autotrust 发布 JEV-27B-VL：为 JEV-27B 增加图像输入的视觉决策模型
autotrust 在 Hugging Face 发布 JEV-27B-VL，在 JEV-27B 基础上加入视觉能力，权重基于未修改的 Qwen3.8-27B（Apache-2.0），附 JEV System 1 适配器与决策头。
推荐理由：发布页附上了机器人臂、浏览器操作和多个评测基准的实测数据与对比表，读者可据此评估该视觉决策模型的真实水平。
#开源模型
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7676 Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6565 
Liquid AI 发布基于 LFM2.5-VL-3B 的决策模型 d1-3B
Liquid AI 发布 3.1B 参数的多模态决策模型 d1-3B，基于 LFM2.5-VL-3B 后训练，对状态（文本、JSON 或图片）中的一组问题一次前向返回带置信度的类型化答案，零输出 token。Decision Index 0.2.1 得分 48.57，高于所有 4B 和 9B 模型及 Decider 35B-A3B（47.11）；RTX 4090 上单次决策 8 ms，AMD MI325X 上打包 64 个状态吞吐达 1,106/s。它不是聊天模型，适用于路由、分类、审核、reranking、LLM-as-a-judge 等场景。模型卡：https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B
推荐理由：官方给出了完整基准表和各硬件实测延迟，读者可以据此判断这个 3B 决策模型在自己的部署场景里是否划算。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6262 DecisionTune 1.0 发布：395M 决策模型可离线从给定选项中挑选，MLX 上约 10 毫秒完成短决策
作者 /u/Abe238 发布 DecisionTune 1.0，一个基于 ModernBERT-large 加 4 KB 评分头的 395M 决策模型（Apache-2.0），输入状态、问题和选项列表后单次编码即输出各选项概率或 yes/no 的 P(yes)，不生成文本。
推荐理由：作者给出了自家机器上的延迟、显存和 Decision Index 分数等实测数字，便于评估是否将其嵌入本地 Agent 决策环节。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6969 Microsoft 开源 FrogNano-4B 仓库级编程 Agent 模型
Microsoft 在 Hugging Face 发布 FrogNano-4B-2609，基于 Qwen3.5-4B 纯强化学习后训练的仓库级编程 Agent。
推荐理由：微软以约 1500 个合成任务做纯强化学习，把 4B 模型的 SWE-bench Verified 分数从 39.4% 提到 61.5%，未依赖更强模型的轨迹。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分3333 Comfy-Org 发布 Qwen-Image-2.1 的 ComfyUI 重打包模型文件
Comfy-Org 在 Hugging Face 上发布了 Qwen-Image-2.1 的 ComfyUI 重打包模型文件，提供 bf16、int8_convrot 等量化版本。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分4646 NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型
NVIDIA 发布预训练表格基础模型 Kumo Tabular，支持分类与回归任务，可通过 pip install structured-data-models 安装推理，用带标注样本作为上下文预测新数据的类别概率。模型权重以 OpenMDW 1.1 许可发布。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7474 
humanizer-12B v2 发布：将 AI 稿改写为人类风格，支持中英文本地运行
jialinyyzz 在 Hugging Face 发布 12B 改写模型 humanizer v2（微调自 google/gemma-4-12B，Apache 2.0），用于把 AI 生成的邮件、论文、报告等草稿改写成人类风格，支持中英文并可本地运行。
推荐理由：作者给出与上一版在同一批草稿上的对照数据和分体裁检出率，可据此评估这版改写在事实保真和检测表现上的实际变化。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6868 pyannote 发布 speaker-diarization-community-1 说话人日志模型
pyannote 在 Hugging Face 发布说话人日志管线 speaker-diarization-community-1，改进说话人分配与计数，并新增独占式说话人日志输出，便于与转写时间戳对齐。
推荐理由：原文给出十多个学术基准上的说话人日志错误率对比，读者可据此量化该模型相对上一代的实际提升幅度。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7171 
MiniMax 开源全模态生成系统 MiniMax H3 权重
MiniMax 开源了 MiniMax H3 的 H3-Base 权重，该系统可统一理解文本、图像、视频与音频，并生成最长 15 秒、带 32 kHz 立体声的视频，768p 输出经 H3-Regenerate-2K 可达 2K。
推荐理由：原文给出 H3-Base 架构细节、权重拆分和 SGLang/vLLM/diffusers 部署命令，可据此自行本地部署复现。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分7676 
Unsloth 发布 Qwen3.8-27B Dynamic v3.0 GGUF 量化版
Unsloth 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic V3.0 GGUF 量化版本，称同等体积下精度比其他所有 GGUF 提供方高出逾 10%。
