新闻、仓库与研究，按时间排列。
Telperion 发布 Qwen3.8-27B 的潜在注意力变体 MLA 和 GLA-g2，将 KV cache 压缩 4 倍，可在消费级硬件上实现近 4 倍最大上下文或近 4 倍并发提升。其中 MLA 变体在 SWE-bench Verified（zero-shot、无工具、n>1500）上得分 42.1%，较原版 39.5% 提升 6.58%，推理 token 减少最多 20%；GLA-g2 面向双 GPU 用户，TP=1 和 TP=2 下均实现 4 倍压缩。
推荐理由：原文给出了 KV 压缩倍率、SWE-bench 分数和量化后 top-1 分歧率的具体数据，可用作判断 latent attention 变体实际收益的参考。
zviratko 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-oQ4e-100K-MTP-plefp8，将 FP8 PLE n-gram 表移植进 jedisctl 的原量化模型，属于实验性质。基准成绩与原模型基本持平：MMLU 87.7%（原 87.0%）、MMLU_PRO 68.0%（原 68.7%）、HumanEval 92.1%（原 93.3%），性能与内存占用相同。模型采用 Qwen Community License 1.0，作者提醒源仓库标注的 Apache-2.0 与许可证文件不符。
Reddit 用户 /u/CiobanuXashi 称 Ling-3.1-flash 现已开源，总参数约 560B，每 token 激活约 25B，上下文最长 1M。原文正文缺失，仅标题可用。
Reddit r/LocalLLaMA 用户实测 JetBrains Mellum 2.1 12B A2.5B MoE，认为其表现很好。该模型在 m4 16 上全 130k 上下文可达 60 tps，Q8 量化在 16 GB GPU 上可跑，9070xt 上实测 140TPS；作者判断 8GB、12GB 显卡有望跑到 30-40 tps，且其代码能力可用，但建议搭配更大模型做任务规划。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 演示显示，35B-A3B MoE 视觉语言模型可在约 3GB 内存的手机上本地运行，可读现实标识、理解复杂文档并做视觉推理。关键在 LES（Lookahead Expert Scheduling），通过预测并预加载专家缓解 MoE 推理瓶颈；团队还发布了面向低资源设备的 1B 版本，以及用于定制微调同时保留通用能力的 SRFT 方法。GitHub：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
推荐理由：帖子里讲清了 LES 通过预测并预加载专家来优化 MoE 端侧推理的思路，适合关注多模态模型本地部署的读者。
Hugging Face 上架了 yyrgzn/Qwen3.8-27B-FP8-EfficientThink-Uncensored-NInfer-v3 模型仓库，定位为无审查（uncensored）模型。该仓库 README 为空，尚未部署任何 Inference Provider，下载量暂未被追踪。
Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 EXL3 2.55 bpw 量化（SC-SH）上线，平均码率 2.5494 bpw，磁盘占用约 11.81 GB，较 BF16 参考困惑度 1.3418 增加 5.1%。噪声归因与校准均在 abliterated 权重上重新测量，head/MTP 为 4.0 bpw、vision 为 6.0 bpw。需 ExLlamaV3，可用 tabbyAPI 运行；原模型为 27B 视觉语言模型，原生 262K 上下文可扩展至 1M。
NVIDIA Nemotron Bolt 3.5 74B A9B 定于 10 月 15 日发布，为 74B 参数、9B 激活参数的 MoE 模型，经 2-bit 量化与量化感知训练后可装入 24GB 显存。官方称其速度优于多数热门稠密模型，智能水平高于同内存占用的热门 MoE 模型；Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 版将于 10 月 23 日发布。
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 的多种量化格式，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M（4.60 GB）为 GGUF 推荐版本，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。该版本无内置安全检查器，可直接生成成人及 NSFW 图像，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b 可卸载至系统内存以节省 9–17 GB 显存。
geezyforeezy 发布 rohit267/Qwen3.8-9B-heretic-uncensored 的 4-bit MLX + MTP（MTPLX）本地版本，面向 Apple Silicon。在 M5 24GB MacBook 上实测解码速度从 21.25 提升到 40.05 tok/s（+88%），投机解码为精确校验故无损；trunk 为有损 4-bit（group size 64，约 5.0 GB），附带原生 MTP sidecar 与 rank-64 C4 LoRA 适配器（加载时合并），depth 2 下草稿接受率约 0.71。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-uncensored 的 GGUF 量化版本，提供 Q4_K_S 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，包括启动兼容 OpenAI 的本地服务器或在终端直接推理，并支持在 Ollama、Docker、LM Studio、Jan 等工具中使用。
