新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 新仓库 jferments/plantgen 发布，以开放数据驱动的 L-system 程序在本地确定性生长出植物学准确的 3D 植物模型，内置 152 个物种、62 个科和 15 个生长程序。植物不存储不分发，同一物种和种子在每台机器上逐位一致；编译器据光照、空间与邻居生成四级 LOD 网格与 impostor，可经 plantc export 输出 glTF（.glb）供游戏引擎和 Blender 直接打开。生成器仅依赖 libm、png、serde、serde_json 和 sha2，完全离线且不用 AI；项目不接受外部 issue 和 PR 以防 prompt injection，代码采用 MIT 许可。
推荐理由：原文详述了以物种数据加 L-system 程序在本地确定性生成 3D 植物的完整方法，可离线复现且不依赖网络或 AI。
开发者 Brandon Thomas 因不满 Adobe 订阅违约金，用 Claude Opus 5.5 以 Rust 逆向重写 Photoshop 等 7 款 Adobe 软件并开源，其中 PS 项目不到 10 天获 4.6 万 Star，整个 REA 项目 Star 数逼近 10 万。
Hugging Face 上的 mradermacher/qwen2.5-1.5b-uncensored-i1-GGUF 提供 qwen2.5-1.5b-uncensored 模型的 i1-GGUF 量化版本，供用户下载运行。模型参数规模为 509k params，采用 GGUF 格式，硬件兼容性信息需登录查看。
Hugging Face 上架 taurusduan/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-abliterated-GGUF 模型，提供 BF16 量化版本。该模型为图像-文本到文本多模态模型，可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker Model Runner 等多种方式运行，并支持 llama.cpp 和 vLLM/SGLang 的 OpenAI 兼容 API 本地服务。
DavidAU 在 Hugging Face 上架 Qwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Uncensored-Turbo-Brilliance-50X-Reasoning-Instruct 的 GGUF 版本。该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享联系信息的条件后才能下载模型文件。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 tinyllama-1.1b-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本，提供 imatrix 量化文件（约 0.1GB），可用于自行创建量化版本。该模型页还汇总了各尺寸量化文件下载列表及 GGUF 使用说明，static quants 也在相关页面提供。
Hugging Face 上的 BOBBYBONKERSBFD/Sulphur-2-Prompt-Enhancer-Uncensored-GGUF 提供了多种部署方式：可配合 LTX-2 视频生成管线（需搭配 google/gemma-3-12b 文本编码器，支持文生视频与图生视频），也可用 llama.cpp、vLLM、Ollama 等工具以 IQ4_NL 量化版本运行，支持 OpenAI 兼容 API 的本地服务器。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 smollm2-1.7b-uncensored 的 i1-GGUF 量化模型。该模型参数量为 492k（模型大小 492k params），以 GGUF 格式提供，可按硬件兼容性下载使用。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 qwen2.5-1.5b-uncensored 的 GGUF 静态量化模型。该模型尚未接入任何 Inference Provider，下载量也未统计。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 tinyllama-1.1b-uncensored 模型的 static quants GGUF 量化版本。该模型下载量未被追踪，目前未被任何 Inference Provider 部署，用户可申请提供商支持。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 smollm2-1.7b-uncensored 的 static quants GGUF 量化版本。该模型暂未部署到任何 Inference Provider，下载量也未统计。
一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户在跑约 300t 的快速角色扮演时，发现 Gemma 4 31B（IQ3XSS）效果不错但生成响应很慢，而 26B（IQ4）速度更快。发帖人询问两者哪个更好，并寻求这两个模型无审查版本（uncensored）的推荐。
