Swift1.5 qwen flash next iq3xxs（gsq rco）去审查版 + 基础模型：能否不用重复下载？
Swift1.5 qwen flash next iq3xxs (gsq rco) Abliterated + Base model without double download possible?
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。
- 分级
- 值得看
- 收录时间
- 2026-10-26
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
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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）
- 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（新标签页打开）