OrcaBonsai：无需修改权重，运行时切除拒答的越狱模型方案
石破天惊，网络安全研究者有福了，媲美 Qwen3.8 27B的越狱模型，小内存机器也能部署了，无需 DGX Spark，更无需 M5 Ultra。
推荐理由
安全研究者和本地部署玩家必看，这套方案不改动模型权重，仅靠运行时干预就能绕过拒答，资源占用极低，非常适合小内存环境下的渗透测试与红队演练。
石破天惊，网络安全研究者有福了，媲美 Qwen3.8 27B的越狱模型，小内存机器也能部署了，无需 DGX Spark，更无需 M5 Ultra。
@PrismML 把 Qwen3.8 27B 压进 5.9GB：三值量化、约 1.72 bit/weight、体积缩小约 9 倍，综合基准仍保留原版 98.2%，262K 上下文，还带视觉。@OrcaRouter 没改任何一个权重，把拒答方向挪到运行时切除，0 改权重、0 重量化、原包 bit-identical，129 个残差干预点，推理时 alpha 可调。
原包 + runtime：https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaBonsai-27B-Uncensored 权重：https://huggingface.co/prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf
更进一步：量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径，把它变成能交付的工程能力