新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 开源 mobile-llm-engine，一款 iOS 优先的本地大模型推理引擎，内置基于 Qwen3 继续训练的 0.6B 中文助手模型（Q5_K_M 量化、551MB），专注日历等工具调用任务，数据不出设备。实测 40 题工具调用中 tool_call 发射率和 schema 校验通过率均为 100%，但日期参数正确率 0/15，幻觉问题修复中。目前仅支持 Apple Silicon Mac，运行内存约 1GB，可开放试用。
该仓库发布了一个面向 RAG 等有据生成的句子级幻觉检测器，输入来源材料与答案，逐句评分来源是否支持。模型为微调 ModernBERT-base（150M 参数），在 RAGTruth 测试集（18,965 句）F1 0.652、AUROC 0.916，远超 zero-shot NLI 基线（F1 0.197）；域外 LLM-AggreFact 上 BAcc 66.1。经 Platt 校准后 ECE 从 0.043 降至 0.016，Docker API 在 CPU 上约 1.2 秒每句，摘要类任务是弱项（F1 0.446）。
Reddit 用户 /u/jacek2023 发帖称 Flint 模型已合并进 llama.cpp，PR 在 6 小时后被合并，GGUF 版本托管在 unsloth/flint-GGUF。
FastVideo 在 Hugging Face 发布 FastH3 Omni 最终版的 ComfyUI 就绪权重，提供 BF16 和 INT8 ConvRot 两种扩散模型，可从提示词与有序图像、视频、音频参考生成视频及同步音频。部署需搭配 qwen3vl_32b 文本编码器和视频、音频 VAE，采样 8 步、guidance 1.0、视频 shift 12.0、音频 shift 3.0，参考输入用 <Picture 1> 等标签；NVFP4 文本编码加速需 Blackwell 硬件。模型由 FastVideo 与 Nuva Lab 合作开发，权重遵循 MiniMax-H3 Community License Agreement。
推荐理由：原文给出完整文件清单、采样参数和不同硬件的部署路径，想本地跑 ComfyUI 视频加音频生成可以直接照做。
Hugging Face 上发布了 MOSS-Image 的 ComfyUI 重打包模型文件。包含 4 个 diffusion_models 文件（base 与 sft 的 bf16 及 int8_convrot 版本）、Qwen3.5-9B 文本编码器（w4a8_gptq 与 int8_convrot 两种）以及 flux2-vae.safetensors，按 ComfyUI 目录结构放置即可使用。