DeepSeek の uncensored 版はどれが出ている？V4.1 Flash の派生を整理

セキュリティの脆弱性調査や薬理学の研究などで AI を使っていると、正当な学術・検証目的であるにもかかわらず「安全ポリシーによりお答えできません」と回答を拒否される場面があります。
悪用を防ぐためのガードレールですが、専門的な検証をしたい利用者にとっては、調査の手が止まる原因になります。

こうした場面に向けて、拒否の仕組みを外した uncensored や abliterated と呼ばれるモデルが公開されています。
DeepSeek は 2026 年 9 月 10 日に、画像とテキストを扱えるオープンウェイトモデル「DeepSeek-V4.1-Flash」を MIT ライセンスで公開しました。
公開直後から、この V4.1-Flash をもとにした拒否解除版が複数出ています。

ただ、派生モデルは加工手法もベースになっている世代もそれぞれ違い、どれを選べばよいか分かりにくくなっています。

1. DeepSeek V4.1 Flash とはどんなモデルか？#

DeepSeek-V4.1-Flash は、2026 年 9 月 10 日に公開されたオープンウェイトのマルチモーダルモデルで、MIT ライセンスで提供されています。
Hugging Face の公式リポジトリ（deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash）では、2026 年 10 月 12 日時点でダウンロード数が 1,294,550 回、お気に入り（likes）が 4,394 件です。
モデルカードの技術タイトルは「DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression」で、KV キャッシュ（生成済みの文脈の計算結果を保存するメモリ領域）の圧縮が掲げられています。

構成については、DeepSeek 公式ではなく、派生モデルの配布元である dealignai のモデルカードに次の記述があります。
バックボーンは 552B パラメータで、推論時に動く活性パラメータは 8B または 16B です。
アーキテクチャは、384 個の routed エキスパート（上位 6 個を選択）と 1 個の共有エキスパートからなる MoE、Hyper-Connections、CSA2 sparse attention、Engram n-gram memory、DSpark speculative draft で構成されるとされています。

DeepSeek 公式の uncensored 版は確認できていません。
この記事で扱う uncensored 版・abliterated 版は、いずれも第三者が公開した派生モデルです。

2. どんな uncensored・abliterated 版が出ているのか？#

派生は、Heretic で作られた abliterated 版（s-zaizen）と、dealignai の独自加工による uncensored 版の 2 系統が中心で、前世代の V4-Flash をもとにしたものや Vision 版もあります。

参考：abliteration とは？

① abliterated 本体（s-zaizen）#

abliterated 版の本体は s-zaizen/DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated です。
2026 年 9 月中旬に公開され、Heretic（p-e-w/heretic、commit 3521f86）で作られています。

加工では、全 40 個の attention 出力射影（attention output projection）に per_all_4p5 という介入が適用されています。
vision、Engram、MTP（Multi-Token Prediction）はそのまま保持されており、48 個の shard ファイルの合計は 510.297 GB です。

配布元の公表値では、拒否キーワード率は加工前の 97/100 から加工後の 24/100 に下がったとされています。

加工前		97/100
加工後		24/100

この abliterated 版の GGUF 形式（量子化してサイズを小さくした配布形式）の展開版として、audreyt/DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated-GGUF（DwarfStar Q2、2026 年 9 月 12 日公開、ダウンロード数 123,572 回）があります。

参考：GGUF の量子化とは？

② 独自 uncensored（dealignai）#

別の系統が、dealignai が独自に重みを加工した dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 です。
2026 年 9 月 10 日に公開され、2026 年 10 月 12 日時点でダウンロード数は 79,209 回、お気に入りは 559 件です。

重みそのものを加工しており、推論時のランタイムフックは使わず、ベースモデルと同じ手順で読み込めます。
形式は FP8 で、配布元の説明では 100 万トークンのコンテキスト長、画像入力、ツール呼び出しに対応し、reasoning-max が既定の設定です。
MMLU、vision、reasoning、MTP の性能を保持しているというのも配布元の主張です。

この dealignai 版をもとにした GGUF 派生として、次の 2 つが出ています。

• Solstice-AI/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-HyperSynapse-SAS-GGUF（ダウンロード数 21,876 回）
• pyrodog/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-DwarfStar-Q2（ダウンロード数 60,727 回・Apple Silicon 向け）

③ huihui-ai の既存派生は前世代の V4-Flash 系#

huihui-ai も abliterated 版を公開していますが、huihui-ai/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF のベースは V4-Flash-0731（2026 年 7 月の V4-Flash）で、V4.1-Flash ではありません。
公開日は 2026 年 8 月 2 日で、ダウンロード数は 345,061 回です。
ダウンロード数は多いですが、V4.1 をベースにしたモデルではない点に注意が必要です。
huihui-ai については huihui-ai とは？ にまとめています。

④ 画像入力向けの Vision 版#

画像入力を前提とした派生として、orcarouter/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Uncensored-GGUF があります。
モデル名は V4-Flash で、V4.1-Flash 系ではありません。
ダウンロード数は 11,810 回で、Hugging Face 上でアクセスを申請する gated 設定（gated=auto）になっています。

