【分享】无审查版DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Uncensored-GSQ-RCO-IQ2_XXS-GGUF

[perter]

🧩 1. 模型简介

DeepSeek‑V4.1‑Flash‑1017‑Uncensored‑GSQ‑RCO‑IQ2_XXS‑GGUF基于：

• 列表DeepSeek 官方模型：DeepSeek‑V4.1‑Flash‑1017
• ISTA‑DASLab 的 GSQ‑RCO 量化版本
• AtomicChat 的 Uncensored（去拒答）修改

然后作者 Abiray 将去拒答修改 直接写入模型权重，生成新的 GGUF 文件。

---

🧬 2. 为什么叫 Zero-LoRA？

所有 86 个修改过的 tensor 已经直接写回 GGUF 主模型，不需要运行时加载 LoRA。。

优点：

• 启动更简单
• 不需要额外 Adapter
• 推理速度不会因为 LoRA 增加开销
• llama.cpp / Strata 更容易兼容

---

️ 3. 性能影响

这是 ISTA‑DASLab 的量化技术。项目宣称：

• 保留了 28 个 IQ1_M 路由专家层
• 保留了 GSQ 校准结果
• 尽可能保持原模型能力不损失

可以理解成：
总体性能几乎与上游一致。

---

4. 下载地址

需要本地执行，并且有去审查需要的可以在下面地址下载。

无审查版DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Uncensored-GSQ-RCO-IQ2_XXS-GGUF

[terry]

我一直疑惑，IQ2真特么能干活吗？这都量化到姥姥家了。

[perter]

@terry 说:

我一直疑惑，IQ2真特么能干活吗？这都量化到姥姥家了。

怎么说呢？至少比1-bit 版本（Unsloth 的 UD-IQ1_S 和 UD-IQ1_M DeepSeek ）强一点点。

[张光璞]

@perter 说:

@terry 说:

我一直疑惑，IQ2真特么能干活吗？这都量化到姥姥家了。

怎么说呢？至少比1-bit 版本（Unsloth 的 UD-IQ1_S 和 UD-IQ1_M DeepSeek ）强一点点。

1bit 差不多是这个智力了吧

[paul hou]

@张光璞
我覺得豆姊還是強過GEMINI網頁版的。

[xiongjie gao]

@张光璞 哈哈哈哈哈哈哈哈噗

[张光璞]

@paul-hou 说:

@张光璞
我覺得豆姊還是強過GEMINI網頁版的。

毕竟北美豆包

[csmkaka]

@张光璞 看到这图 有点没绷住 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

[stxpnet]

deepseek应该是可以跑的，这可是763B A16B啊， 我在X上面经常看有些2BIT说跑得多好的。 保留80%的能力还是要比 QFN3.8应该要强一些，下面就看QWEN 4怎样回击了。