新闻、仓库与研究，按时间排列。
Datalab 在 Hugging Face 开源 Indra OCR，主识别器约 1M 参数、模型仅约 18 MB，CPU 上吞吐 49 页/秒，单页延迟约 230 ms，比 Tesseract 和 PaddleOCR 快 11-17 倍。OmniParseBench headline 62.1 分，开启 --math 后升至 66.8，超过 PaddleOCR PP-StructureV3 的 58.4。支持输出 markdown、纯文本和带边界框的 JSON，代码 Apache 2.0，权重用修改版 OpenRAIL-M 许可，2000 万美元以下融资/营收的初创可免费商用；官方也列明复杂表格、手写和退化扫描等局限。
推荐理由：官方给出了与 Tesseract 和 PaddleOCR 同机同页的延迟、吞吐和 OmniParseBench 对比，还写明了复杂表格、手写等不适场景。
Dgvdhb 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，提供 UD-Q4_K_XL 量化版本，支持 image-text-to-text 多模态输入。该模型可通过 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker、LM Studio 等多种方式部署，llama.cpp 与 vLLM、SGLang 均提供 OpenAI 兼容 API。
swdq 在 Hugging Face 放出 huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated 的 MLX affine 4-bit 权重，并把检查点自带的 MTP 头量化为 mtp-4bit.safetensors，供 TensorFold 的 Qwen3.6 MoE CUDA 家族使用。在一台 NVIDIA DGX Spark（GB10）上用 TensorFold 0.6.6、--mtp-drafts 2 --prefill-f8 实测，8k tokens 预填充 5,700–7,200 tok/s、解码 98–128 tok/s；相比之下 BF16 检查点在 vLLM 0.29 加 FP8 在线量化加 MTP 2 下解码约 53/69 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的量化方法、实测吞吐数据和复现命令，读者可以直接拿来在单机上部署这个 4-bit 版本。
Hugging Face 上架了 abliterated 版模型 quocbao747/gemma-4-26B-A4B-it-qat-abliterated-mlx-4bit-dwq。该仓库公开可见，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能访问模型文件和内容。
edgebites 在 Hugging Face 发布 MiniCPM5-2B-Abliterated 的 IQ4_XS 量化 GGUF 版本。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Lemonade 等工具运行，支持以本地 OpenAI 兼容服务器或终端推理方式使用，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
vLLM Semantic Router 发布 27B 多模态基础决策模型 d3（Decision 3.0），参数 26.09B（含 0.46B 视觉编码器），一次调用回答 Choice、Yes/No、Score 类问题并返回每个选项的概率，不生成文本。Jev Decision Index 0.3.2 达 66.3 居官方文本榜第一，比 Decision 2.0 的 55.9 高 10.4；文本请求中位延迟 54.4 ms，Apache-2.0 开源，可用 vLLM Semantic Router 部署。
GitHub 新仓库 MiniCodeGPT 是一个用 PyTorch 和 Transformer 架构构建的轻量级自定义 GPT 风格 Python 代码生成模型。它使用自定义 tokenizer 和 Python 代码数据集，可根据用户提示词生成代码，并配备 FastAPI 后端和 React 前端提供交互式网页体验。
Laya 开发者开源了名为 Vega 的 physics-based typed decision model，参数量 800M（另有 4B 版本），支持 73k token 上下文和图像输入，单次推理在多项 JEV benchmark 上超越前者。模型采用引擎加适配器实现的 Test-Time Training 架构，将观测、问题与候选结果投影为向量，用「能量球落入山谷」的方式选出答案。博客、GitHub 和 HuggingFace 模型卡与 Space 均已发布。
用户 llmguy342 在 Hugging Face 发布了 Qwopus3.5-9B-Uncensored 的 GGUF 版本。该模型仓库的 README 目前为空，未附带任何说明文档，且尚未被任何 Inference Provider 部署，下载量暂未被追踪。
sjoe1244 发布了 llmfan46 的 gemma-4-31B-it-uncensored-heretic 的 ExLlamaV3 4.00bpw-h4-vb4 量化版，权重、head、视觉塔和 KV cache 均为 4-bit，在单张 RTX 4090 上实现约 194K token 上下文池（视觉开启），写入速度 45 tok/s（32K prompt 时 41.9 tok/s）。量化 KL mean 0.0262 与 4.00bpw-h6 相同，困惑度 16.687（BF16 源为 16.586）；仅支持 TabbyAPI 或 ExLlamaV3，Apache 2.0 许可，去对齐工作出自 llmfan46。