webmp3/Sakura-Qwen-Image-2.1-PE-T2I-Uncensored-GGUF 已在 Hugging Face 上线，提供 Q4_K_M 量化版本，可通过 llama.cpp 运行，支持启动兼容 OpenAI 的本地服务器（llama serve）和终端直接推理（llama cli）。该模型还可用 vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具部署，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 使用。
Hugging Face 上线 webmp3/Sakura-Qwen-Image-2.1-PE-I2I-Uncensored-GGUF 模型页，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、LM Studio、Docker Model Runner 等多种工具本地运行，支持以 llama-server 启动 OpenAI 兼容 API 与 Web UI，也可在终端直接推理。
DogEasy 在 Hugging Face 发布 AMD FLUX.2 [klein] 4B NPU 模型的 abliterated 改版，将 Qwen3-4B 文本编码器替换为 ponpoke 的 abliterated 版本，导出 ONNX 并量化为 4-bit MatMulNBits（block size 128、非对称），保留原输入/输出接口，经 DirectML/CPU 运行。AMD 优化的 transformer 和 VAE decoder 保持不变，prompt embeddings 为 FP16 [batch, 256, 7680]，推理为 4 步蒸馏版，适用于 AMD GenAI-SD (sd-sandbox) 和 Ryzen AI 1.8.0。
GitHub 上新开的 meowlab-seedance-references-temp 仓库收录了大量 3D 生成相关的参考素材，包括 kittyhug、kromia、mantachaqueta、solazly 等系列的产品图与参考图（PNG）以及多条 480p 参考视频（MP4），涵盖钢琴喂食器、服饰、包装盒等产品的多角度参考 sheet 与关键帧。
AutoTrust AI 在 Hugging Face 开源决策模型 autotrust/JEV-35B，基于 Qwen3.5-35B-A3B 微调，Apache-2.0 许可，只做 System 1 决策、不生成文本。Decision Index 0.3 公开套件得分 59.73（JEV-27B-VL 为 53.64），单 B200 中位延迟 204 ms；同时放出 NVFP4 版本，下载 25.6 GB、显存 23 GiB，可在 32–48 GB GPU 上运行，Decision Index 得分 59.18、96.6% 答案与 bf16 一致。
推荐理由：模型卡给出 Decision Index 公开套件逐项分数、延迟与 NVFP4 量化对照数据，并演示了游戏与机器人控制等短板场景。
Hugging Face 用户 Sabomako 上传了 GLM-5.3-Flash-Abliterated-lora-GGUF 模型，采用 glm5-next 架构，参数量 0.1B，以 16-bit 精度提供。该模型尚无模型卡，也未由任何 Inference Provider 部署，上月下载量暂无数据。
MiniCPM-V 4.7 系列发布 1B 版本，官方称在 Instruct 模式下基础能力较 MiniCPM-V 4.6 提升，整体得分和推理效率均优于 Qwen3.5 0.8B。该模型基于 LLaVA-UHD v4 的 intra-ViT 早期压缩技术，支持 4x/16x 混合视觉 token 压缩，支持 iOS、Android、HarmonyOS，提供 Rockchip、后摩、Intel、AMD、Arm 等芯片 day-0 支持，兼容 SGLang、vLLM、llama.cpp、Ollama，提供 GGUF、BNB、AWQ、GPTQ 量化及 FP8 支持，并发布 Self-Replay Fine-Tuning 微调方法。
openbmb 在 Hugging Face 上线 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B，帖子称其在 iPad Pro M4（16GB）上跑 17+ tok/s、iPhone 17 Pro Max 上 13+ tok/s、内存占用约 3GB。新引入的 LES（Lookahead Expert Scheduling）通过预测并预加载 MoE 专家减少推理停顿，宣称在输出一致的前提下最高提速 5 倍。其他要点包括 34 项多模态基准、OCRBench 90.4 分配合 16 倍视觉压缩、新的 1B 轻量 VLM、Self-Replay Fine-Tuning 低成本定制，以及支持 Apple、Intel、AMD、Arm、Rockchip 平台。
面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7 系列最新模型，其中 35B-A3B 是该系列首个 MoE 模型，官方称其为首个可在端侧无损流畅运行的开源 MoE 模型，在 iPhone 17 Pro Max 上解码速度达 13+ tokens/s。模型基于 LLaVA-UHD v4 的 intra-ViT 早期压缩技术减少视觉 token 计算，支持混合 4x/16x 视觉 token 压缩，覆盖 iOS、Android 与 HarmonyOS，并对 Rockchip、后摩、Intel、AMD、Arm 芯片平台提供 day-0 支持；官方称 Instruct 模式下整体得分高于 Qwen3.6 35B-A3B 且推理时间更短。
