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/u/smirkishere 基于 Qwen3-TTS 0.6B 微调出 Lure-TTS 和 Lure-Turbo 两个语音模型，支持内联标签、语音方向控制和音色克隆，训练成本不到 $200。Turbo 的 RTF 为 0.14，对比 5B Fish S2 Pro 的 0.195，同时保持相同说话人相似度（ECAPA 0.699）。作者还发布了 Lure-TTS 推理引擎，基于 faster-qwen3-tts（CUDA）、mlx-audio（Mac）和 audio.cpp（CPU），在 4090 上首音频输出 0.17s（参考代码为 10.6s），整体快约 5 倍（RTF 0.53 vs 2.54），支持流式 0.32s 分块、CUDA graphs 和最多 8 路并发。
推荐理由：作者公开了训练流程、RTF 与 ECAPA 对比数据和训练代码，可复现的低成本 TTS 微调路线有参考价值。
Texas A&M 与 ByteDance 团队发布 DMAD（Distribution Matching as Adversarial Distillation）仓库及论文（arXiv:2610.02188），将分布匹配蒸馏重构为分类问题，用共享骨干上的两个判别头直接学习 log-density ratio，免去 DMD 所需的辅助扩散模型。基于 MiniMax-H3（33B，文生音视频）训练的 rank-128 LoRA 可将 50 步 teacher 压缩为 4 步生成 1344x768、124 帧、32 kHz 立体声视频；4 步 student 在人类偏好上对 DMD2 达 79.1%、对 rCM 达 84.6%（不含平局）。
推荐理由：作者把分布匹配蒸馏改写成判别式对抗训练，省掉辅助扩散模型，并给出从 8 GB 消费级 GPU 到 H200 的显存与速度实测数据。
QUASAR 团队发布多款模型的 4-bit QAT 量化权重，包括 Qwen3.5-4B、Gemma 4 E4B 与 12B、Muse Glimmer 30B，提供 NVFP4（vLLM）和 Q4_0 GGUF（llama.cpp / Ollama / LM Studio）格式，代码与项目页已公开。方法为量化感知蒸馏，以原 BF16 模型为教师在其自身回复上修复量化损失；在 held-out 提示上的 KL 距离普遍低于 Google QAT、NVIDIA NVFP4 等参考版本。
推荐理由：原文给出与官方 4-bit 版本的 KL 距离和基准对比数据，读者可以据此判断这套 QAT 权重的实际损失有多大。
Liquid AI 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个 24B 总参数、2.45B 激活参数的纯推理模型，主打设备端私有 Agent，上下文 131,072 tokens，支持 16 种语言。该模型在 LiveClaw 上得 48.09 分，超过参数量多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B（38.19）；在 Apple M5 Max 上解码 184 tok/s，单张 NVIDIA B300 GPU 高并发下超 21K 输出 tok/s。官方同步提供 FP8、GGUF、ONNX、MLX-4bit 等多格式权重，并给出与 vLLM、SGLang、llama.cpp、Transformers 的部署指南及 Agent Harness 配置示例。
推荐理由：官方附上 16 项基准对比与端侧/GPU 吞吐数据，可对照评估这款 MoE 在智能体任务上的真实水平。
LiquidAI 在 Hugging Face 上发布 LFM2.5-24B-A2B 的 GGUF 量化版本，该系列是面向边缘 AI 与端侧部署的混合架构模型。仓库中的 Q4_0 版本是量化感知蒸馏（QAD）checkpoint，训练用于恢复 Q4_0 量化损失的精度；各 GGUF 内置 general.sampling.* 元数据，llama.cpp 默认应用推荐采样参数（--temp 0.1 --top-k 50 --repeat-penalty 1.05）。
推荐理由：官方说明 Q4_0 版本采用量化感知蒸馏来恢复精度损失，并给出 llama.cpp 的推荐采样参数，便于本地部署复现。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local，是用 Model Optimizer 量化感知蒸馏（QAD 1.0，nvidia-modelopt v0.47.0）制作的 Qwen3.8-Flash-Next FP4 量化版，checkpoint 约 96 GiB。模型总参数 125B、激活 6B，另有 51B n-gram embedding 和 4B MTP，原生上下文 262K 可扩展至 1M tokens；精度上 GPQA Diamond 从 BF16 的 92.2% 降至 91.5%，ToolEvalBench 从 89.4% 降至 88.7%。
推荐理由：官方模型卡给出了 FP4 量化方法、精度损失对照和两套本地硬件的部署方案，量化细节可参考。
Viggle 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的少步蒸馏版本 Qwen-Image-2.1-viggle-turbo，以 LoRA 形式实现 6 步生成替代 40 步，无需 CFG，端到端约快 5 倍，质量与基座接近。
推荐理由：原文给出蒸馏步数、速度倍数、各量化格式的 LPIPS 对比和已知短板，读者可据此判断该 LoRA 是否适合自己的部署场景。
Lightricks 在 Hugging Face 开放 LTX-2.5 权重，这是一个可本地执行与微调的开放世界模型，可从文本、图像和视频输入生成同步的高保真视频与音频。
推荐理由：官方模型卡完整列出了各组件权重文件、量化变体与运行约束，读者可直接比对 22B 蒸馏与完整版的使用路径和 ComfyUI 兼容性。