用 85 个 GPU 小时，把 Qwen3.6-27B 的 5 种“去安全限制”方法拉出来比了比

85 GPU-hours comparing 5 abliteration methods on Qwen3.6-27B: benchmarks, safety, weight forensics - Abliterlitics

这篇 Reddit 帖子被网络屏蔽了，正文内容没拿到，只能根据标题和现有摘要说个大概。作者花了 85 个 GPU 小时，在 Qwen3.6-27B 模型上对比了 5 种 abliteration（去掉模型安全限制）方法，跑了一堆基准测试、HarmBench 安全评测、KL 散度（看输出分布变化）和权重分析。摘要里提到，Huihui 方法对模型原本能力的...

推荐理由：这篇不是实验室通稿，是实打实的 85 GPU 小时对比实验。5 种去审查方法在 Qwen3.6-27B 上跑完，给出了基准测试掉分、KL 散度和安全拒答移除率三个维度的数据。Huihui 掉分最少，Heretic 最像原版，但所有变体都几乎把安全护栏拆干净了——这点先别太激动，正文没披露这些变体在真实对抗场景下的表现，也没说拆掉拒答后模型会不会乱说话。对想用开源模型又需要绕过安全限制的人，这份对比能省不少试错成本。