Qwen-Image-2.1 无审查版：这些社区构建是什么，以及它们继承了何种许可证

未经审查的 Qwen-Image-2.1构建版本是一个检查点，其审核行为已被更改、移除，或者从一开始就不存在——由第三方制作，由供应商自家工程团队以外的人以衍生权重形式分发。这就是该术语在此处的含义，也是用日语搜索 無検閲 或用韩语搜索 무검열 而来的读者所寻找的东西：不是从模型中剥离过滤器的技术，而是对一个没有过滤器的版本是否存在、它在哪里，以及你下载的是真品还是别人的重新上传的答案。这个答案的简短版本：是的，这样的版本存在数十个；没有一个属于供应商；而它们每一个都从供应商那里继承的一点，就是许可证。

这是一份参考页面，而非新闻条目，值得明确说明原因。Qwen-Image-2.1于2026年9月20日开源，这一点在此处之所以重要，仅在于该日期能告诉你以下每个构建版本源自哪次厂商发布，以及它们都附带哪份许可协议。这些构建版本的日期以各自仓库发布的日期为准，其中几个在本页面撰写后数日内有过更新，但下文内容均不取决于近期事件。这里要回答的是人们在事发数月后才会输入的问题，而答案存在于仓库和许可文件中，而非发布说明里。

先从尴尬的事实说起：没有可移除的筛选器。

在阅读这一方面的任何模型卡之前，你能知道的最有用的事情，是供应商自己的发布版本实际包含什么。Qwen/Qwen-Image-2.1 仓库的 model_index.json，读取于 2026 年 10 月 13 日，声明了一个恰好包含五个组件的流水线：一个 Qwen3VLProcessor 用于输入处理、一个 FlowMatchEulerDiscreteScheduler、一个 Qwen3VLForConditionalGeneration 文本编码器、一个 QwenImage21Transformer2DModel 扩散 Transformer，以及一个 AutoencoderKLQwenImage21 VAE。没有 safety_checker 条目。该文件中没有任何审核组件，也没有任何水印组件。

该供应商的发布材料同样没有附带任何可接受使用清单。以下各模型的模型卡——Qwen/Qwen-Image-2.1、Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo以及两个提示词改写检查点——均依次包含简介、快速入门说明和许可条款部分；这四份模型卡中没有任何一份设有安全、负责任使用、滥用或超出适用范围的内容，该供应商在 GitHub 上为这些模型开设的仓库也同样没有。许可协议是该供应商随这些权重一同发布的、唯一关于使用的声明，正因如此，本页将在下文用相当篇幅专门讨论它，而不是把它放在脚注里处理。

这种组合会产生某种略显奇怪的结果。在这一方面，“无审查”被要求表达的含义，很大一部分是基础权重似乎已经具备的一种属性。因此，厂商的检查点与一个“无审查”检查点之间的实际差异，通常并不是一个曾经存在、如今已消失的过滤器——而是你收到了哪些组件，以及它们是由谁组装的。这一区别并非吹毛求疵：它关乎的是，其模型卡可以诚实地说“未施加任何权重修改”的构建版本，与模型卡描述了对神经网络进行实际编辑的构建版本，两者之间的区别。

这些构建实际上是什么

每一个带有未经审查的 Qwen-Image-2.1 的仓库都是衍生制品。它们都不是厂商发布的版本，也都未获得厂商认可；仓库名中的 "uncensored" 一词是上传者自己写下的描述，而不是厂商的分类。除了这个共同的起点之外，这些构建分化为三种类型，而区分它们正是读者最需要做的事。

• 一个重新打包的上游检查点。本方面下载量最高的仓库——abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized，在 2026 年 10 月 13 日读取时，其过去一个月显示有 4,110 个点赞和 2,188,658 次下载——将其内容描述为上游模型的量化格式，“使用原始的上游基础权重”，基于一个具名源修订版构建，并附有已发布的 SHA256SUMS 文件。其模型卡并未声称进行了微调、消融或权重修改。它所陈述的是没有过滤器：“此发布版本没有内置的安全检查器或内容过滤器”，并将输出行为“完全”归因于提示词和运行时环境。另一个仓库，0xSojalSec/Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF，则更为明确，直接声明其文件是原始权重的量化，且“未应用任何微调、消融或其他权重修改”——这张模型卡明确否认修改了任何内容，而仓库名称却宣称提供未经审查的输出。