swdq 发布 abliterated 版 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-FP8 模型，参数量 35B，以 Safetensors 格式提供，张量类型为 BF16 与 F8_E4M3。该模型尚未由任何 Inference Provider 部署，也暂无模型卡说明。
Abiray 发布的 MiniCPM-V-4.7-1B-abliterated-heretic-GGUF 量化模型（Q4_K_M）现可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具加载运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端直接推理。文档还给出在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具中接入该模型的配置方法。
Mistral 发布零样本预测时间序列基础模型 Timestral，含 5M、28M、123M、209M 四个参数版本，本次为 209M 检查点。模型支持单变量与多变量预测、协变量及 21 个分位数的概率预测，上下文最长 32,768 步、单次前向可预测 1,024 步。Timestral-209M 在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大基准上取得 SOTA 零样本精度，源码已在 GitHub 开放，采用 Modified MIT 许可证。
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 的 Uncensored 量化版本，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 图像，配套 qwen3vl_8b 文本编码器与 VAE 文件，可在 ComfyUI 中通过 ComfyUI-GGUF 使用。
Hugging Face 上出现 gbuzhf/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-Uncensored-Sangreal-ICE 模型仓库，归类于“新模型：uncensored”。仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能获取模型文件与内容。
gbuzhf 在 Hugging Face 发布 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-Uncensored-Sangreal-ICE16 模型仓库，仓库已公开可访问。用户需登录并同意分享联系信息的条件后才能获取模型文件和内容。
作者在 arXiv 发布技术报告，宣布从零训练出 2.5B 参数的泰米尔语-英语模型 Agaram 2.5B 并开放权重。
推荐理由：作者公开了从训练配置到评测弱点的完整细节，包括约 13300 美元成本和知识能力的短板，可作为小语种模型从零训练的参照。
D2ziggy 在 Hugging Face Hub 上传了基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 abliterated 模型。模型卡为自动生成，开发者、许可证、训练数据等详细信息暂标注"More Information Needed"，用户使用前需注意模型的风险与局限。
D2ziggy/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated 已通过 ggml.ai 的 GGUF-my-repo 转换为 Q8_0 GGUF 格式并上线 Hugging Face，可用 llama.cpp 的 llama-cli 或 llama-server 直接加载运行，服务端示例上下文长度为 2048。模型卡还给出从 GitHub 克隆 llama.cpp、用 LLAMA_CURL=1 编译及 LLAMA_CUDA=1 等 GPU 标志的构建步骤。
针对"Muse Spark 是否已被放弃"的疑问，Meta 在发布新模型 Muse Wonder 后于 X 帖子中重申，Muse Spark 很快将以开放权重形式发布，开放权重版本预计在未来几年内到来。
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。
webmp3 在 Hugging Face 上架 Sakura-MiniCPM-V-4.7-1B-Uncensored 的 GGUF 量化模型（示例量化格式 Q4_K_M）。模型可通过 llama.cpp 本地部署，支持 OpenAI 兼容 API，并提供 vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种运行方式。
