# Swift1.5 qwen flash next iq3xxs（gsq rco）去审查版 \+ 基础模型：能否不用重复下载？ > **仅限授权使用：这是用于授权测试与研究的安全工具或资料，只能在你有权测试的系统上使用。** - 原标题：Swift1.5 qwen flash next iq3xxs \(gsq rco\) Abliterated \+ Base model without double download possible? - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-26 - 首次精选：2026-10-26 19:09 - 分级：值得看 - 学习层级：入门 - 主题：[model-quantization]()（第 2 位）、[finetuning-adaptation]()（第 14 位） - 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xfcxm4/swift15\_qwen\_flash\_next\_iq3xxs\_gsq\_rco]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_003880811171]() ## 摘要 r/LocalLLaMA 社区帖子。发帖者把 swift 1.5 qwen flash next gsq rco iq3xxs 作为主力模型跑在 Strata 上，但偶尔遇到拒答，想同时保留 abliterated（去审查）版本，又听说后者质量会有损失，只打算在特定边缘情况使用。因其 1TB 存储所剩不多，询问是否可以只下载有变化的权重再与之合并，并说明自己是新手、不确定这种做法是否可行。适合在有限硬盘空间下管理多个量化模型变体的人阅读。 ## 原帖 > I have 1TB of storage and not much left so id prefer when I can just download the weights that changed and combine them \(or something like that\). Im kind of a noob, so I dont know if this is even possible or just horrendesly stupid — thatscoolbutno123 · 2026-10-26 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人把 Swift 1.5 Qwen Flash Next GSQ RCO IQ3XXS（在 Strata 上运行）当主力模型，用得挺满意，但偶尔会拒绝执行某些请求，因此想同时拥有 abliterated 版本，只在边缘场景用它，因为听说 abliterated 会损失质量。他硬盘 1TB 快满了，希望只下载变化的权重再合并，避免重复下载整份模型；自认是新手，问这种做法是否可行。适合本地部署量化模型、想给模型加去审查能力又不想多占硬盘空间的用户阅读。 ## 讨论区核心观点 依据 10 条评论。 - 这类需求本来该由 LoRA 解决，但几乎没人上传对应 LoRA，所以“只下差异权重再合并”并不现实。（[出处]()） - 更现成的办法是用 control vector：在配置里加入 refusal-direction 的 GGUF 和 cvec 相关参数，缩放值（如 1.15）可调去审查强度。（[出处]()） - 有人找到了现成的 abliterated-direction GGUF（Huihui-v2 Qwen3.8 Flash Next GSQ RCO Strata），发帖人确认正是自己要找的。（[出处]()） - 从 gguf 里单独抽出 LoRA 理论上有办法，但取决于具体量化方式，实操困难。（[出处]()） - 直接用完整 abliterated 版本的代价可能被夸大了，质量下降更像安慰剂效应，建议直接用它。（[出处]()） - 还有人建议改用某条 Strata 分支（AbliteratedOutTheBox）来获得开箱即用的去审查模型。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）