JOURNAL
拒否しないAI 研究ノート
拒否しない（uncensored）AI の仕組み・モデル・量子化・動かし方を、公開情報と一次ソースをもとに整理する研究ノートです。abliteration の仕組み、GGUF の量子化、Qwen 系モデルの系譜、ローカル LLM の選び方まで、「拒否しないAI」を理解し使いこなすための材料を置いていきます。
EnglishTOOLGGUF の VRAM 計算ツール — 量子化ごとに何 GB 必要かを判定する検閲なし AI で文章を書くには？小説・レポートを止められずに書く手順
場面が激しい小説や、専門的なレポートの下書きで「お答えできません」と止まることがあります。検閲なし AI で書くときの設定資料の渡し方、場面を分けた書き方、文体の見本の使い方、著作権の注意を、非技術者向けに整理します。
読む →AI が「答えられない」と言うのはなぜ？4 つの理由の見分け方と止まったときの対処
AI が断る理由は 1 つではありません。安全のための判定、情報がない、聞き方の不足、不具合や回数の上限の 4 つに分かれます。画面の表示から理由を見分けて、それぞれに合った対処をする手順と確認先を、非技術者向けに整理します。
生成 AI に任せてよいこと・いけないこと——個人情報・著作権の線引きと確認 5 項目
要約や下調べは任せられても、個人情報の入力や生成物のそのまま公開は別の話です。任せてよい作業と任せない方がよいもの、個人情報保護委員会の注意喚起と文化庁の考え方から見た注意点、会社で使うときの決め方と確認チェックリストを整理します。
検閲なし（abliterated）モデルは商用利用できる？ライセンス確認の手順と落とし穴
検閲なし・abliterated 版の多くは Apache 2.0 や MIT の系譜にあり商用利用の道はありますが、条件は元モデルに遡ります。再配布・サービス提供・出力利用で変わる義務、利用ポリシーとの違い、確認手順 4 ステップと見落としやすい 5 点を整理します。
何でも答えてくれる AI を使うには？スマホ・登録なしで始める手順と止まらない聞き方
「何でも答えてくれる AI」は、拒否が少ないモデルを使うサービスです。スマホのブラウザで登録なしに試す手順（お試しはテキスト 1 回）、止まったときの聞き方 4 つ、任せてよいこと・任せない方がよいことを、実例つきで整理します。
検閲のない AI はどれを選ぶ？無料・登録なしで試す手順と確認する 3 点
検閲のない AI は「何でも答える」ではなく「拒否が少ない」という意味です。無料で試せるか・登録が要るか・入力を学習に使うかの 3 点で選び、同じ質問を投げて確かめる手順と、使う前に見るべき注意点を、非技術者向けに整理します。
日本語で使う検閲なしモデルの選び方——スコアの順位と実タスクの順位は一致しない
日本語の実力は Nejumi Leaderboard 4 のような公開スコアで当たりを付けられますが、総合スコアの順位と会議要約のような実タスクの順位は一致しません（J-MeetEval: ρ = −0.52）。検閲なし版で日本語を選ぶときの注意と、自分の用途で試す 7 問を整理します。
AI に画像で質問するには？スクショや写真を読ませて調べる手順と 5 つのコツ
エラー画面、説明書、領収書、手書きメモ。スクリーンショットや写真を AI に読ませると、打ち直さずに質問できます。送り方（対応形式・サイズ・枚数）、うまく読ませる撮り方 5 つ、用途別の聞き方、写してはいけないものを整理します。
AI の制限に当たったら？回数・内容・速度の違いと乗り換えの判断
回数の上限、内容による拒否、混雑や速度。AI の制限は種類ごとに待てば解決するかが違います。画面の案内から種類を確かめる手順と、乗り換え先 4 択（別サービス・拒否の少ないサービス・自分の PC・API）の向き不向き、移行時の確認事項を整理します。
Qwen3-VL abliterated はどれを選ぶ？画像も読める検閲なしモデルの選び方
Qwen3-VL の abliterated（検閲なし）版は、2B から 32B までの通常モデルと 30B-A3B の MoE が公開されています。画像も読める検閲なしモデルを選ぶ基準を、配布元の公表値で整理します。GGUF で画像を扱うためのファイルの注意点もまとめます。
11Ollama で検閲なし LLM を使うには？モデルの選び方と日本語の注意点
