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title: "Zro 第二次上架：面向安全红队与防御测试的 abliterated 开源模型 - Angryecho"
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# **Zro 第二次上架：面向安全红队与防御测试的 abliterated 开源模型**

2026年10月28日，推理平台 **Zro**（zro.moonmath.ai）以「Uncensored Security Models」为主题第二次登陆 Product Hunt，当日日榜约第 10。该次 launch tagline 为「Abliterated open models for security work」。Zro 整体定位是给 coding agent 与安全团队用的快速、零请求留存推理；本次重点是面向**授权范围内的安全研究与防御测试**的去审查（abliterated）开源模型变体。\[1]

## 上新了什么

产品页与团队发帖介绍两款 Dolly Security 模型，并称基于 GLM 系列做安全向改动：

- **Dolly 1 Security**：基于 GLM-5.3 Flash；宣传价约 1.50 输出（每百万 token）。
- **Dolly 2 Security**：基于 GLM-5.3，团队称在削弱拒绝倾向的同时尽量保留通用能力；宣传价约 6.30（每百万 token），并公布权重与评测。

可通过 Zro API 或 CLI 调用，宣传口径含**零请求留存**；另有 Flash 模型每日免费额度。自约 2026年7月首次上架以来，团队称已服务超 2500 亿 token，并增加模型、agent 集成、年付与推荐等。下一步提到安全向 DeepSeek 变体与更强评测——均为产品方计划，非本稿承诺。\[1]

## 定位与合规边界（必读）

「Abliterated / Uncensored」在此指减少通用模型对安全研究类提问的拒绝，便于红队与防御测试推进；**不是**提供利用步骤、绕过防护或攻击他人系统的操作手册。合法用途应限于：

1. 对**自己拥有或已获书面授权**的系统做安全评估与防御验证；
2. 安全团队内部的检测规则、响应预案与防御能力建设；
3. 遵守所在地法律、平台条款与雇主/客户授权范围。

本稿**不写**任何具体利用手法、绕过安全控制的操作步骤，也不鼓励将去审查模型用于未授权入侵、恶意软件制作或社会工程实操。价格、留存策略与权重地址以官网 / Hugging Face 当日页面为准；评测是否覆盖「安全任务准确率 vs 普通编程能力」并排对比，评论区亦有人追问，需自行阅读团队公布的评测材料。\[1]

> 说明：据 Product Hunt 该次 launch 与团队发帖整理。去审查模型存在被滥用风险；请仅在合法授权的安全研究与防御场景使用。本稿不含利用或绕过类操作指引。

## 来源

> \[1] [Product Hunt：Zro](https://www.producthunt.com/products/zro)，本 launch 上架/日榜日 2026年10月28日；查询日 2026-10-29。

#Zro #安全模型 #红队 #开源模型 #零留存 #ProductHunt

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