推荐理由：原文给出了 Dynamic v3.0 量化在同等体积下与其他 GGUF 提供方的精度对比，以及 27B 密切模型的完整架构与部署参数。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分8383 
智谱发布 GLM-5.3：与 GLM-5.2 同底座，编码与漏洞利用能力大幅提升
zai-org 发布 GLM-5.3 开放权重模型，称其与 GLM-5.2 使用同一 base 模型，全部提升来自后训练。
推荐理由：模型卡逐项列出各基准的评测脚注、采样参数与反作弊措施，并附完整对比表，读者可自行核对编码和漏洞利用成绩的可信度。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2626 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored MLX 混合 3/4/8bit BF16 SSD Ngram 仓库上传完成
Hugging Face 用户 yomie4343 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX Sushi 混合 3/4/8bit（group size 64）加 BF16 SSD Ngram 仓库，全部 115 个文件经哈希校验完成上传，总大小约 156.93GiB，其中 ngram_table.bin 单文件 102.4GB。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分4040 YuChen-06/awesome-speech-ai：语音 AI 资源精选列表
GitHub 仓库 awesome-speech-ai 精选语音 AI 资源，覆盖 TTS、ASR、Voice Cloning、Audio Enhancement、Speech LLM、数据集与论文等分类。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3131 burningfeet 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 SafeTensors BF16 重建版
burningfeet 在 Hugging Face 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 SafeTensors/BF16 重建版，由 MarMix 从 Q8_K_P GGUF 转换而来，非原始无损 BF16 权重，缺失的 vision/MTP 张量复制自 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6363 OS-Software 发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-v2 GGUF 去对齐版本
OS-Software 发布 Prism ML 的 Ternary-Bonsai-2-27B 的去对齐版本 Ternary-Bonsai-2-27B-Uncensored-Heretic-v2-GGUF，通过在三元权重中烘焙 OT-Ridge LoRA 实现去对齐，是 v1 的继任版本。
推荐理由：作者给出了v1与v2的拒绝率和MMLU、HumanEval能力损失对比，可据此评估这版去对齐的改善程度与代价。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2424 MarMix 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final-Safetensors-MLX-4bit 量化模型
MarMix 在 Hugging Face 上架 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final-Safetensors-MLX-4bit，为 35B 参数模型的 MLX 4bit 量化版本，张量类型为 U32、BF16 与 F32。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，月下载量为 12。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6969 shefowl 发布 Qwen3.8-Flash-Next 混合精度 GGUF 量化版
shefowl 发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的混合精度 GGUF，非专家张量取自 SC117 的 IQ3_XXS 档、路由专家张量取自 Q2_0 档，逐字节复制未重新量化，权重为上游已去拒绝的 abliterated 版本。
推荐理由：作者给出了与 IQ3_XXS 和 Q2_0 档在困惑度、解码速度和内存占用上的实测对比，可据此权衡这套混合量化的取舍。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2828 mradermacher 发布 Qwopus3.8-27B-Flash-V2-abliterated GGUF 模型
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Qwopus3.8-27B-Flash-V2-abliterated 的 GGUF 量化版本。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5353 GLM-5.3-UNCENSORED 发布 EXL3 3.0bpw 量化版，附量化保真度与 Agent 评测数据
Ars14n 在 Hugging Face 发布 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 EXL3 量化版（3.04 bpw，273 GiB），上游是对 zai-org/GLM-5.3 做权重编辑（非微调）的去对齐变体。
推荐理由：作者给出了量化前后的 KL 散度和 tau2-bench 对照数据，并指出 glm4_5 解析器会把字符串参数误转整数导致约七成工具调用失败。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1212 Hugging Face 模型页 Tmc369/image-editor-ia-uncensored 上线，README 内容暂为空