• 文本编码器经过编辑的检查点。这是该方面唯一一个有公开记录的权重层面方法的类别，而且值得被精确描述，因为它展示了当这一过程真正完成并被记录下来时究竟是什么样子。AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF——按同样的解读方式，获 375 个点赞、上个月 161,715 次下载——声称它对模型独立的视觉语言编码器Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct实施了 abliteration 流程，而不是对图像模型。拒绝方向是通过在最后一个提示词 token 处的残差流取均值之差计算得出的，使用了 416 条有害提示与 416 条无害英文提示，位置在由 36 个块组成的堆栈中的第 23 个块，随后该方向通过编辑 W' = W − 0.75 · r rᵀW 从权重中投影剔除，应用于 36 个注意力输出、36 个 MLP 下投影以及 token 嵌入，而视觉塔则原封未动。模型卡明确说明去噪器未改变，视觉投影器也未修改。这是单一发布者对其自身流程的叙述，未被其他任何人复现，而它是该方面最接近有据可查方法的东西。

• 一个检查点，其模型卡完全没有说明它是如何制作的。 按数量来说，这是最大的一个群体，也是最棘手的一个。 KasugaiSakura/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Abenzerps-GGUF 在 Hugging Face 上被标记为从 abenzerps 仓库复制而来，并并排提供两套文件，却没有说明它们有何差异。 LuffyTheFox/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Genesis-BF16-GGUF 提到一种名为“Genesis”的流程，描述扫描 ssm_conv1d 张量并应用自定义奇异值分解处理，还表示作者完全不训练或微调模型——但通篇没有任何关于安全过滤的说明。 Noctaluna/Noct-Q-Uncensored-Qwen-Image-2.1，在搜索结果中属于最受点赞的仓库之一，其模型卡被置于平台的敏感内容门控之后，因此没有账户和年龄确认，就无法读取其中任何内容。

诚实的那句概括，其实已经不言自明了：具体做法因作者而异，而且常常没有文档记录。读者应当把模型卡片当作权重究竟经历了什么的唯一证据，并且应当把“没有说明”读作没有说明，而不是当作一种隐含的主张。另外，该切面（facet）中至少有一个仓库在发布其检查点的同时，还发布了一个真正的适配器文件——abenzerps附带了一个小小的qwen-image-2.1-uncensored-lora.safetensors在同一仓库中——这直接证明，真正的权重层面修改是这一生态系统的一部分，同样也直接证明，它与仓库名称并不是一回事。

区分真实构建与重新上传

承载信息的信号比它们看起来的要更窄。代码仓库实际告诉你的内容：

• 模型卡是否注明了源修订版本。 abenzerps 仓库指明了其权重所取自的 Qwen/Qwen-Image-2.1 的特定提交哈希。固定修订版本正是"派生自某个已知事物"与"派生自某个不明事物"之间的区别。

• 它是否发布校验和。SHA256SUMS 文件让你能够确认所下载的文件就是经过测试的那个文件；对于你无法逐一检查的多 GB 产物而言，这一点比平时更为重要。

• 它是否描述了一种方法，以及这一描述是否可证伪。 AtomicChat 卡片给出了所使用的提示词、块索引、编辑公式以及所触及的确切张量——而且值得注意的是，它还报告自身有两道评估关卡未能通过。一张描述了某个流程、随后又报告该流程在何处未达标的卡片，其所做之事，是一张只写着“未审查”的卡片所没有做的。

• 仓库声明的是哪种许可证，以及它是否与其组件相匹配。这既是一个法律信号，也是一个来源信号，而且它并不总是内部一致的——见下文。

• 平台是否会将其标记为重复。 Hugging Face 会将他人仓库的副本标注为重复。本次搜索中下载量最高的一些条目其实是 abenzerps 仓库的副本，而非独立成果——这本身不一定构成问题，但确实意味着它们的下载量是在对同一份产物重复计数。