Liquid AI 发布开放权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，定位端侧快速、私有的推理智能体。模型在 16 项基准上与参数量约多 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争，LiveClaw 得分 48.09 对 38.19，在 8 项工具与智能体基准中的 5 项领先或持平，并在全部 3 项指令遵循基准领先；M5 Max 上解码 184 tok/s，单张 B300 高并发下超 21K 输出 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的16项基准对比和端侧推理速度数据，可据此评估这款小激活参数MoE在工具调用场景的实际取舍。
LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B，是 LFM2.5 家族中最大的最终版本，为 24B 总参数、2.45B 激活参数的 MoE 推理模型，主打端上快速私有 Agent，并放出 GGUF 权重和 playground.liquid.ai 在线演示。官方称其 agentic 与工具调用能力可对标总参数和激活参数多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B，LiveClaw 得分 48.09 对 38.19；Apple M5 Max 上 184 tok/s，单张 NVIDIA B300 GPU 上最高 21K 输出 tok/s。模型上下文长度 131,072 tokens，支持 16 种语言，训练用量 36 trillion tokens。
AliceThirty 发布的 GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-V3-GGUF 模型提供 UD-Q4_K_XL 量化版本，可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux 和 Windows 本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器及终端直接推理。该模型也可通过 Ollama、Docker、LM Studio 等工具加载使用。
Ballsworthy/Flux-Uncensored-V2 上架 Hugging Face，为 black-forest-labs/FLUX.1-dev 提供 LoRA 权重，可通过 Diffusers 的 pipe.load_lora_weights 加载并生成 nsfw 图像。页面同时给出在 Google Colab、Kaggle 及 Draw Things 等本地应用中的使用入口。
Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 已上线 OpenRouter，可通过 Google AI Studio 和 Google Cloud 调用。该模型在 AutomationBench 得分 51.3%、LVBench 得分 91.7%，并以 68% 并列 CWE-bench v1 第一；定价为输入 $2/M、输出 $10/M。试用入口：https://openrouter.ai/google/gemini-4-argon
Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者全球开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，支持 1M 输入输出 token 上限。模型在 Vals Index 排名第一，ERQA 具身推理基准得 87%，在 Antigravity 中使智能体代码提交量增加超 35%、回滚减少近三分之一；安全方面对抗性违规减少近 2 倍，Gray Swan 间接提示注入基准下 15 次自适应攻击成功率降至 0.7%。
推荐理由：官方发布给出工程、科学与机器人三线的实测数据，可用于评估该模型在长程复杂任务上的真实表现。
webAI 发布 TwIL-LM3-Pro，一个基于 IBM Granite 4.2 3B、专为形式逻辑后训练的 3.66B 模型，做蕴含检查、规则归纳和 Lean 证明批评。模型卡显示 Logic composite 55.4（对比 Granite base 43.1、Qwen3-8B 53.4），BBH logic 95.4%，gpt-oss-120b 仍在规则归纳、蕴含和 Lean 形式化上领先。作者提到其 CPU-only Xeon（15 GiB 内存、无 GPU）上约 10.5 tok/s，比同硬件 Qwen3.8-27B 快 98 倍；Q4_K_M GGUF 为 2.09 GiB，支持 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp，温度设为 0 并预留 2048+ token 预算。
metalman3289 在 Hugging Face 发布 4Bit 量化的 MLX 模型 Mistral-Nemo-2407-12B-Thinking-Claude-Gemini-GPT5.2-Uncensored-HERETIC-mlx-4Bit。该模型可通过 Transformers、MLX LM、vLLM、SGLang 等多种方式运行，并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 部署方式。
Reddit 用户发现 gemini-4-argon 已可通过 Vertex API 使用，随后确认也登陆 Google AI Studio 和 Google Ultra 订阅。Gemini Pro 订阅用户可获得约 10 美元 API 额度，新 Google Cloud 账号另有 300 美元试用额度；当前促销价为输入 $2 / 输出 $10 per mill tokens，正式价格为其两倍。模型也已提交至 OpenRouter。
