27B 是一个基于 Qwen3.6-27B 构建的 27B 推理模型，在 64K 令牌长上下文智能体轨迹上进行了后训练，并采用了权重缩放推理。它旨在实现高效、诚实和智能体的任务执行，并以开源格式提供。
Empero AI 发布了 Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF，这是一个基于 5 亿以上 tokens 的 Claude Mythos/Fable 轨迹（包含思维链）微调而成的 9B 参数推理模型，相比 Qwen3.5-9B 取得了显著提升，并通过 YaRN 旋度缩放支持 100 万 token 上下文。GGUF 量化版本支持在 llama.cpp 及兼容运行时上进行本地推理。
Empero AI 发布了 Qwythos-9B，这是一个经过微调的推理模型，具有100万令牌的上下文和无审查能力，在基准测试中相比于其基础模型 Qwen3.5-9B 有显著提升。
Gemma-4-12B 的微调版本，针对本地编码和智能体任务进行了优化，在 tau2-bench 电信基准测试上相较基础模型实现了约 3.5 倍的性能提升。
一位开发者打造了一个口袋版查尔斯·司布真AI助手，完全离线运行在微调后的Gemma模型上。它可以用司布真的口吻回答神学问题、准备讲章，并对讲章草稿进行评分。
一个以写作为导向的微调，基于Google的Gemma 4 31B模型，旨在实现更自然的英语和更优美的文笔，减少拒绝回答，适合创意写作、翻译和角色扮演。
NemoStation/Marlin-2B 是基于 Qwen3.5-2B 微调的模型，用于视频-文本到文本任务，支持视频字幕生成和时间定位。
SuperGemma4-26B-Uncensored-MLX-4bit-v2 是 Google Gemma 4 26B 的微调量化版本，专为 Apple Silicon 优化，在代码、推理和工具使用任务上性能提升，同时保持比原版基线更快的推理速度。
HauhauCS 发布了 Google Gemma-4-E4B 模型的无审查变体，采用激进的安全移除方案，并具有自定义 K_P 量化，经过优化以保留质量并增强硬件兼容性。