Ocean82 开源能自我解释的 AI 表格工具 smartsh!t
Ocean82 在 GitHub 开源 MIT 协议的表格分析工具 smartsh!t，导入 .xlsx 或 .csv 后自动给出要点总结、标记公式错误并支持自然语言问答。
推荐理由：README 写清了规则型 auditor 与混合 AI 架构，确定性分析在浏览器本地完成，仅开放问题交给 LLM，适合自部署参考。
#Ollama
新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5757 GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3535 Jordandavid1/LocalAI：基于 Mixtral 的全功能本地无审查 AI 工具包
GitHub 上的 LocalAI 是一个完全无审查的本地 AI 工具包，通过 Ollama 运行 Dolphin-Mixtral（Mixtral 8x7B）实现文本生成，并内置 Stable Diffusion v1.5 图像生成、all-MiniLM-L6-v2 嵌入向量、Python 代码执行和流式聊天 Web UI。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分4040 Ollama Hub：面向本地 Ollama 模型的纯内存隐私 Web 聊天界面
GitHub 开源项目 Ollama Hub 提供一个直接对接本地 Ollama 模型的 Web 聊天面板，聊天记录完全保存在内存中、不写盘不上传，刷新即消失。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3838 OxCryptobot 开源本地优先智能体编程系统 -ETHER 0.2.0
GitHub 上的 -ETHER 0.2.0 是一个本地优先的智能体编程系统，采用 MIT 许可，要求 Python ≥3.11 与 Ollama 加不超过 4B 的 coder 模型（默认 qwen3.5:4b）。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2222 atlas-institute 发布 qwen3-14b-orchestrator-abliterated GGUF 模型
atlas-institute 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版 Qwen3 14B orchestrator 模型，提供 Q4_K_M 量化的 GGUF 格式。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4040 基于 Ollama 的本地 LLM 实验项目 Neco：让模型成为机器上的常驻存在
开发者在 Reddit r/LocalLLaMA 展示了基于 Ollama 和 Open WebUI 的本地项目 Neco，通过只读系统层感知 uptime、内存占用、系统负载、电池状态和温度，并以后台 daemon 在对话之外生成 idle thought。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6060 rickyparmar 开源多语言印度政府福利计划匹配工具
rickyparmar 在 GitHub 发布 multilingual-scheme-matcher，一个完全本地、免费的工具，用英文或 Hinglish 描述个人情况即可匹配可能符合资格的印度政府福利计划，并给出逐条规则解释。
推荐理由：原文给出了完整架构与数据管线，匹配逻辑是可审计的规则代码而非纯 LLM 判断，可复用的本地部署思路清晰。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6262 OntoPrune 开源：神经符号上下文剪枝让 Ollama 本地 CPU 的 TTFT 快 6.7 倍
作者发布开源中间件 OntoPrune（MIT 协议，https://github.com/vigmarcarlo/OntoPrune），通过把源码转为内存知识图谱、用 SPARQL 提取所编辑函数的 1-hop 闭包并渲染成类型化 Python stub，压缩上下文并校验生成代码。
推荐理由：作者给出完整基准数据，展示用神经符号上下文剪枝在本地 CPU 上把 TTFT 从 22.4 秒降到 3.3 秒的可复现做法。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分4343 JOA：本地优先的终端 AI 编程 Agent 开源项目
GitHub 上的 JOA 是一个 CPU-only、离线优先的终端 AI 编程 Agent，默认通过 Ollama 运行本地 LLM（qwen2.5-coder:0.5b/1.5b/3b/7b），代码不出本机，也可选切换 Google Gemini 后端。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5151 lana-ai 开源本地语音助手仓库：Silero VAD 加 faster-whisper 全离线运行
GitHub 仓库 BachtiarAH/lana-ai 提供一套 100% 本地运行的语音链路：麦克风采集后经 Silero VAD 做语音检测，再用 faster-whisper 转写，无需 API key 或 token。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3939 aelbazsanz/llm-cybersecurity：LLM 安全实战实验室开源项目