推荐理由：原文列出了 LES 调度、视觉 token 压缩和各平台量化支持，可了解这款端侧多模态 MoE 的部署路径。
darioooooo0o 发布 orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored（OrcaRouter 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 abliterated 微调版）的非对称 GPTQ Int4 量化版，group 128，lm_head、MTP head 和 vision tower 保留 BF16。在 Intel Arc Pro B70 + vLLM XPU v0.31.0 上单卡实现 262,144 token 上下文与视觉、MTP k=4，短提示解码 64-128 tok/s，KL 散度 0.018-0.060、top-1 一致率 94.1%，优于对称 GPTQ Int4 g128 方案。
proofofvitalik 于 2026-10-12 发布 Sovereign v2，将 ARA 27B uncensored 模型以 affine 4-bit（group size 64）打包为标准 qwen3_5 MLX 架构，无需 trust_remote_code，文本权重未合并、重训或重量化，并从同一 ARA 源恢复 BF16 视觉与原生 MTP。该版本使用独立仓库和 v2.0.0 标签，不替换旧版；声明架构上下文为 262,144，已在 mlx-vlm 0.7.6、mlx-lm 0.32.0、M4 Max/48GB 环境验证，LM Studio 与 Splash 1.3.1 均可加载。
Precision Numerics 发布基于 Qwen3-1.7B 的 1-bit 模型 Boole-1.7B，打包权重仅 247 MB，比 BF16 小 13.9 倍，在 10 项评测中平均保留 BF16 模型 85.9% 的分数，超越 1-bit Bonsai-1.7B 并接近 1.58-bit 版本。该模型面向英文、非思考模式的低延迟任务，可在浏览器本地运行，也支持 vLLM 和 llama.cpp，权重已在 HuggingFace 开源。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron 3.5 Super VL 的 NVFP4 量化版本，这是一个 120B 总参数、12B 激活参数的视觉语言模型，采用 Mamba-2 与 MoE 混合架构加 C-RADIO 视觉编码器，支持最高 1M token 上下文和原生 MTP 投机解码。量化通过 BF16 模型的量化感知蒸馏完成，模型卡给出了 BF16 与 NVFP4 在 GPQA-Diamond、SWE-bench Verified、Video-MME v2 等数十项基准上的对照结果，并提供 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 在 DGX Spark、H200、H100、GB200 上的部署配置，许可证为 OpenMDW-1.1，可商用。
推荐理由：模型卡同时给出 BF16 与 NVFP4 的完整基准对照和多种硬件部署配置，读者可以据此评估量化损失与所需显存门槛。
KaedeTai 在 Hugging Face 上发布模型 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-oQ4e-mtp-zhTW。该仓库公开可访问，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能下载文件和内容。
shadowdio 在 Hugging Face 上架 Qwen3.5-2B-EmperoAI-Qwen3.8-Distill-Heretic-Abliterated 的 GGUF 版本，提供 Q4_K_M 量化。该模型可经 Transformers 加载，也支持 llama.cpp 本地起 OpenAI 兼容服务，兼容 Ollama、LM Studio、Docker Model Runner、Lemonade 等工具，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
daVinci-LLM 是一个可在 Windows 上运行的开源大语言模型研究项目，打包了预训练模型文件、训练数据、研究笔记与结果、配置文件，展示小模型经精细训练也能取得较好效果。项目要求 Windows 10/11、至少 8 GB 内存和 20 GB 磁盘空间（推荐 16 GB 内存和 NVIDIA/AMD GPU），采用 Apache 2.0 许可证。
GitHub 上的 JGalego/awesome-vericoding 仓库收录 vericoding——即由 LLM 生成带形式化证明代码——的各类资源，术语由 Bursuc et al. (2025) 提出。仓库将经典 vericoding（人写代码与证明、验证器检查）与 AI vericoding（模型与 agent 依据验证器反馈生成代码和证明）对比，并按基础理论、验证语言、证明助手、benchmark、agent 工具等分类整理。
softwareweaver 发布 GLM-5.3 Uncensored 的 EXL3 量化转换版，源自 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8，提供 3bpw（307.59 GB）和 6bpw（585.17 GB）两种规格，均保留 MTP 并可选 DFlash2 文件夹。权重采用 ExLlamaV3 的高质量分配，实际码率略高于目标值，需搭配兼容推理软件和足够内存/显存使用。