Ollama で検閲なし（uncensored）LLM を使う手順を、モデルの探し方から量子化の選び方まで解説します。日本語で使うときの確認手順と、起動しない・遅いといったつまずきやすい点も整理します。GPU メモリに合わせた選び方が分かります。
DeepSeek の uncensored 版はどれが出ている？V4.1 Flash の派生を整理
DeepSeek V4.1 Flash（2026年9月公開・MIT・マルチモーダル）の uncensored / abliterated 版を、abliterated 本体・独自加工・前世代 V4-Flash 系に分けて整理し、選び方と注意点をまとめます。
Qwen3.8-27B uncensored はどれを選ぶ？第三者鑑定が比較した12版
Qwen3.8-27B uncensored の派生モデルは加工元で中身が大きく異なります。第三者鑑定 Abliterlitics が検証した 12 版の拒否率・回答完了率・KL ダイバージェンスを比較し、おすすめの版、避けるべき版、失敗しない選び方の手順まで整理します。
14uncensored LLM の悪用は実際にあるのか？検閲なし AI とサイバー犯罪の研究データ
uncensored LLM の悪用は実際にあるのか。公開された複数の大規模研究をもとに、検閲なしモデルの悪用規模、商用 API のジェイルブレイク（脱獄）との併用、安全機構が外れやすい構造、規制の死角、使う側の注意点を整理します。
GLM-5.3 の uncensored 版はどれが出ている？サイバー能力と Anthropic の警告を整理
GLM-5.3 は高いサイバー能力が評価されたオープンウェイトモデルで、公開直後から検閲なし派生が登場しています。NIST CAISI や Anthropic による公式評価の事実、セーフガードの外れやすさ、登場した 3 系統の派生モデルと、安全な扱い方を整理します。
Qwen3.8-Flash-Next の abliterated 版はどれを選ぶ？3 系統の派生を整理
Qwen3.8-Flash-Next は公開から約 5 週間で派生が 60 本を超え、abliterated 版も出ています。素の重みを加工した版・GGUF 再量子化版・速度重視の MTP 版の 3 系統の違いと、用途別の選び方、動かすときの注意点を整理します。
Gemma 4 abliterated はどれを選ぶ？26B MoE と 31B の違いと拒否率
Gemma 4 abliterated は配布元ごとに加工範囲や拒否率が違います。26B-A4B MoE と 31B の違いを軸に、llmfan46・TrevorJS・SevenOfNine の公表値や KL ダイバージェンスを比べ、PC 環境別の選び方を整理します。
uncensored と abliterated の違い【「拒否しない AI」の用語をやさしく整理】
uncensored は「拒否しない結果の状態」、abliterated は「拒否を重みから外す作り方の 1 つ」です。両者の関係と、再学習型・低ガードレール・制限なし AI・脱獄・拒否率の違いまで、拒否しない AI の用語をやさしく整理します。
メーカー公式の『低ガードレール』モデルとは？Meta・Google・Mistral・DeepSeek を3つの型で整理
大手メーカーが公開する「低ガードレール」なモデルを、分離型・素の重み＋利用時ポリシー型・同じ重み・違う運用型の 3 つに分けて整理します。Meta・Google・Mistral・DeepSeek を例に、uncensored モデルとの違いと選ぶときの確認点を解説します。
Uncensoredモデル おすすめ10選【2026年版】GPUメモリ別 uncensored LLM の選び方
2026 年の uncensored モデル（uncensored LLM）は Qwen 系の abliterated が主流です。GPU メモリ別におすすめ 10 本を比較し、uncensored と abliterated の違いと選び方、動かし方まで解説します。
GGUF の量子化とは？Q4_K_M・Q8_0 の違いと選び方【ローカル LLM はどれを選ぶ？】
GGUF の量子化とは何か、Q4_K_M など記号の読み方、Q4・Q6・Q8 の精度と速度の違い、自分の PC に載るサイズの見積もり方を、Llama 3.1 8B の公開研究値をもとに解説します。ローカル LLM の選び方が分かります。