GitHub 上的 llm-cybersecurity 是一个聚焦大语言模型（LLM）安全风险的动手实验室项目，采用增量式设计：每个实验室演示一个可复现的攻击场景并分析缓解措施。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5555 双 5070 Ti 上把本地 agent 从 Qwen3.8 27B 换成 Ornith 1.5 35B-A3B：180 tok/s 对 60，自测成绩持平
作者在双 RTX 5070 Ti 16GB + Ollama 的本地 agent 上，把日常模型从 Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL（55-70 tok/s）换成 Ornith 1.5 35B-A3B（Q4_K_M），自建两项测试（9 步长会话和 10 个编码任务）两者均 9/9、10/10，而生成速度约 180 tok/s，约为原来的 3 倍。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分4242 
danielcycling/hidamari-village：AI 村民模拟应用「ひだまり村」发布
GitHub 开源项目「ひだまり村」上线，让用户以神的视角观察 AI 村民在像素风村庄中劳作、交易、集会并形成个性与社会。应用基于 Ollama 本地运行，默认模型 qwen2.5:7b-instruct，可选约 4.7GB 标准版或约 1.9GB 轻量版模型，需 8GB 以上内存与约 7GB 空间，支持 macOS 11+ 与 Windows 10/11，MIT 许可。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6060 HA_Automation_Pi：在树莓派 5 上用 Ollama 和 Gemma 3 构建离线可用的智能家居大脑
作者开源了 HA_Automation_Pi 项目，将 Raspberry Pi 5 变成完全本地运行的 Home Assistant 智能家居 AI，断网时灯光、门锁、温控和语音播报仍可工作。
推荐理由：作者给出了在树莓派 5 上跑本地 LLM 智能家居的完整架构与实测数据，包括 18 实体下 70-85% 的工具调用可靠性和备选模型切换方案。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5959 
JadELHAJJ-prog 开源本地 AI Agent 项目 local-ai-agent
作者开源了一个完全本地运行的 AI Agent 项目 local-ai-agent，支持浏览网页、执行代码和分析图像、视频与文档。
推荐理由：作者完整公开了本地 Agent 的架构、工具清单和 8GB VRAM 下的模型切换细节，可复现也可借鉴到类似项目。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分8383 
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-27B 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF 权重
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-27B 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF 权重，提供 2.50 至 3.50 bpw 四个档位及 BF16 视觉投影器。
推荐理由：仓库给出各量化档位与 Unsloth Dynamic 的完整基准对比，并附可审计的逐张量分配文件，读者可据此评估是否采用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4343 HauhauCS Qwen3.8-27B-Uncensored 发布 imatrix 优化的 NVFP4 量化版本
HauhauCS 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Aggressive 的 imatrix 优化 NVFP4 量化版本（Q5_NVFP4），体积从 Q5_K_P 源文件的 18.83 GiB（5.92 BPW）降至 14.74 GiB（4.63 BPW），约缩小 22%。该版本保留了原生 MTP/NextN 头、视觉能力和完整 Aggressive 去审查配置，LM head（output.weight）首次做了 imatrix 优化。模型针对 Blackwell（sm_120）GPU 原生加速构建，但文件为标准 GGUF，可在任意当前 llama.cpp 版本上加载。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2828 jingamin 发布 Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking 的 GGUF 量化版本（Q5_K_M）
jingamin 在 Hugging Face 上提供 Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking 的 i1-Q5_K_M GGUF 量化模型，该模型为无审查微调版本且支持思考（Thinking）。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3131 AX1Y2JP/UniPercept-abliterated-GGUF 模型上线 Hugging Face
