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#开源模型
10月16日周五
  2. AIHOT · 精选42

    Black Forest Labs FLUX 3 系列登陆 OpenRouter：Image Klein 开源权重、视频 upscale 降价并支持 4K 生成

    Black Forest Labs 三项新内容上线 OpenRouter：FLUX 3 Image Klein 为开源权重图像模型，可在单张消费级 GPU 上运行；改进版 FLUX Video Upscale 开启 early access，可将任意视频转为 4K，价格从 $0.59/s 降至 $0.28/s；FLUX 3 Video 现已支持从提示词直接生成 4K 视频。

  3. Hugging Face · 趋势模型69

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein 的 ComfyUI 重打包权重

    Black Forest Labs 在 Hugging Face 发布 FLUX 3 Image Klein 的 ComfyUI 重打包版本，这是一个 5.6B 开放权重文生图与图像编辑模型，支持提示词加最多 10 张参考图，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct。仓库提供蒸馏与 base 两个 transformer 的 BF16、int8 和 NVFP4 精度，int8 可在 RTX 3070 等 8 GB 显卡上运行，NVFP4 需 Blackwell GPU；蒸馏版采样 16 步无 guidance，base 版 50 步 CFG 3.5。

    推荐理由：模型卡给出各精度文件体积、显存要求和蒸馏与 base 的采样参数差异，方便按硬件选择下载。

  4. Reddit · r/LocalLLaMA62

    QUASAR 发布 Qwen3.5、Gemma 4 与 Muse Glimmer 的 4-bit QAT 权重，KL 距离低于 Google 与 NVIDIA 官方 4-bit 版

    QUASAR 团队发布多款模型的 4-bit QAT 量化权重，包括 Qwen3.5-4B、Gemma 4 E4B 与 12B、Muse Glimmer 30B，提供 NVFP4（vLLM）和 Q4_0 GGUF（llama.cpp / Ollama / LM Studio）格式，代码与项目页已公开。方法为量化感知蒸馏，以原 BF16 模型为教师在其自身回复上修复量化损失；在 held-out 提示上的 KL 距离普遍低于 Google QAT、NVIDIA NVFP4 等参考版本。

    推荐理由：原文给出与官方 4-bit 版本的 KL 距离和基准对比数据，读者可以据此判断这套 QAT 权重的实际损失有多大。

  5. AIHOT · 精选63

    Meta 开放权重模型 Muse Spark Open 上架 OpenRouter

    Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，现已在 OpenRouter 上线，定位为面向编码与智能体工作的美国最强开放权重模型。模型总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生多模态，支持图像、视频、音频和 PDF 输入，OpenRouter 定价为输入 $1.25/M、输出 $4.25/M。

    推荐理由：原文给出了参数量、激活规模、上下文窗口和 OpenRouter 定价，读者可以直接评估该开放权重模型的部署成本。

  7. Reddit · r/LocalLLaMA47

    Liquid AI 发布 d1-ultra 多模态决策模型，登顶 Artificial Analysis Decision Index

    Liquid AI 发布闭源多模态决策模型 d1-ultra，可在单次前向传播中读取文本、图像或两者，直接输出校准概率而不生成 token。官方称其在 112 项评测中超越 d1 和 Jev 1.14，在 Artificial Analysis Decision Index 上领先其他决策模型至少 8 分。模型现可通过 Liquid AI API 使用，价格为每百万输入 token $0.042，Vercel 和 OpenRouter 上架计划中。

  8. Hugging Face Blog75

    Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，约 816B 参数、42B 激活

    Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M token。模型针对 agentic coding 训练，可读代码库、写代码、调试并调用工具；官方给出 transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、MLX 部署配方，BF16 权重约 1.5 TB，NVFP4 版可跑在单节点 B200 上，并用 TRL 在 64 张 H100 上完成 LoRA 微调演示。

    推荐理由：官方博客给出完整架构参数与多套部署配方，从 llama.cpp 量化到 TRL 微调实测数据都有，可按需选路径复现。

  9. Hugging Face · 新模型：uncensored24

    shimbaaa 发布 Supra2-100M-Uncensored-Instruct：基于 Supra2-100M-Base 的 100M 无审查指令模型

    shimbaaa 在 Hugging Face 上发布 Supra2-100M-Uncensored-Instruct，一个 100M 参数的指令模型，基于 SupraLabs/Supra2-100M-Base 经两阶段 LoRA 训练，训练上下文长度 512，采用 Apache-2.0 许可。模型被训练为以 Yes-Man 风格顺从用户提示，未做安全对齐，会认同错误前提；两阶段均混入 Dolly-15k 回放数据以减少灾难性遗忘。

  10. Reddit · r/LocalLLaMA59

    FLUX 3 Image Klein 开放权重发布，5.6B 文生图与图像编辑模型

    FLUX 3 Image Klein 开放权重发布，是一个 5.6B 的文生图与图像编辑模型。它接受提示词和最多 10 张参考图并输出一张图，文生图、单参考图编辑和多参考图合成走同一模型，文本编码器为 Qwen3-VL-4B-Instruct，权重在 Hugging Face 上提供。