而那些不承载任何内容的信号：

• “uncensored”这个词本身。它是上传者在文件名中自行选择的一个字段。该分面下的一个仓库带有这个词，但其自身的卡片却否认进行过任何权重修改；另一个仓库也带有这个词，却完全没有安全声明。

• 下载量与点赞数。2026年10月13日，Hugging Face 对字符串“qwen-image-2.1-uncensored”的搜索返回了92个仓库，其计数从寥寥数个到数百万不等。庞大的数字衡量的是有多少人取走了该文件，而非文件里有什么内容。

• 暗示某种传承关系的文件命名。与另一个仓库的名称相呼应，或附加了 "Genesis"、"Sakura"、"Noct" 之类后缀的名字，都不能证明文件里究竟有什么内容。

还有一个信号值得了解，因为它是那种会静默失效的信号：一个仓库可能在自身所依据的许可证上内部不一致，因而在允许你用它做什么这一点上也内部不一致。Turbo 系列的无审查构建将经过编辑的 Apache-2.0 文本编码器与一个去噪器配对，而模型卡本身称该去噪器采用研究许可证——与此同时，仓库自己的许可证字段却写着 Apache-2.0。两个不同的许可证适用于同一次下载内容的两半。这不是要在这里解决的技术细节；这正是下文许可证部分值得在文件列表之前阅读的原因。

当审核行为被改变时，实际会发生什么变化？

令人不安的答案是，这个方面几乎没有任何内容得到测量，而现存的那一项测量完全没有发现任何图像侧效应。

其作者报告称，该编码器的文本拒绝率在英语 JBB 集上从 88.9% 降至 1.2%，在俄语 Aya 集上从 38.0% 降至 0%，而 MMLU 报告称前后均保持不变，为 77.35%。在图像方面，同一张模型卡报告的结果却与胜利相反：在探测的 45 个提示中，“没有一个提示发生翻转”，并解释称，原始流水线“已经能画出探测集中的每个类别，而这个编码器画出的完全相同。”相对于未修改流水线测得的感知距离，在敏感提示上为 LPIPS 0.088，在中性提示上为 0.084 至 0.090；相比之下，换用全新随机种子为 0.499，对原始编码器进行量化则为 0.037——也就是说，这一修改对输出的扰动小于更换随机种子所造成的扰动。披露有两项内部门槛未通过：首 token KL 处于 0.10 限值，以及泄漏门残差为 1.9e-4，而目标为 1e-5。

把所有这些都视为某发布者自己的一次探查，未被复现，且是在其自己的提示词集上进行的。它不是基准测试，本页也没有把它提升为基准测试。但它确实确立了该发现的形态，而这一形态是：在有人检查的那一个案例中，解除文本编码器的审查改变了编码器对某个提示词的表述，却没有可测量地改变图像模型绘制出的内容。在这一方面，任何地方都没有报告图像中出现质量差异——无论朝哪个方向；若有页面告诉你相反的情况，那就是在编造。输出未改变这一说法同样缺乏支持——包括来自测量了最接近此事之人的支持。

你所放弃的

以下内容是以事实而非警告的形式陈述的。衍生检查点背后没有供应商：当供应商更改基础模型时，没有更新路径，没有缺陷跟踪器，没有义务公布一次上传与下一次上传之间发生了什么变化，也不能保证该文件与其自身描述相符，除非作者选择公布的那些校验和。可复现性也受同一因素限制——如果模型卡记录了其方法，你原则上可以复现；如果它什么都没记录，你拥有的只是一个名称和一个文件。支持来自制作它的社区，速度取决于代码仓库议题标签页。而且许可证不会因为该产物由社区制作而放宽：衍生作品会继承其所衍生材料所附带的条件，对这些构建而言，就是带有非商业限制的研究许可证。下一节将用供应商自己的话说明该限制的内容。