Hugging Face 新增模型 AX1Y2JP/UniPercept-abliterated-GGUF，提供 Q4_K_M 量化版本。该 GGUF 格式模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具本地运行，也支持在 LM Studio、Jan 中加载。llama.cpp 可启动 OpenAI 兼容的本地服务器并提供 Web UI，也可直接在终端执行推理。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2828 mradermacher 发布 Qwopus3.8-27B-Flash-V2-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Qwopus3.8-27B-Flash-V2-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本。
Ollama Blog精选AI 评分6464 Ollama 0.35 支持 Jev 风格决策模型，新增 nimble 与 tev1 等 3 个模型
Ollama 0.35 新增基于 TypeSafe Jev API 的决策模型支持，通过 /v1/systemone 端点在本地一次请求回答多个命名问题，适用于工单分诊、模型路由和内容审核等快速决策场景。
推荐理由：官方给出了本地决策模型的延迟数据、三个可用模型和 API 用法，读者可以直接照着在本地跑起来。
Ollama Blog精选AI 评分5252 Ollama 推出按 token 计费的透明定价，Pro $20/月含 $60 用量
Ollama 宣布 Pro、Max、Team 订阅改为透明按 token 计费，每月附带用量池：Pro $20/月含 $60 用量，Max $100/月含 $300，Team $500/月含 $1000 共享用量、不限席位数。
推荐理由：官方公布了各档订阅价与含额明细，并解释了从 GPU 时长计费转向按 token 计费的原因，老用户可留在原计划。
Ollama Blog精选AI 评分6363 
Ollama 支持 Claude Desktop 接入本地与云端模型
Ollama 宣布支持将 Claude Desktop 配置为经 Ollama 的第三方网关。在 Ollama 中开启 Claude 即可自动配置，可选用 Ollama 内本地或云端模型，关闭后恢复原设置；默认关闭遥测并执行零数据保留政策，也可在设置中配置本地模型。
推荐理由：官方说明了 Claude Desktop 接入 Ollama 的配置步骤、数据保留政策和本地模型用法，便于按需切换云端与本地模型。
Ollama Blog精选AI 评分6666 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 开放模型登陆 Ollama，可完全本地运行
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 现已可在 Ollama 上下载并完全在本地设备运行。该模型为 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的混合 MoE 架构，面向长时运行的 Agent 任务，支持最高 1M token 上下文，通过 MTP、DFlash 或 DSpark 投机解码实现最高 4x 于同类开放模型的吞吐，任务完成时间快 30%。
推荐理由：原文给出了 MoE 架构、1M 上下文和 4x 吞吐等具体配置与对比数据，读者可据此评估其本地 Agent 部署价值。
Ollama Blog精选AI 评分7575 Meta Superintelligence Labs 首个开放模型 Muse Glimmer 上架 Ollama
Meta Superintelligence Labs 首个发布的开放模型 Muse Glimmer 现已登陆 Ollama。该模型为 30B 多模态模型，专为本地运行的 Agent 工作负载构建，支持 128K+ 上下文，采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：官方说明了在 Ollama 上运行该模型的具体命令、MLX 引擎的 DFlash 加速倍数和图像输入用法，可直接照做。
Ollama Blog精选AI 评分7272 
Ollama 宣布融资 8800 万美元，8.9 百万开发者在用
Ollama 宣布获得 8800 万美元融资，投资方包括 Benchmark 的 Peter Fenton、Theory Ventures 的 Tomasz Tunguz、8VC 的 Alex Kolicich、Docker 创始人 Solomon Hykes 及 Y Combinator 等。
推荐理由：官方融资公告披露了投资方名单、金额和 Ollama 的用户规模数据，可了解这家开源模型平台下一步的混合推理方向。
Ollama Blog精选AI 评分7373 Ollama 0.31 通过多 token 预测让 Gemma 4 在 Apple Silicon 上生成速度提升近 90%
Ollama 0.31 通过多 token 预测（MTP）让 Gemma 4 在 Apple Silicon 上生成速度平均提升近 90%，基于 Aider Polyglot 基准在 M5 Max 上实测。
推荐理由：原文讲清了 MTP 投机解码的三个实现环节和 Aider polyglot 实测数据，并指出新内核可被其他模型复用。
Ollama Blog精选AI 评分7171 Ollama 更新 MLX 引擎，Apple Silicon 性能提升并支持 NVFP4 量化
Ollama 更新其 MLX 引擎，称在 Apple Silicon 上实现迄今最高性能，支持 NVIDIA 的 NVFP4 量化格式：在 Gemma 4 12B 上相对 q4_K_M 大约将 4-bit 量化的质量损失减半，输出速度在 8,300-token 输入下快约 20%。
推荐理由：官方给出了 NVFP4 相对 q4_K_M 的困惑度对比和快照缓存对 Agent 工作流的处理方式，数据与方法都可直接参考。