    同一新闻，精选展示《Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，首日支持 Diffusers》

  11. Hugging Face · 新模型：uncensored28

    Qwen3.8-Flash-Next 无审查版 Q4_K_M .basalt 包发布（Hugging Face）

    Hugging Face 上发布了一个可直接运行的 .basalt 格式包，为无审查版 Qwen3.8-Flash-Next 的 Q4_K_M 量化构建，基于 125B 级 MoE 模型（qwen4exp 架构），文件大小 114.06 GiB，内置 Qwen tokenizer 与聊天模板，支持 --vision 图像输入。运行需 NVIDIA Blackwell GPU（compute capability 12.0）与 CUDA 13；在单张 RTX 5090 上 512k 上下文解码约 220 tok/s、prefill 约 5,900 tok/s。该仓库目前为私有测试状态，采用 Qwen Community License 1.0。

10月15日周四
  1. Reddit · r/LocalLLaMA51

    Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral 并开放权重

    Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，提供 5M、28M、123M 和 209M 四个参数版本，用于零样本预测，权重已在 Hugging Face 开放。209M 版采用带时间注意力和变量注意力的 patch-based transformer，共 24 层，支持单变量与多变量预测、过去型与已知未来协变量，可输入最多 32,768 个历史时间步，单次前向最多预测 1,024 步，输出 21 个分位数的概率预测；源代码已在 GitHub 开放以复现基准结果。

  2. Hugging Face · 新模型：uncensored50

    xtools-at 发布 Qwen3.5-2B-MultiDistill-Megamix-6xMerge-UNCENSORED-heretic 去审查版模型

    xtools-at 基于 Qwen3.5-2B-MultiDistill-Megamix-6xMerge，用 Heretic v2.0.0.dev0 制作出去审查（decensored）版本并开源在 Hugging Face。该模型为 2B 参数的六模型线性加权合并，拒绝率从原版的 96/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0295，支持推理、数学、编程与图文交互，并提供复现说明。

  3. Reddit · r/LocalLLaMA67

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 视觉语言模型

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，一个面向本地日常智能体任务的开源权重视觉语言模型，采用原生 2-bit 量化（IQ2，量化感知训练）将 74B 总参数（9B 激活）压进 24GB 显存。架构为 Mamba-2 与 Transformer 混合加 LatentMoE，配 C-RADIO v4-H 视觉编码器，支持文本、图像和视频输入，上下文最长 256K tokens，可通过 vLLM 部署在 A100、H100-80GB 或 Blackwell 上，并支持经 DFlash 的 LiLiCorr 投机解码。许可证为 OpenMDW-1.1，可商用；GGUF 权重已上架 Hugging Face。

    推荐理由：原文给出了参数结构、量化精度、显存占用和部署硬件等具体规格，读者可以据此评估本地跑智能体任务的可行性。

  4. Hugging Face Blog73

    Apertus 1.5 发布：8B 与 70B 开放权重模型新增多模态与思考模式

    Project Apertus 发布 Apertus 1.5，在 8B 和 70B 两代模型基础上以继续预训练方式加入图像与音频理解、可选思考模式，上下文窗口扩至 262,144 tokens（4 倍），权重于 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 许可上传 Hugging Face。8B 与 70B 分别新增 4T 和 2T tokens 训练数据，多模态通过 Emu3.5 图像 tokenizer 和 WavTokenizer 以 early-fusion 方式并入词表，架构不变；后训练含 SFT、RLVR、DPO 与 SDPO，并公开中间检查点、数据混合与技术报告（arXiv:2610.15542）。

    推荐理由：官方发布说明完整公开了四阶段预训练、五阶段后训练流程与中间检查点，读者可复现各阶段对模型行为的影响。

  8. Hugging Face · 新模型：uncensored30

    Haiseni 发布 UncensoredLM-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 实验预览版

    Haiseni 在 Hugging Face 上推出 UncensoredLM-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 实验预览版，这是一款带推理能力的去审查模型，基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B。模型采用固定的提示词模板（含 instruction、input、output 字段），作者称拒绝对齐边界清晰，并征集用户反馈以持续改进。

  9. Hugging Face · 新模型：abliterated28

    mradermacher 发布 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-abliterated-i1-GGUF 量化模型

    mradermacher 在 Hugging Face 上提供 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本，提供 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan 等工具运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器或在终端直接推理，也可配置到 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具中使用。

  12. Hugging Face · 新模型：uncensored22

    mradermacher 发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-3xMerge-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 静态量化版本

    mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-MultiDistill-3xMerge-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K（2.0GB）到 f16（8.5GB）的多档量化文件，其中 Q4_K_S/Q4_K_M 标注为快速推荐档，Q8_0 为最佳质量档，并附带 mmproj 多模态补充文件。weighted/imatrix 量化暂未提供，用户可通过 Community Discussion 提出请求。