LAM-Diffusion 仓库实现了论文方法：用 Large Action Model 规划器把提示词转为结构化动作描述符，经双流条件控制驱动扩散 U-Net，生成可控动漫角色。基于 Animagine XL 4.0 在 H200 上训练 11,000 步，发布含 28,145 动漫动作-姿态-文本三元组的新数据集、训练好的模型及 Web 应用，颜色泄漏从 0.125/0.375 降至 0.05/0.10。
社区作者发布实验模型 Bathory-X，一个基于 Gemma 4 26B A4B 的推理 MoE 模型，经微调用于散文写作与角色扮演（含 ERP），应已完全无审查。模型融合了多个优秀写作模型的内容，旨在消除常见 AI 写作套路如滥用明喻、三段排比等。作者提供 Transformers 版本与 GGUF 量化，并征集各 backend 的问题反馈与最佳 preset。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 abliterated 处理的 smollm2 1.7B 模型的 i1-GGUF 量化版本，供用户在本地硬件上运行。仓库页面显示模型参数约 492k，需登录查看硬件兼容性信息。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-GSQ-Uncensored，对 dealignai 的 abliterated 检查点做校准混合量化，552B 参数 MoE 压缩至约 163 GB（152 GiB 专家权重），可在 RTX 4090 24 GB + 90 GB RAM + NVMe 的家用 PC 上运行。量化采用三档专家格式（42.8% 三值、39.2% 2-bit、18.0% 3-bit），与同尺寸均匀 Q2_0 相比输出误差低 17%；held-out 困惑度 5.645（原模型 4.915），top-1 一致率 0.674。实测 Prefill 250 tok/s、Decode 约 26 tok/s（启用 ggml patch 可达 27+）。
推荐理由：原文完整公开了混合精度量化的校准方法、逐层误差和困惑度数据，并给出在单张 RTX 4090 上复现所需的全套工具与硬件清单。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated-i1-GGUF 模型仓库，提供 GGUF 量化格式。该模型为 abliterated 版本，量化后模型大小为 3.39M params。仓库卡片的 YAML 元数据缺失，目前显示下载量数据暂未提供。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-27B-Coder390-EfficientThink-abliterated 的 GGUF 静态量化版本。提供的量化档位按大小排序，包括 Q2_K（11.0 GB）、Q4_K_S（15.9 GB，标注 fast、recommended），以及 mmproj-Q8_0（0.7 GB）和 mmproj-f16（1.0 GB）的多模态补充文件。weighted/imatrix 量化暂不可用，用户可通过 Community Discussion 申请。
Hugging Face 上发布了 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供从 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多种量化文件，推荐 Q4_K_M 以平衡体积与质量。该版本移除内置安全检查器与内容过滤，可直接生成 NSFW 内容，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，仓库内包含 qwen3vl_8b 文本编码器和 VAE 等配套文件。采用 Qwen Research License 授权。
作者与 vLLM Semantic Router 团队发布开源多模态决策模型家族 Decision 3.0，基于 Qwen3.5 与 Qwen3.8-27B，权重采用 Apache-2.0 协议，支持文本、图像和视频输入。模型输出 choice、yes/no、score 三种决策类型并给出概率，不生成文本；官方评测显示 27B 以 64.7 text 和 71.6 vision 登顶 Jev Decision Index 两项榜单，9B 版本（d3-flash）超过上一代 27B Decision 2.0，视频为 zero-shot，27B 在 Perception Test 19,140 个验证题上得 77.4。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 smollm2-1.7b-abliterated 的 GGUF 静态量化版本。该模型暂未被任何 Inference Provider 部署，下载量未被追踪。
maximUlya 在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1 的 Uncensored GGUF 量化版本，基于上游原始权重，提供 BF16、Q4_K_M 等多种量化文件，大小从 4.15 GB 到 14.23 GB 不等，推荐 Q4_K_M（约 4.6 GB）兼顾体积与质量。该版本移除内置安全检查与内容过滤，可直接生成成人及敏感图像，不拒答也不出黑图。需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF（leejet fork）使用，文本编码器卸载到系统内存可节省 9–17 GB VRAM，采用 Qwen Research License。