Der Reddit-Nutzer vick2djax baut ein eigenes RAG-System, motiviert unter anderem durch Bedenken gegenüber kommerziellen Anbietern wie OpenAI nach deren Pentagon-Deal. Beim Recherchieren stieß er auf sogenannte „Heretic"-Modelle – uncensored Finetunings gängiger Open-Source-Modelle. Im Praxistest zeigten diese jedoch unregelmäßige Fehler, die in den Basisversionen nicht auftraten. Gleichzeitig stellte er fest, dass ein vorangestellter System-Prompt wie „gib mir keine Propaganda" bei Qwen3 ausreicht, um staatlich anmutende Antworten zu umgehen – ohne auf ein uncensored Modell angewiesen zu sein. Seine Kernthese: Wenn ein Modell ein Thema schlicht nicht im Trainingsdaten-Fundus hat, hilft auch eine uncensored Version nicht weiter. Die Diskussion berührt eine in der Local-LLM-Community verbreitete Frage, nämlich für welche konkreten Anwendungsfälle jenseits von kreativem Roleplay oder explizitem Content der Mehrwert uncensored getuner Modelle tatsächlich überwiegt.