按兴趣浏览，循来源深入。
yfHHHE 发布 emoji-native-lm，基于 Qwen3-1.7B 用 LoRA 做 SFT 加 DPO 微调，对任何输入只以 1-3 个 emoji 回复。训练数据约 12k 条中英文聊天消息，由 Claude Opus 生成并回复，覆盖 1,915 种 emoji；666 条评测提示下经 wrapper 的回复 100% 合规，首轮采样合规率 98.9%，而基座 Qwen3-1.7B 为 0%。仓库提供 Ollama 与 llama.cpp 的 GGUF（1.8 GB q8_0）及 Python wrapper 部署方案，代码采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：仓库公开了数据生成、SFT、DPO 到 GRPO 失败与修复的完整脚本和实测数据，读者可以照此复现并借鉴其偏见修正做法。
Cloudflare 的 27B 多模态决策模型 Clef 已在 Ollama 上线，用户可本地运行或使用 Ollama 云端。该模型从 Qwen3.8-27B 微调而来，以 Apache 2.0 协议开源，支持文本、JSON 与图像输入，可一次读取输入并同时对所有问题的答案打分，兼容 Jev 和 System One API。官方称其登顶 Cloudflare 的 Decision Index，在 Jev benchmark 套件多数项目上超过 Jev，例如 BFCL case exact 98.47 对 95.75；43 个评测的延迟中位数为 209.3ms（Clef-flash 为 38.8ms）。
推荐理由：官方发布了多模态决策模型 Clef 的完整基准与延迟数据，读者可以直接对比它和 Jev 等模型在各场景的实际表现。
Reflection 首个开放权重模型 Beam 于10月16日发布，Ollama 作为 day-zero 合作伙伴限时免费提供，Beam 端点全程零数据保留（ZDR）。Beam 是 MoE 模型，总参数约501B、每 token 激活23B，上下文窗口100万 token，采用 Apache 2.0 许可，面向软件工程、推理和长程 Agent 任务，可通过 ollama run beam:cloud 或 Claude Code、Codex、OpenCode 调用。
推荐理由：官方公告同时给出与 Kimi K3、GLM 5.3 等模型的 Agent Coding 跑分对照表，读者可直接比较 Beam 在各编码基准上的位置。
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-27B 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF 权重，提供 2.50 至 3.50 bpw 四个档位及 BF16 视觉投影器。
推荐理由：仓库给出各量化档位与 Unsloth Dynamic 的完整基准对比，并附可审计的逐张量分配文件，读者可据此评估是否采用。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 现已可在 Ollama 上下载并完全在本地设备运行。该模型为 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的混合 MoE 架构，面向长时运行的 Agent 任务，支持最高 1M token 上下文，通过 MTP、DFlash 或 DSpark 投机解码实现最高 4x 于同类开放模型的吞吐，任务完成时间快 30%。
推荐理由：原文给出了 MoE 架构、1M 上下文和 4x 吞吐等具体配置与对比数据，读者可据此评估其本地 Agent 部署价值。