每一个这些构建所继承的许可证

Qwen/Qwen-Image-2.1仓库载明 license: other并带有 license_name: qwen-research，且 LICENSE 文件即为 研究许可协议，日期为 2026 年 9 月 20 日，许可方为杭州通义实验室科技有限公司。该协议于 2026 年 10 月 13 日经完整阅读，其授予的是一项有限、非排他、全球范围、不可转让且免版税的许可，仅可出于非商业目的使用、复制、分发、修改这些材料并创作其衍生作品，其中“非商业”在协议内部被定义为研究或评估目的。商业用途需另行取得许可，可通过向协议中指定的电子邮箱地址发送邮件提出申请。

因为这一方面中的每个未审查构建都是那些材料的衍生作品，再分发其中一个便属于该协议下的再分发，而且相关条件也随之适用。其中三项是具体的，可以对照仓库的文件列表进行核查：

• 传递该协议。该协议要求，任何收到这些材料或衍生作品的人都能获得一份许可证副本。一个带有 qwen-research 标签但未随附任何许可证文档的仓库，并未以该协议所描述的形式做到这一点。

• 标记已更改的文件。修改过的文件必须带有显著的通知，声明其已被更改。重新编码或编辑过的权重文件即属于修改过的文件。文件名中包含"UC"或"uncensored"并不构成该通知。

• 逐字保留署名声明。该声明——“Qwen is licensed under the Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT”、“Copyright (c) 2026 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd.”、“All Rights Reserved.”——必须保留在随副本分发的 Notice 文本文件中。

作为观察而非定论：该细分领域中下载量最高的仓库的文件列表（读取于 2026 年 10 月 13 日）包含一个 README、一个校验和文件，以及一个 .gitattributes 文件和权重文件，并且没有显示 LICENSE 文件，也没有名为 Notice 的文件。这是否满足该协议，应由再分发者判断，而不是本页面；对读者而言，关键在于这些条件是真实存在的，并且并不总能在下载中看到。

还有两项条款约束任何基于该结果进行构建、而不仅仅是下载它的人。如果这些材料或其输出被用于创建、训练、微调或改进一个随后被分发的模型，文档必须醒目地展示“Built with Qwen”或“Improved using Qwen”。并且“Qwen”不得被用作衍生作品的主要名称或标识符，但允许诸如“fine-tuned from Qwen Image”这样的描述性使用。任何在无审查检查点之上训练进一步适配器的人，都落入这两项条款的约束范围。

该协议明显不包含任何可接受使用或禁止使用清单，也不包含任何涉及移除、禁用或更改安全过滤器、护栏或类似机制的条款。其中的使用条件包括：非商业性限制；遵守中国、美国及其他地方适用的出口管制法律及其他法律；"Built with Qwen" 的展示要求；以及命名限制。管辖法律为中国法律，由杭州人民法院专属管辖。该协议还明确规定，不承担任何支持、更新或后续版本的义务，且许可方不作任何保证。

供应商的立场，正如供应商所述

厂商自己对该模型的定位——发布于2026年9月20日的项目博客文章——完全围绕能力展开：一个7B的视觉生成组件，横跨32个单流DiT层，统一的生成与编辑，原生透明度，支持最多十张参考图像的编辑，改进的排版与肖像。那篇博文里没有关于过滤、审核、允许内容或负责任使用的段落，GitHub仓库中没有，发布中的任何模型卡上也没有。许可方就其这些权重你可以做什么所发表的唯一声明，就是许可协议本身，而它的回答是：只要用于研究或评估，并且你将其条件延续下去，你就可以用它们做很多事。

对于问题关乎商业而非技术读者来说，这才是应当据以行动的事实。某个检查点是否处于无审查状态，并不决定你能否将其投入发布；下载量也不等于授权。阅读仓库上的许可证标签，确认许可证文件确实存在；如果答案在商业上至关重要，就去问许可方——协议里写明了地址。

最后一条值得划清的界限，因为这两个问题彼此贴近，且理应分别作答。如果你真正需要的是格式层面的问题——Qwen-Image-2.1 的去噪器做 GGUF 量化会对文件产生什么影响、会在保真度上让你付出什么代价，以及用什么来运行它——那在我们的 Qwen-Image-2.1 GGUF 页面上已有说明，而本页有意不再重复。这里要解决的是关于来源与许可的问题。