# 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

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

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-17T11:18:01.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/21896
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tfmocw/85_gpuhours_comparing_5_abliteration_methods_on/

## 摘要

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。

## 锐评

这篇帖子本身没拿到正文，Reddit 直接返回了 403，所以所有判断都只能基于标题和摘要里的碎片信息。作者在 Qwen3.6-27B 上跑了 85 个 GPU 小时的实验，对比了五种 abliteration 方法，这个计算量不算小，说明对比做得比较认真。摘要提到 Huihui 方法在基准测试上掉分最少，Heretic 方法的 KL 散度最低，也就是输出风格跟原模型最接近。五种方法都做到了近乎完全移除安全限制，这点不意外，abliteration 这类操作本来就是冲着拆护栏去的。

现在最大的问题是缺细节：不知道具体用了哪些基准测试，HarmBench 上的具体分数是多少，权重分析发现了什么规律。另外 27B 模型在单卡或双卡上就能跑，85 GPU 小时意味着可能做了多次重复实验或者测了很多子任务，但没看到实验设计就没法判断结论有多可靠。如果后续能拿到完整帖子或者作者在 Hugging Face 上放了详细报告，才值得认真看。目前只能说方向有意思，但信息缺口太大，别急着引用这个结论。