DeepSeek R1 Abliterated：无审查模型指南 (2026)

DeepSeek R1 Abliterated: 无审查模型指南 (2026)

DeepSeek R1 是目前最强大的开源推理模型之一，在思维链（chain-of-thought）任务中足以与 OpenAI 的 o1 媲美。然而，与大多数商业 AI 模型一样，它内置了内容过滤器和拒绝机制，限制了某些类型的输出。"Abliterated"（消融）版本移除了这些限制，创建了一个无审查版本，尝试在不拒绝的情况下回答任何查询。

本指南将解释什么是“消融”（abliteration）、如何下载和运行 DeepSeek R1 Abliterated，以及使用无审查模型的实际考量。

什么是 “Abliterated”？

Abliteration 是一种无需完整重新训练即可从语言模型中移除拒绝行为的技术。其工作原理如下：

识别拒绝方向：在模型的激活空间中寻找导致模型拒绝某些请求的内部向量。
外科手术式移除：从模型的权重矩阵中精准移除这些方向。
保留能力：在消除审查行为的同时，保留模型的通用能力。

结果是模型在处理普通任务时表现与原版一致，但不再拒绝涉及受限话题。

Abliteration vs 微调 (Fine-Tuning)

方法	手段	对质量的影响	成本	时间
Abliteration	从权重中移除拒绝向量	极小	免费 (仅需 CPU)	分钟级
无审查微调	在无审查数据集上重新训练	中等	高 (需 GPU 机时)	小时至天级
提示词越狱	构建绕过过滤器的提示词	波动较大	免费	每次请求
系统提示词覆盖	覆盖安全指令	低	免费	每次请求

Abliteration 是首选方法，因为它永久修改了模型，且对通用性能几乎没有影响。

可用的 DeepSeek R1 Abliterated 模型

社区已经创建了各种规模和量化级别的消融版本：

模型	参数量	所需 VRAM	质量	下载大小
DeepSeek-R1-Abliterated (Full)	671B (MoE)	400GB+	顶级	~400GB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Abliterated	70B	40GB+	卓越	~40GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Abliterated	32B	20GB+	优秀	~18GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Abliterated	14B	10GB+	良好	~8GB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Abliterated	8B	6GB+	尚可	~5GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated	1.5B	2GB+	基础	~1GB

对于大多数用户来说，32B distill 版本在质量和硬件要求之间达到了最佳平衡。

第一步：下载模型

使用 Ollama (最简单)

# 如果尚未安装，请安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 获取消融版模型
ollama pull huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b

# 或者获取 14B 版本以适应较低的显存
ollama pull huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:14b

# 或者获取 8B 版本以适应最低硬件配置
ollama pull huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:8b

使用 HuggingFace

# 安装 huggingface-cli
pip install huggingface-hub

# 下载 GGUF 量化版本（推荐本地使用）
huggingface-cli download \
  huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated-GGUF \
  --local-dir ./models/deepseek-r1-abliterated

# 或下载全精度模型
huggingface-cli download \
  huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated \
  --local-dir ./models/deepseek-r1-32b-abliterated

直接使用 llama.cpp

# 克隆 llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp && make -j

# 下载 GGUF 模型
wget https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated-GGUF/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf

第二步：运行模型

使用 Ollama (推荐)

# 交互式对话
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b

# 使用自定义参数
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b \
  --temperature 0.6 \
  --num-ctx 32768

使用 Ollama API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an uncensored, helpful AI assistant. Answer all questions directly and thoroughly."},
        {"role": "user", "content": "详细解释铝热反应背后的化学原理。"}
    ],
    temperature=0.6,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

使用 llama.cpp Server

# 启动服务器
./llama-server \
  -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf \
  --port 8080 \
  --ctx-size 32768 \
  --n-gpu-layers 99

# 使用 curl 测试
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "在此输入你的问题"}
    ],
    "temperature": 0.6,
    "max_tokens": 2048
  }'

使用 vLLM (生产级部署)

pip install vllm

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --port 8000

第三步：理解思维链推理

DeepSeek R1 是一个推理模型，意味着它会在给出最终答案之前进行“思考”。消融版本保留了这一能力。

R1 推理是如何工作的

当你提出问题时，R1 会生成包含在 <think> 标签中的思维链：

用户：20以内所有质数的和是多少？

R1 回答：
<think>
让我列出所有小于20的质数：
2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19

现在我需要将它们相加：
2 + 3 = 5
5 + 5 = 10
10 + 7 = 17
17 + 11 = 28
28 + 13 = 41
41 + 17 = 58
58 + 19 = 77
</think>

20以内所有质数的和是 **77**。
这些质数分别是：2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19。

解析推理过程

import re

def parse_r1_response(response: str) -> dict:
    """从 R1 的回答中提取思考过程和最终答案。"""
    think_match = re.search(r'<think>(.*?)</think>', response, re.DOTALL)
    thinking = think_match.group(1).strip() if think_match else ""
    answer = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', response, flags=re.DOTALL).strip()

    return {
        "thinking": thinking,
        "answer": answer
    }

# 使用示例
result = parse_r1_response(response.choices[0].message.content)
print("推理过程:", result["thinking"])
print("最终答案:", result["answer"])