  15. Reddit · r/LocalLLaMA61

    TYGER 开放权重：单一模型同时做 ASR 与全双工轮次控制

    nineninesix 开放 TYGER 权重，单一模型同时处理 ASR 与全双工轮次控制，能识别说完、被打断和附和的 mm-hm。中位端点延迟 250 ms、80 ms 帧、无 lookahead；配套语音 Agent tyger-s2s 由 TYGER + Gemma 4 E4B + VoxCPM2 组成，单张 32 GB GPU 最多支持 4 路对话，目前仅支持英语。权重在 https://huggingface.co/nineninesix/tyger，代码在 https://github.com/nineninesix-ai/tyger-s2s。

    推荐理由：作者给出端点延迟、帧长和单卡并发数等具体指标，可据此评估这套语音方案在本地部署的可行性。

  18. Hugging Face · 趋势模型71

    上海AI实验室开源 Sage-A1.5：35B MoE 智能体模型，GAIA 达 95.1

    上海AI实验室在 Hugging Face 开源 Sage-A1.5，一个 35B MoE 智能体模型，支持子智能体并行编排、可选验证模式和原生函数调用，原生 256K 上下文可经 YaRN 扩展到 512K。官方评测称其在 XBench-DS-2510（92.0）、IFBench（81.6）等多个基准取得 SOTA，GAIA 达 95.1，高于所对比的 Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol 等更大规模模型；相比 A1，SWE-bench Pro 提升 17.6。评测框架已开源，SGLang 和 vLLM 部署命令见模型卡（arXiv: 2610.28578）。

    推荐理由：官方模型卡同时给出与 35B 同级和更大模型的横向跑分与完整评测代码，读者可以按同一协议复现或对比。

  19. GitHub · 3D 生成新仓库46

    Supra-3D 开源 Supra-Tex：单张 RGB 图像生成可重新打光的 3D 纹理网格

    Supra-3D 在 GitHub 开源 Supra-Tex，可将单张 RGB 图像转为带纹理的 3D 网格，输出含 base color、metallic 和 roughness 贴图的可重新打光 GLB。项目仅用开源数据训练，性能与商业系统相当或更好，包含 2.1B 参数的 3D completion 模型（MIT 许可）和 33.6M 可训练参数的 Material Adapter（基于 Qwen-Image-2.1，Qwen Research 许可，非商业研究用途）。

  23. Hugging Face · 新模型：abliterated42

    DavidAU 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Uncensored-Turbo-Brilliance-50x GGUF 量化测试版

    DavidAU 的 Qwen3.8-Flash-Next-Turbo-Brilliance-50x 消融版（abliterated/uncensored）GGUF 量化正在测试，模型为 180B 参数、512 专家激活 10 的 MoE，量化升级为 GSQ-RCO。测试显示 IQ3_XXS（3.00 bpw、75.8 GB）达到 BF16 基线任务平均的 99.4%，Q2_0 仅 66.4 GB；速度测试中 46 GB 双 GPU 加内存卸载达 17 t/s，用户可申请访问并在量化发布时收到邮件通知。

  26. Hugging Face · 趋势模型70

    MemTensor 发布记忆基础模型 MemT-1.0 系列，Nano 版权重以 Apache 2.0 开放

    MemTensor 在 Hugging Face 发布记忆基础模型 MemT-1.0 系列，含基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 Nano（36B 总参数、3B 激活）和基于 DeepSeek-V4-Flash 的 Flash（288B 总参数、17B 激活），Nano 权重以 Apache License 2.0 开放。模型将动态本地记忆与可训练超记忆内置到模型计算中，推理时无需访问原始上下文，128K 历史长度下持久状态大小恒定、存储约为全上下文 KV cache 的 1/66；在 11 项记忆基准上 Flash 和 Nano 在参数化记忆方法中分列第一、第二。

    推荐理由：模型卡给出了记忆架构设计、两阶段训练流程和11项记忆基准的排名，适合想了解参数化记忆方案落地方式的读者。

  27. Reddit · r/LocalLLaMA48

    微软开源 UserRepGen-4B：基于 Qwen3.5-4B 微调的用户表示生成模型

    微软发布 UserRepGen-4B，一个基于 Qwen3.5-4B 微调的模型，可从多轮用户-助手对话中生成包含任务描述与行为描述的结构化自然语言用户表示，用于条件化独立的 LLM 用户模拟器。与 UserLM-8b 和 UserLM-2.0 生成用户话语不同，它只生成表示，不执行任务也不充当模拟器。该模型通过 hindsight distillation 的在线监督微调训练，推理时无需模拟 rollout 即可直接生成表示。

  28. Hugging Face · 新模型：uncensored28

    JMingo/gemma-4-26B-A4B-it-qat-uncensored-GGUF 模型上线 Hugging Face

    JMingo 发布的 gemma-4-26B-A4B-it-qat-uncensored-GGUF 现已可在 Hugging Face 获取，提供 Q4_0 量化版本。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，也支持 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等多种本地部署方式，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent 工具。