Abliteration AI、ISTA-DASLab发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017 安全魔改版、GSQ-RCO量子化版(模型ID：abliterated-model-large-flash)

🤯卧槽！DeepSeek V4.1 Flash 1017安全魔改版正式上线，网络安全能力直接拉满！比自家GLM-5.3魔改版更便宜更强！

Abliteration AI刚放出自家版本的DeepSeek-V4.1-Flash-1017（模型ID：abliterated-model-large-flash），专门给需要最强cyber能力的产品方和防御方用的平价替代方案。

关键亮点：

🔹基于最新DeepSeek V4.1 Flash 1017权重做权重级abliteration，大幅削弱拒绝行为，更适合高风险/攻防场景

🔹1M超长上下文 + 原生视觉（Vision）支持

🔹零输入/输出留存、不用于训练（Zero retention）

🔹比他们自己的GLM-5.3魔改版更便宜，付费用户完全掌控使用规则

🔹OpenAI / Anthropic双兼容API，可调reasoning effort（low/high/max），支持工具调用、结构化输出

用户使用步骤：

1️⃣前往 注册并获取API Key（console生成）

2️⃣把base URL改成 abliterated-model-large-flash

3️⃣用现有OpenAI SDK或curl直接调用（支持流式、缓存、图片输入）

4️⃣可调reasoning effort，或配合DeepSeek Harness / Codex等工具接入

5️⃣根据需求配置自己的Policy Gateway（企业版可精细控制allow/refuse/rewrite）

完了兄弟们，这波是真的“it might well and truly be over”。

#DeepSeek #V4_1_Flash #Abliteration #安全魔改 #网络安全 #AIAgent #开源模型 #CyberAI #1MContext #VisionAI

来了！我还以为赶不上，今天不会有了💦据说能在 12GB 显存上跑！🔥 763B 模型能在 12GB 显存上跑的时代来了。ISTA-DASLab 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GSQ-RCO 量化版已经发布。

📦 容量感受（总计 230GB ~ 265GB）
- Engram：压缩至约 110GB
- 主干网络 120GB ~ 155GB

💻 本地运行参考（使用 Strata 时）
- 显存 12GB + 内存 64GB → 可运行
- 显存 12GB + 内存 128GB → 舒适区

✅ 在 AIME25 / GPQA / LiveCodeBench 等测试中，质量几乎与基础模型持平。已经到了能在消费级环境中实用运行前沿级模型的水平。

📊 GSQ-RCO 是什么？
与现有的 GGUF 系列相比，在以下方面有所不同。
- 动态混合精度（根据重要性改变位数）
- 通过 RCO（路由感知压缩）高效压缩 MoE 专家
→ 特点是与常规量化相比，即使在低位宽下精度下降也较少。

虽说压缩得相当厉害，但毕竟是 763B 的模型，64GB 内存用户的实测结果如何，将决定话题的爆发程度！

※ 实测不亲自用用是不知道的，仅供参考！

#本地LLM #DeepSeek