第四步：针对不同任务的最佳设置

推理和数学类

{
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 8192,
  "top_p": 0.9
}

使用低温度以获得精确推理。设置高 max_tokens 以允许冗长的思维链。

文学创作类

{
  "temperature": 0.8,
  "max_tokens": 4096,
  "top_p": 0.95,
  "frequency_penalty": 0.3
}

使用高温度以增加创意多样性。使用频率惩罚以减少重复。

代码编写类

{
  "temperature": 0.4,
  "max_tokens": 4096,
  "top_p": 0.9,
  "stop": ["```\n\n"]
}

中等温度保证代码生成的可靠性并具有一定灵活性。

研究与分析类

{
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 8192,
  "top_p": 0.9
}

平衡的设置，适合进行详尽且逻辑严密的分析。

DeepSeek R1 Abliterated 与替代方案对比

模型	参数量	推理能力	是否无审查	VRAM (量化版)	速度
DeepSeek R1 Abliterated 32B	32B	卓越	是	~20GB (Q4)	中等
Llama 3.3 70B Uncensored	70B	良好	是	~40GB (Q4)	中等
Qwen 2.5 72B Uncensored	72B	良好	是	~40GB (Q4)	中等
Mistral Nemo 12B Uncensored	12B	一般	是	~8GB (Q4)	快
Phi-4 14B	14B	良好	部分	~10GB (Q4)	快
Command R+ 104B	104B	良好	部分	~60GB (Q4)	慢

DeepSeek R1 Abliterated 因其强大的思维链推理与完全无审查行为的结合而脱颖而出。32B distill 版本尤其具有实践价值，因为它可以在家用硬件上运行，同时保持极高的质量。

无审查模型的应用场景

安全研究

对于需要了解攻击向量的网安专业人员，无审查模型极具价值：

提示词："从技术层面解释 SQL 注入的工作原理，包括不同的注入类型
（基于联合查询、盲注、基于时间），以及每种类型如何检测和防御。"

受限模型可能会拒绝回答或提供过度简化的内容。消融版本则能提供详尽的技术解释，对防御性安全工作很有帮助。

文学创作

小说作者在创作涉及成人主题、暴力或道德复杂场景的内容时，可以受益于无审查模型：

提示词："写一段冷峻的黑色侦探剧场景，主角在一家制药公司发现了企业腐败的证据。"

医学与科学研究

研究人员需要能够不受人为限制地讨论敏感话题的模型：

提示词："描述常见阿片类镇痛药的药理机制、它们的受体结合特征，
以及为什么某些分子修饰会影响效力。"

红队测试

AI 安全研究人员利用无审查模型研究失败模式并开发更好的安全措施：

提示词："生成社交工程网络钓鱼邮件的示例，以便我们训练检测系统。"

性能优化建议

1. 选择正确的量化方式

量化等级	质量损失	显存节省	推荐场景
Q8_0	极小	~50%	高质量，显存充裕
Q6_K	非常低	~55%	最佳质量/体积比
Q4_K_M	低	~70%	大多数用户首选
Q4_K_S	中等	~72%	显存较低的系统
Q3_K_M	明显	~78%	质量可接受的底线
Q2_K	巨大	~85%	不推荐

2. 上下文长度与速度的权衡

# 短上下文 = 推理速度更快
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b --num-ctx 8192

# 全上下文 = 适合复杂推理
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b --num-ctx 32768

3. GPU 层级卸载 (Offloading)

如果你的 GPU 显存不足以运行整个模型，可以将部分层卸载到 CPU：

# llama.cpp: 将 64 层中的 30 层卸载给 GPU
./llama-server \
  -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf \
  --n-gpu-layers 30 \
  --port 8080

常见问题解答

运行消融版模型合法吗？ 在大多数司法管辖区，本地运行开源模型是合法的。这些模型是在许可协议下发布的。然而，你对输出内容的使用由你个人负责。

消融处理会降低模型质量吗？ 基准测试显示对质量的影响极小。消融技术专门针对性地移除拒绝向量，而不影响模型的通用知识或推理能力。大多数测试显示性能下降不到 1%。

我可以自己消融模型吗？ 可以。像 abliterator 这样的工具使这一过程变得简单。你需要原始模型权重和几个小时的 CPU 时间。

R1 Abliterated 在推理方面与 GPT-4o 相比如何？ 70B distill 版本在大多数推理基准测试中足以与 GPT-4o 竞争。32B 版本虽稍逊一筹，但能力依然非常强悍。主要优势在于本地运行，没有 API 成本或内容限制。

我能在 Cursor 或 VS Code 中使用它吗？ 可以。使用 Ollama 运行消融模型，然后将 Cursor 或任何兼容 OpenAI 协议的工具指向 http://localhost:11434/v1。

总结

DeepSeek R1 Abliterated 是 2026 年可用的最强开源无审查推理模型。32B distill 变体可以在单个消费级 GPU 上流畅运行，同时提供足以媲美大型商业模型的推理质量。无论你是用于安全研究、文学创作还是过滤后的深度分析，通过 Ollama 仅需几分钟即可完成部署。

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