推荐理由：原文给出了完整的 KL、困惑度、VRAM 和速度实测数据，读者可以据此判断这个 4-bit 量化在一卡上换取超长上下文的代价。
Desmer/typhoon-1.5-8b-abliterated 模型卡已在 Hugging Face Hub 发布，但由系统自动生成。开发者、许可证、训练数据、模型架构等各项详情均标注为待补充，页面暂未提供任何可用信息或使用说明。
mradermacher 发布 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K（3.1GB）到 f16（15.3GB）等多种规格，其中 Q4_K_M（4.8GB）速度快且被推荐使用。weighted/imatrix 量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored-i1-GGUF 量化模型，默认提供 Q4_K_S 版本。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端推理，也可配合 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio 等工具使用，并给出了在 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具中的配置方法。
webAI 于 9 月 30 日发布 TwIL LM3 Pro，这是一个基于 IBM Granite 4.2 3B 的 3.66B 模型，专门针对形式逻辑任务微调，其逻辑综合分达 55.4，优于 Granite 基座的 43.1，并以不到一半的参数量追平 Qwen3-8B 的 53.4。训练采用 LoRA SFT、checkpoint merging 和针对程序化验证器的 RL。Q4_K_M GGUF 仅 2.09 GiB，可在 CPU 或 4 GB VRAM 上运行，支持 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp，但许可证为非商业用途。
GospodinAizen 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw，是对 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化，后者为 zai-org/GLM-5.3 的权重编辑去对齐版本（非微调），编辑记录见 CRACK_SURFERY.。模型为 GlmMoeDsaForCausalLM，753B 总参数、256 路由专家（激活 8 个）加 1 个共享专家，平均码率 3.04 bpw，体积 273 GiB，含可用作投机草稿的 MTP 层；与 FP8 源对比困惑度 3.440 对 3.302。tau2-bench 上 airline 差 -0.070、retail 差 -0.022，均不具统计显著性。
ImposterOnline 的 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored-GGUF 已上线 Hugging Face，提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp 在 macOS、Linux、Windows 本地运行，也支持 Ollama、Docker、LM Studio 等方式，并能启动本地 OpenAI 兼容服务器供 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具调用。
ImposterOnline 在 Hugging Face 上发布无审查编码助手模型 Pyrz-8B-Instruct-Uncensored。HumanEval 评测中该模型 pass@1 达 52.4%。GGUF 量化版本可从 ImposterOnline/Pyruz-8B-Instruct-Uncensored-GGUF 下载。
autotrust 在 Hugging Face 发布 zai-org/GLM-5.3-Flash 的非官方精简版 GLM5.3-Flash-E192-DGX-Spark，通过 NAS 每层保留 288 个路由专家中的 192 个、专家用 NVFP4 量化，每 token 仍激活 18B 参数，权重 124 GiB 为家族最小，单张 180 GB Blackwell GPU 可跑，双 DGX Spark 各承担约 62 GiB。
推荐理由：作者用同一套评测跑出 E192/E224/E256 三档在显存、KV 容量和各基准上的差异，便于按硬件选型。
TechnoBaptist 发布的 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF 模型已在 Hugging Face 上架，提供 Q2_K 量化版本。用户可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Pi、Hermes Agent 等工具拉取运行，llama.cpp 支持启动本地 OpenAI 兼容服务器并提供 Web UI。
Reddit 用户 /u/ZestRocket 基于 llmfan46 的 uncensored Heretic 权重，套用 Unsloth 的 UD 配方自行量化出 12/16/24 GB 三个版本，托管在 Hugging Face（codavidgarcia/Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic-MTP-UD-GGUF）。16 GB 的 UD-IQ4_XS 在 RTX 4080 上开 MTP 实测代码 55 tok/s、散文 50 tok/s（关 MTP 仅 29/29），并以 Q8_0 为基准对比了各量化的 KLD 质量。作者还发现 2 个草稿 token 优于 3 个、显存溢出会让速度骤降（开 Chrome 掉到 0.2 tok/s），并附上配方提取与基准测试脚本。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic GGUF 量化发布，为 12/16/24 GB 显卡保留原生 MTP 头》