hotdogs/Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-Hemmingway-1-MTP 模型已在 Hugging Face 发布，默认量化版本为 Q2_0。文档给出 llama.cpp 的 macOS、Linux、Windows 安装方式及本地 OpenAI 兼容服务器启动命令，并说明在 Ollama、Docker Model Runner、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中加载该模型的具体配置步骤。
用户 Bayliner1980 继续稠密模型转 MoE 的转换工作，发布 Qwen2.5-1.5B-MoE-A0.9B，并放出 0.5B 与 1.5B 两款 GGUF 版本。Q4_K_M 下 GPU 生成速度提升 32%、CPU 提升 41%，是首次在 GPU 上也明显快于稠密模型的转换；代价是 WikiText-2 困惑度升高约 41%，ARC 下降最多，GGUF 体积也更大（1.1 GB vs 0.9 GB）。作者称此为概念验证，该方法在 MLP 占比更大的大模型上应更划算。
inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash，一个原生混合推理模型，总参数 560B、每 token 激活 25B，支持 1M token 上下文窗口。模型采用 Hybrid-linear MoE 架构（KDA 与 Gated MLA 混合注意力、512 个专家激活 8 个），在 Terminal-Bench 4.0、SWE-bench Pro、GDPVal-AA V2.1 等 Agent、编码和医疗金融类基准上有提升，并提供了基于开源编码 Agent Pi 构建的 LingCode 评测 harness。官方给出 SGLang（含 MTP 推测解码）和 vLLM 的部署配方，支持 Claude Code 等框架调用。
推荐理由：官方模型卡同时给出架构规格、多基准评测和 SGLang 与 vLLM 的部署配方，方便读者评估并直接上手这个混合推理 MoE 模型。
Black Forest Labs 在 Hugging Face 开放 FLUX 3 Image Klein 权重，这是一个 5.6B 参数的文生图与图像编辑模型，支持最多 10 张参考图，以 Qwen3-VL-4B-Instruct 作为文本编码器。仓库含 BF16 蒸馏版及 FP8、NVFP4 量化变体，B200 上 1024x1024 推理峰值显存 BF16 为 31 GB；蒸馏版 16 步采样供自托管与 BFL API 使用，未蒸馏 Base 版用于微调与 LoRA 训练。模型采用 FLUX Kommunity License v.1.0，年收入低于 500 万美元的 Qualifying Users 可商用输出。
推荐理由：模型卡同时给出蒸馏与未蒸馏两个检查点的定位、显存占用和许可证门槛，方便自托管者判断选哪个版本。
alex-and-the 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX，一个基于 MLX 的 27B 无审查模型，可通过 mlx-vlm 加载并处理图像输入。模型可用 mlx_lm.server 启动 OpenAI 兼容本地服务器，接入 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 等 Agent 工具。
alex-and-the 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-9B-Uncensored-MLX 模型，提供基于 mlx-vlm 的加载与生成用法。该模型可通过 mlx_lm.server 启动本地 OpenAI 兼容服务器，并已在 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等客户端给出配置方法。
alex-and-the 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-Uncensored-MLX，一个基于 MLX 的无审查多模态模型，可通过 mlx-vlm 加载生成图文描述。模型可经 mlx-lm 启动 OpenAI 兼容本地服务器，接入 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 等 Agent 工具。
Black Forest Labs 在 Hugging Face 发布 FLUX 3 Image Klein Base，一个 5.6B 开放权重文生图与图像编辑模型，支持最多 10 张参考图，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct。该仓库为未蒸馏 base checkpoint，面向微调、LoRA 训练与研究；模型卡强调必须使用提示词上采样器，并给出 BF16/FP8/NVFP4 格式在 B200 上 31/29/26 GB 的峰值显存数据。模型采用 FLUX Kommunity License，非商业使用免费，年收入低于 500 万美元的合格用户可享商业输出例外。
推荐理由：官方模型卡写清了基础版与蒸馏版的分工、提示词上采样要求和各精度显存占用，方便读者选对 checkpoint 再动手。