Hugging Face 上出现名为 Tmc369/image-editor-ia-uncensored 的模型页面，README 内容为空，未提供任何模型说明。该模型未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，用户可申请提供商支持。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 Hugging Face 上架 moixx/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型使用指南
Hugging Face 提供 abliterated 版 GLM-5.3-Flash 的 GGUF 量化模型（如 UD-Q4_K_XL）的多框架使用方法，涵盖 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等部署方式，并给出 OpenAI 兼容 API 的本地服务器启动与调用示例。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分5050 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated GGUF 发布：去审查版 Qwen3.8-27B
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.8-27B 用 abliteration 技术制作去审查版 GGUF 模型，仅对部分层（如 22 至 52 层）做消融，MTP 与视觉部分未改动。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 
xtonousou 发布 Qwen3.6-Deckard-40B-Uncensored：经 Heretic 去审查并用 Claude 4.6 Opus 蒸馏数据训练
xtonousou 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.6-Deckard-40B-Uncensored，将 Qwen 3.6 27B 稠密扩展至 40B 参数，先经 Heretic 完全去审查，再用 Deckard/PDK 数据集和 Claude 4.6 Opus 蒸馏数据经 Unsloth 训练。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3434 huihui-ai 发布 Huihui-Qwen3.5-27B-abliterated：去审查版 Qwen3.5-27B
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3.5-27B 通过 abliteration 技术去除拒绝回复，发布无审查版本 Huihui-Qwen3.5-27B-abliterated，属于概念验证实现，不依赖 TransformerLens。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4343 Nishalove 发布 Suri-Qwen-3.8-27B-Uncensored 无审查模型
Nishalove 发布基于 Qwen3.8 27B 的无审查（去对齐）模型 Suri-Qwen-3.8-27B-Uncensored，在 AdvBench 上取得 94.04% 的分数，HarmBench ASR 为 81.33%。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3434 
mradermacher 发布 Pyrex-8B-Instruct-Uncensored GGUF 静态量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Pyrex-8B-Instruct-Uncensored 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K（3.1GB）到 Q8_0（8.2GB）及 f16（15.3GB）等多种规格，其中 Q4_K_S 和 Q4_K_M 被标注为快速且推荐使用。加权/ imatrix 量化版本另行提供，模型页面附有量化质量对比图表和使用说明。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6060 
xCloudinfo 发布 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW-Uncensored GGUF 去审查模型
xCloudinfo（云碩科技）发布 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW-Uncensored，基于台湾繁中微调版 Granite-4.2-30B-xVITA-zhTW（底座 ibm-granite/granite-4.2-30b）。
推荐理由：原文给出拒绝方向消除方法与去审查前后的拒答率和能力对照数据，读者可据此评估这个繁中去审查版本的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 Pyrex-8B-Instruct-Uncensored i1-GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 Pyrex-8B-Instruct-Uncensored 的 imatrix 加权 i1-GGUF 量化版本，提供从 i1-IQ1_S（2.0GB）到 i1-Q6_K（6.4GB）的完整量化列表，其中 Q4_K_M 被标注为快速且推荐，Q4_K_S 兼顾体积、速度与质量。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3131 
Reflection AI 即将发布美国开放权重模型，对标 DeepSeek 与 Qwen
Reflection AI 即将发布一款美国开放权重模型，与 DeepSeek 和 Qwen 竞争。帖主希望参数量在 200B 以下，便于低显存用户本地运行，并提到将有更多西方开放模型推出。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6969 
NVIDIA 发布 Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB 量化小模型
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB，从 Gemma-4-E4B-it 后训练而来，Q4_K_M 量化、总参数 8B（有效 4B），上下文最长 64K tokens，采用 OpenMDW-1.1 许可。模型主打低内存、低 TTFT 的本地语音助手、交互人格和嵌入式接口，支持多轮工具调用、指令遵循、可开关的思考模式与运行时思考预算，可搭配 DFlash drafter 做投机解码，llama.cpp 部署，10/23/2026 GA。