GitHub 新仓库 RiddleForge-GPT 提供从零训练的完整项目，教一个小型语言模型生成数学谜题并附逐步解答，定位为可部署的课堂或辅导工具。项目包含训练管线、推理感知生成层、多语言界面与可部署 Web 体验，强调谜题数字可验证、难度可调，并支持深浅色模式、可复现的 seed 控制与输出溯源日志。
GitHub 上发布 Stable Diffusion 1.8.0（Cognitive Diffusion Engine），采用 tri-bridge 注意力机制同时融合文本嵌入、视觉先验和风格条件向量，并引入基于熵测量的 Adaptive Step Scheduler，自校正 latent decoder 使伪影减少 43%。macOS 的 MPS 后端现达到同等硬件上 CUDA 性能的 92%（1.7.0 为 68%），Linux 上 ROCm 已完全集成，无需单独安装 AMD 驱动。
/u/Brief-Tap-6616 发布 LlamAmpere 更新，主要面向 12GB Ampere 显卡用户，实测 Qwen3.8 27B 支持 205k-230k ctx（11GB，YaRN 下约 340K），并新增 Staged + Journaled KVaRN 变体，KLD 较论文忠实版和竞争版降低约 40%。
推荐理由：作者给出了具体 KLD 数字、ctx 长度和多张卡的实测吞吐，12GB 显存用户可以据此评估这套方案是否够用。
codavidgarcia 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Heretic 的 UD GGUF 量化，采用 Unsloth 逐张量配方，MTP 头（blk.64）在各档保持 q6_K/q8_0，使模型连同原生 MTP 完整装入 12/16/24 GB 显卡。实测 16 GB UD-IQ4_XS 的 KLD 比可容纳 MTP 的同类量化低 2.4 倍，RTX 4080 上开启 MTP 后代码生成 55 tok/s，约为关闭时的 1.9 倍；拒绝率数据来自 llmfan46 的 Heretic v2（3/100 拒绝），本仓库未复测。
推荐理由：作者对每档量化都实测了 KLD、top-1 命中率和解码速度，并与同权重其他量化逐项对比，数据可直接用于选型。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ostrich-27B-261008-Qwen3.8-Abliterated-i1-GGUF 模型，支持 Q2_K 等量化格式。用户可通过 llama.cpp 本地部署，兼容 LM Studio、Ollama、Pi、Docker Model Runner、Lemonade 等工具，并提供 OpenAI 兼容的本地服务器。
AtomicChat 发布的 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF 现已上架 Hugging Face。该模型提供 Q2_K 量化版本，可通过 llama.cpp 一条命令启动本地 OpenAI 兼容服务器并带 Web UI，示例命令为 `llama serve -hf AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF:Q2_K`。页面同时给出在 Ollama、Docker、LM Studio、Jan、Pi、Lemonade、Hermes Agent、OpenClaw 等工具中的接入方法。
H2O.ai 发布开源权重模型 H2O-Lightning-4B（Apache-2.0），面向 decisions API 式推理：输入状态加类型化问题，单次前向返回校准概率，不生成 token。基于 Qwen3.5-4B 微调，JevBench 综合分 72.5，高于 Jev 1.13 的 71.5，为当前开源模型第一；在 H100 上单次决策约 30 ms，可本地部署无按次费用。12B 与 31B 版本即将推出，演示视频与权重见 Hugging Face h2oai/h2o-lightning-4b。
OpenNMT-Indonesia-Bima 是一个在 Bahasa Indonesia 与 Bima 语之间互译的神经机器翻译模型，可从 GitHub Releases 页面下载。它面向非技术用户提供易用界面，安装后可离线使用，运行需 4 GB 内存、500 MB 磁盘空间和 Python 3.7 或更高版本。
AtomicChat 在 Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1-Turbo-Abliterated-Uncensored-GGUF 模型，提供 Q4_K_M 量化版本。文档给出 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地运行方式，包括启动 OpenAI 兼容服务器和终端直接推理的命令，并覆盖 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等工具的配置方法。
