OrcaRouter veröffentlicht abliterierte GGUF-Gewichte von DeepSeek V4.1 Flash

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OrcaRouter hat modifizierte, sogenannte abliterierte GGUF-Gewichte für DeepSeek V4.1 Flash 1017 als Open Source bereitgestellt. Das Modell soll Ablehnungen drastisch reduzieren, ohne an Leistungsfähigkeit einzubüßen.

Das Wichtigste

  1. Veröffentlichung von OrcaCyber DeepSeek V4.1 Flash 1017 als abliteriertes GGUF-Modell auf Hugging Face.
  2. Laut OrcaRouter verzeichnet das Modell 91,5 % weniger Antwortverweigerungen ('refusals').
  3. Leichte Steigerung im MMLU-Benchmark auf 92 % gegenüber 91 % beim Ausgangsmodell.
  4. Vorgesehen für den lokalen Betrieb auf Systemen mit 128 GB oder 256 GB RAM ohne Cloud-Zwang.
  5. Der eigene Cyber-Tier-Dienst hostet parallel Modelle in voller Rechenpräzision (Full Precision).

Warum das relevant ist

Abliterierte Modelle zielen darauf ab, herstellerseitige Sicherheitsfilter und Weigerungen auf Gewichtsebene zu entfernen, ohne die allgemeine Sprach- und Logikleistung zu beschädigen. Für Entwickler und Teams, die lokale Modelle für automatisierte Arbeitsabläufe ohne unerwünschte Blockaden betreiben wollen, bieten solche GGUF-Releases eine autarke Alternative zur Cloud.

Einordnung

OrcaRouter kombiniert die 'Abliteration' (Entfernung von Verweigerungsvektoren) mit dem GGUF-Format, um das Modell auf leistungsfähiger lokaler Hardware wie Workstations oder Apple Silicon mit 128 bis 256 GB Speicher lauffähig zu machen. Obwohl OrcaRouter eine leichte Steigerung im MMLU-Wert angibt, zeigen Community-Reaktionen, dass der Speicherbedarf für viele Standard-Setups immer noch eine Hürde darstellt und kleinere Quantisierungen nachgefragt werden.

Original-Post

OrcaRouter 🐳

@OrcaRouter · 24. Oktober 2026

We're open-sourcing our OrcaCyber DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Abliterated GGUF) weights — one of the strongest uncensored/abliterated DeepSeek V4.1 weights we've tested, with virtually no capability loss. - 91.5% fewer refusals - 92% MMLU vs. 91% original (slight improvement) - t.co/Eeljn12BoA

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  1. @xie_uh Cyber tier hosts full precision models
Ausgewählte Antworten (5)
  • @MaxRovensky @OrcaRouter > Runs locally on 128GB my MacBook about to go brrrrrrr
  • @NaraharikripaM @OrcaRouter @MiaAI_lab @ashxhart can we have this model for 2dgx on tensorfold ?
  • @xie_uh @OrcaRouter What's the gap between cyber tier and hugging face ?
  • @MgkMshrmBrkfst @OrcaRouter would this work for strata?
  • @mimies_tech @OrcaRouter 235.8 GB is not local for most people. Even the 114 GB build needs a big Mac Studio. Real local use needs a smaller quant that keeps KLD near 0.05.

Links und Tools aus diesem Beitrag

Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. Oktober 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.

Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.

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