推荐理由：官方给出了 BF16 与 Q4_K_M 两档精度、多组同类小模型的同基准横向对比数据，读者可直接核对这个 4GB 级小模型的实际水平。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分8181 
Qwen3.8-Flash-Next 开放权重发布：125B 参数激活 6B，原生 262K 上下文
Qwen 团队在 Hugging Face 开放 Qwen3.8-Flash-Next 权重，这是支撑 Qwen4 架构的实验性预览版本，总参数 125B、激活 6B，另有 51B n-gram 嵌入和 4B MTP。
推荐理由：官方模型卡给出了完整架构细节与多基准对比数据，读者可以据此评估新架构在长上下文和 Agent 任务上的实际表现。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分4242 
GLiNER2.5-Decide：340M 参数专用文本分类模型
fastino 发布 GLiNER2.5 家族中的 GLiNER2.5-Decide，一个 340M 参数英文分类模型，可在调用时传入任意标签集，单次前向完成意图、路由、情感、优先级等分类，无需提示词模板、不生成 token。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6868 
DavidAU 发布 Qwen3.8-27B-TURBO 无审查微调版 GGUF
DavidAU 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的多阶段微调去审查版 Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored 的 GGUF 量化。
推荐理由：作者给出了用 Heretic ARA 方法去审查的拒绝率前后数据，并附各量化档位与 Qwen 官方模型的基准对比，可核验其宣称。
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 · 趋势模型精选AI 评分5252 
pablodawson 发布 MiniMax-H3 360° 环绕镜头 LoRA
pablodawson 在 Hugging Face 发布面向 MiniMax-H3 FL2VA 变体的 LoRA，将单张照片生成首尾帧相同的冻结时间 360° 相机环绕视频，可无缝拼接更长镜头。
推荐理由：作者公开了 LoRA 权重、训练数据构成与完整超参数，还给出三种设置的对照视频，便于复现和评估效果。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分8181 
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO Coder 压缩版 GGUF 权重
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO Coder 压缩版 GGUF 权重，通过移除一半路由专家并将剩余权重存为 3.5 bpw，使 176.9B 参数模型的常驻显存从 354 GB 降至 29.6 GB，可装入单张 32 GB 加速卡。
推荐理由：原文给出压缩方法细节与 SWE-bench、LiveCodeBench 前后对比，读者可据此评估专家剪枝加量化的实际代价。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分5858 BFS 面部与身体替换 LoRA 系列在 Hugging Face 发布
Alissonerdx 在 Hugging Face 发布 BFS（Best Face Swap）系列 LoRA，支持面部、头部和身体替换，覆盖 Qwen Image 2.1、Qwen Image Edit 2509/2511、Flux 2 Klein、Krea 2 和实验性 LTX-2 工作流。
推荐理由：BFS 面部与身体替换 LoRA 覆盖 Qwen Image、Flux 2 Klein 等多个基模型，且给出了各版本的输入顺序与强度等使用约定。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分4646 Akatz Labs 发布 MiniMax H3 Character Swap LoRA：基于图像参考替换视频角色
Akatz Labs 发布实验性角色替换 LoRA MiniMax H3 Character Swap v1，训练 1,000 步，需搭配 H3 Ref2VA 运行时使用。本地对比显示其背景保留优于基座模型，但动作时序、表情和硬切换仍不可靠，约 4-5 秒短片效果较好；数据集含 94 个图像编辑三元组和 40 个无变化视频/音频样本，租用成本约 $11。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分5252 Infatoshi 发布 GLM-5.3-UNCENSORED 的 EXL3 3.0bpw 量化版
Infatoshi 在 Hugging Face 发布 dealignai/GLM-5.3-UNCENSORED-FP8 的 ExLlamaV3 EXL3 3.0bpw 量化版，总参数 753B，体积 273 GiB，含 MTP 层可用作推测草稿模型。
推荐理由：作者附上了与 FP8 源权重的 KL 散度、困惑度对比和 tau2-bench 实测，还指出 glm4_5 解析器会破坏字符串参数导致工具调用失败。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分8282 
DeepSeek-AI 发布 DeepSeek-V4.1-Flash：552B 多模态 MoE 模型，支持 1M token 上下文与 KV cache 压缩
DeepSeek-AI 在 Hugging Face 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash，552B 骨干参数、每 token 预填充激活 8B、解码激活 16B，支持 1M token 上下文，MIT License 开放权重。
推荐理由：原文给出CED架构与CSA2等KV cache压缩设计细节，并附同框架基准分数，读者可自行对比它与V4-Flash及前沿模型的性价比。