IsValorum 在 Hugging Face 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-MTP 的 VAL-APEX-I MiniPlus V3 GGUF 量化版，文件大小 14.28 GB，whole-file BPW 为 3.93，WikiText-2 PPL 为 6.6669，比 GSQ-RCO IQ3_S 基线降低 5.70%。该模型基于 UkisAI 的 Swift-1.5 推理微调，内置 Multi-Token Prediction 投机解码头（blk.64.*，844M 参数），可在 llama.cpp 中直接加速推理，无需外部 draft 模型；同时保留高精度视觉编码器（mmproj-Q8_0.gguf），并维持法、西、德、中多语言语法完整性。
3hs4n 在 Hugging Face 发布 Ternary Bonsai 2 27B Uncensored Heretic v2 的紧凑版 MLX 权重，将 27 个视觉 MLP expansion 层从 FP16 量化为原生 MLX affine 2-bit/group-128，权重文件从 8.60 GB 降至 8.37 GB，节省约 230 MB（2.68%）。全部 2,057 个语言张量逐字节不变，思考模板与 tool-call 格式保留，上下文上限 262,144 tokens。已在 LM Studio 0.4.26+4 验证通过，但推理质量未经 benchmark，视觉量化为有损。
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。
ajgazin 在 Hugging Face 上发布 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored 的 NInfer NVFP4 量化版本（swift15_qwen3_8_27b_uncensored_nvfp4.ninfer），面向 Blackwell（sm_120a）NInfer 引擎。文件包含 text、vision、MTP 和 DFlash2 组件，64 层经校准的 NVFP4 MLP，其余为 FP8，单文件约 22.78 GB。在 32 GB GPU 上驻留权重约 18.1 GiB（无投机解码）至 20.5 GiB（DFlash2），支持 --max-context 32768，采用 Swift Open License v1.0 许可。
Hugging Face 上架 GGUF 格式模型 Swift-1.5-Qwen3.8-27B-Uncensored-MTP-VAL-APEX-I-MiniPlus-V2.1。该模型暂无 model card，参数规模标注为 0.5B，架构为 clip，尚未被任何 Inference Provider 部署。
sathya801 在 Hugging Face 发布 NeuralDaredevil-8B-abliterated 的 Q5_K_M GGUF 量化版本，使用 llama.cpp 的 ggml.ai GGUF-my-repo 空间从 mlabonne 的原模型转换而来。用户可通过 llama-cli 或 llama-server 直接加载该模型，也可在 Llama.cpp 中自行编译并推理，server 模式示例使用 -c 2048 上下文。模型细节可参考原始模型卡。
Hugging Face 上线 Ternary Bonsai 2 27B Uncensored Heretic v2 的社区 MLX 2-bit 转换版，Safetensors 权重约 8.60 GB（含视觉塔），配置上下文上限 262,144 tokens，采用 Apache 2.0 许可。权重来自 Heretic v2 PQ2_0 模型，无损重打包为 affine 2-bit/group-128 存储且未做额外量化或训练。该模型需在 Apple Silicon Mac 上用 mlx-vlm 0.7.2 及支持 prism_hadamard_qwen35 架构的加载器运行，并提供 OpenAI 兼容 API。
OpenIntelligenceNet/Granite-4.1-3B-Uncensored-GGUF 模型在 Hugging Face 发布，提供 GGUF 量化版本（如 Q4_K_M）。页面给出通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行该模型的安装与推理命令，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent，支持启动 OpenAI 兼容的本地服务器。
Momoking/Noct-Q-Uncensored-Qwen-Image-2.1 已在 Hugging Face 上提供使用说明，支持 Diffusion Single File 库、Google Colab 与 Kaggle notebook，以及本地应用调用。目前代码片段尚未就绪，仓库欢迎社区提交 PR 补充。
开发者 rapxz 在 GitHub 开源 tang-poetry-llm，一个从零训练的字元层级 GPT 唐诗语言模型，用 PyTorch 实现，训练数据来自 chinese-poetry 的全唐詩。项目含 data.py、model.py、train.py、generate.py 四个文件，支持 checkpoint 接续训练，给开头即可让模型续写，并可在 Colab T4 GPU 上运行。
千问（Qwen）发布 Qwen-Image-2.1-Turbo，这是 Qwen-Image-2.1 的加速检查点，支持 8 去噪步的文生图与图像编辑。模型沿用 7B 视觉生成架构，可通过 Diffusers 的 QwenImage21Pipeline 直接加载，采样日程随检查点自动加载，默认 CFG=1 并用 prefix KV caching 复用文本和参考图上下文。模型采用 Qwen Research License Agreement 授权。
推荐理由：官方发布了 8 步加速版文生图与图像编辑权重，采样日程随检查点自动加载，附 Diffusers 用法，适合想在本地跑快速生成的读者。