社区开源基于 GLM-5.3 的去安全层大模型：主打 1M 上下文与网络红队测试

开发者社区账号 abliteration_ai 于 2026 年 9 月 1 日发布基于 GLM-5.3 的去安全化模型 abliterated-model-large-v2，主打 100 万上下文窗口与网络红队攻防测试能力。

• 据 X 社区开发者披露及模型开源托管页面信息，该模型通过技术手段移除了 GLM-5.3 原有的安全对齐层，定位用于主流模型受限的攻击性网络研究、漏洞挖掘与智能体自动化测试。
• 基础模型在 Terminal-Bench 4.0 榜单中位列第三，官方测试显示其网络攻防任务处理能力较 5.2 版本提升约一倍。
• 模型采用 FP8 精度部署，具备 100 万 token 上下文处理能力，并承诺零提示词数据留存。
• 影响/看点：无护栏大模型虽为专业安全研究与攻防对抗评估提供了高权限测试环境，但若缺乏严格的身份与访问控制，也可能降低网络攻击工具的开发门槛并带来衍生安全隐患。
• 资料依据：
• X 社区发布（2026-09-01）：https://x.com/kimmonismus/status/2094693042674422202
• Hugging Face 模型仓库（2026-09-01）：https://huggingface.co/abliteration-ai/abliterated-model-large-v2

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