Qwen3.8-27B abliterated は加工元でどう違う？4 系統の比較と選び方
Qwen3.8-27B abliterated は加工元ごとに中身が違います。huihui-ai・orcarouter・Heretic・RVN の 4 系統を、加工範囲・量子化・拒否率と KL ダイバージェンスの公表値で比べ、ローカルでの動かし方まで整理します。
Nous Research とは？Hermes 系モデルの系譜と「中立アライメント」をわかりやすく解説
Nous Research は Discord のコミュニティから生まれた研究組織です。OpenHermes から Hermes 4 までの系譜、設計思想の「中立アライメント」、Dolphin との違い、向いている用途を解説します。
【制限なし AI】の選び方｜宣伝文句ではなく挙動で見極める 5 つのチェックポイント
「制限なし AI」の選び方を、宣伝文句ではなく実際の挙動で見極める手順として整理します。ホスト型・ローカル LLM・モデルのダウンロードという 3 類型を挙げ、実測の公開や入力データの扱いなど 5 つのチェックポイントで候補を比較する方法を解説します。
OBLITERATUS とは？abliteration ツールキットの仕組みと配布モデルの選び方
OBLITERATUS は、モデルごとに拒否の構造を観察してから重みを加工する abliteration 系のオープンソースツールキットです。6 段階の工程、MoE 対応、配布モデルの選び方まで、Dolphin・huihui-ai との違いも交えて解説します。
26ローカル LLM とは？ 自分の PC で動かす方法と選び方【LM Studio での始め方】
ローカル LLM とは、AI のモデルを運営会社のサーバーではなく自分の PC で動かす使い方です。入力が外部に出ない利点、サービス型との費用の違い、PC スペックの目安、モデルの選び方、無料ソフト LM Studio での始め方を初心者向けに解説します。
huihui-ai（huihui AI）とは？abliterated モデルの特徴・Dolphin 系との違い・選び方
huihui-ai（huihui AI）は、公開済みのオープンモデルに abliteration を施した abliterated 版を Hugging Face で配布する制作者です。Qwen 系の配布モデル、Dolphin 系との違い、選び方を整理します。
Dolphin 系モデルとは？abliterated 系との違いとおすすめの選び方【uncensored LLM】
Dolphin 系モデルとは、Eric Hartford が 2023 年から作っている「拒否しない AI」のシリーズです。abliterated 系との違い、Llama2〜Llama3 の系譜、定番モデルの選び方、system prompt の設定方法を整理します。
【検閲なし AI】は違法？ uncensored AI を使う前に知っておきたい合法性と注意点
検閲なし AI（uncensored AI）の利用は違法なのか、危険はないのかを整理します。公開モデルを所持・実行すること自体は直ちに違法とはされず、問題になるのは他者を害する使い方です。標準 AI との違いや、未成年の利用、安全に使うための確認点まで解説します。
【uncensored モデル】使い方と用途6選、AI に「お答えできません」と言われたとき
AI に「お答えできません」と回答を拒否され、調べものが止まったときの選択肢として uncensored モデルを取り上げます。仕組み、歴史・医学・法学などの6つの用途、質問の作法、ローカルとクラウドそれぞれの使い方を整理しました。
abliteration（アブリテレーション）とは？「拒否しない AI」を作る仕組みをやさしく解説
abliteration（アブリテレーション）とは、AI の「拒否の方向」を打ち消して、学んだ知識はそのままに拒否だけを外す技術です。なぜ AI は答える前に止まるのか、仕組み、変わる点、注意点、よくある誤解までやさしく解説します。
読むだけでなく、試すなら
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