派生モデルの比較表#

ダウンロード数は需要の目安で、モデルの良し悪しを示すものではありません。

3. V4-Flash と V4.1-Flash は何が違うのか？#

別のモデルです。
V4-Flash は 2026 年 7 月、V4.1-Flash は 2026 年 9 月に公開されました。

名前が似ていますが、派生モデルのベースは次のように分かれます。

• V4.1-Flash 系（2026 年 9 月公開）
  • s-zaizen — abliterated 本体（Heretic 使用）
    • audreyt — abliterated 本体の GGUF 版
  • dealignai — 独自の uncensored 版（FP8）
    • pyrodog — dealignai 版の GGUF 版（Apple Silicon 向け）
    • Solstice-AI — dealignai 版の GGUF 版
• V4-Flash 系（2026 年 7 月公開・ベースが別のモデル）
  • huihui-ai — V4-Flash-0731 の abliterated 版
  • orcarouter — V4-Flash の Vision 版（uncensored）

性能や構造の差分は、各モデルカードで確認してください。

4. 自分の用途にはどれを選べばいいのか？#

• 加工の手法を調べたい場合 — s-zaizen の abliterated 本体が候補です。使用ツール（Heretic の commit）と、介入の内容（per_all_4p5、全 40 の attention output projection）が公開されています。
• 手元の PC や Mac で動かしたい場合 — audreyt、pyrodog、Solstice-AI の GGUF 版が候補です。abliterated 本体は 510.297 GB あるため、ローカルでは GGUF 版が現実的です。Mac なら Apple Silicon 向けとされる pyrodog 版（dealignai 版ベース）があります。
• 画像入力、ツール呼び出し、1M のコンテキストを使いたい場合 — dealignai の FP8 版が候補です。配布元は MMLU・vision・reasoning・MTP を保持していると主張しています。
• ダウンロード実績を重視する場合 — huihui-ai 版が候補です。ベースは前世代の V4-Flash ですが、ダウンロード数は 345,061 回で、この記事の一覧では最多です。

ローカルマシンのメモリが足りない場合や、環境構築の手間を省きたい場合は、クラウド型の推論サービスを使う手もあります。
ローカル実行とサービス利用の違いについては、別記事「拒否しない AI の選び方」でも比較しています。

5. 使う前に何を確認すべきか？#

Deepent Research について#

私たち Deepent Research は、回答を極限まで拒否しない LLM チャットサービスです。標準の AI では途中で止まってしまう調べものを、最後まで続けられるように作りました。

• 拒否しない。LLM のガードレールを徹底的に軽減した uncensored・abliterated モデルを採用。標準の AI が「お答えできません」と打ち切る問いにも答えます（Qwen3.5 / Qwen3.8-27B-abliterated 系をプランに応じて使い分け）
• 入力は学習に使わない。調べた内容はサービス提供のためにのみ使われ、AI の学習や他の目的には使用されません。個人情報も厳重に保護し、プライバシーポリシーを公開しています
• 無料で試せる。GPU もインストールも不要、ブラウザを開くだけ。未ログインのお試しは会話が保存されないので、気軽に始められます

→ 登録なしで無料トライアル: https://deepentresearch.com

「どんな問いも、リサーチを止められない」。

No question can stop research.

よくある質問#

DeepSeek 公式の uncensored 版はありますか？#

⌄

公式の uncensored 版は確認できていません。
公式リポジトリは deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（MIT ライセンス）で、Hugging Face 上の uncensored 版・abliterated 版は s-zaizen、dealignai、audreyt などの第三者が公開した派生モデルです。

どの派生を選ぶのが無難ですか？#

⌄

利用目的と実行環境によって異なります。
加工手法を調べるなら s-zaizen 版、ローカルで動かすなら audreyt などの GGUF 版、画像やツール呼び出しを使うなら dealignai 版が候補です。
ダウンロード実績を重視する場合は、前世代ですが huihui-ai 版（345,061 回）が候補になります。

ローカルの PC で動かせますか？#

⌄

GGUF の派生（audreyt、pyrodog、Solstice-AI）があり、pyrodog 版は Apple Silicon 向けとされています。
ただし、バックボーンは 552B（dealignai のモデルカードの記述）、abliterated 本体は 510.297 GB あるため、GGUF 版でも必要なメモリ量は各リポジトリで確認してください。
手元の環境で動かせない場合は、ホスト型のサービスを使う方法もあります。

V4-Flash と V4.1-Flash は何が違いますか？#

⌄

2026 年 7 月公開の V4-Flash と 2026 年 9 月公開の V4.1-Flash は別のモデルです。
huihui-ai 版は V4-Flash 系、audreyt・dealignai 版は V4.1-Flash 系なので、派生モデルを選ぶときはモデルカードでベースモデルを確認してください。

免責#

本記事は、AI による下書きをもとに、運営が事実関係を確認・加筆・編集して公開しています。
本記事は教育・研究目的の情報提供であり、違法行為や犯罪の助長を意図するものではありません。
数値は第三者の公開レポートおよび配布元の公表値であり、測定条件により変わることがあります。