新闻、仓库与研究，按时间排列。
FermionResearch 在 Hugging Face 发布 Phonon-2，称其为 900 MB 以下英文识别最准确的开源模型，在 Open ASR Leaderboard 七个英文测试集上平均词错率 5.21%，164 MB 体积达到 2.5 GB 教师模型 parakeet-tdt-0.6b-v3 的精度，编码器每个权重以约 2.1 bit 存储。
推荐理由：原文给出七套英文测试集的平均词错率和多平台实时率数据，可以据此比较小体积语音识别模型之间的实际精度差距。
Prism ML 在 Hugging Face 发布 Ternary-Bonsai-2-27B-gguf，将 Qwen3.8-27B 转为三值权重（1.72 bits/weight），语言模型体积从约 54 GB FP16 降至 5.95 GB（PTQ1_0）或 7.21 GB（PQ2_0）。
推荐理由：原文给出三值权重格式、14 项基准对比和跨平台吞吐数据，读者可以据此评估 1.72 bits/weight 量化在本地部署中的实际取舍。
SupersonicLabs 发布 Julia 家族首个模型 Julia 1，参数量 144.3M，基于 JHU CLSP 的 mmBERT-small 编码器，将状态、问题与 2–20 个候选选项转为一个明确决策。
TaichuAI 在 Hugging Face 开放 ZDTaichu5.0-9B 权重，这是一个面向视觉理解、空间推理、Agent 工具调用与具身智能研究的多模态基础模型，采用 Qwen3.5-9B 语言骨干加 C-RADIOv4-H 视觉编码器，支持文本、单图、多图和视频输入，任意分辨率，上下文最长 128K tokens。
推荐理由：模型卡附完整基准表，把该模型与同规模开源及闭源 VLM 在空间、具身和 Agent 任务上逐项对比，便于按需选型。
OrcaRouter 发布 OrcaSAQ-2-27B-Uncensored GGUF，将无对齐的 Qwen3.8-27B 从 54.7 GB BF16 压缩到 15.7 GB，PPL 仅 +0.80%，Top-1 agreement 94.4%，mean KLD 0.020。
推荐理由：原文给出了量化后与 BF16 基线的 PPL、Top-1 agreement 和 KLD 对照数据，可据此评估这类高压缩权重的保真程度。
Viggle 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的少步蒸馏版本 Qwen-Image-2.1-viggle-turbo，以 LoRA 形式实现 6 步生成替代 40 步，无需 CFG，端到端约快 5 倍，质量与基座接近。
推荐理由：原文给出蒸馏步数、速度倍数、各量化格式的 LPIPS 对比和已知短板，读者可据此判断该 LoRA 是否适合自己的部署场景。
ISTA-DASLab 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 GSQ-RCO 非均匀量化 GGUF，提供 Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 四档及多模态 mmproj 文件。
推荐理由：原文给出四个量化档位的实测跑分、吞吐与显存占用数据，读者可按内存预算与质量需求直接选型。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布开放权重模型 Nemotron-3-Diarization，用于判断真实音频中谁在何时说话，支持流式与离线推理，最多处理 8 个说话人。
推荐理由：模型卡给出与 diar_streaming_sortformer_4spk-v2.1 在多个基准和延迟档位下的 DER、SCA 与 RTFx 对比，读者可据此评估升级收益。
Contrastive-LM 开源了 CLM-v0.1-8B 权重（Apache 2.0），这是一个基于冻结 Qwen3-8B 编码器加状态头与动作头的 System One 对比学习模型，用于快速决策打分。
推荐理由：原文给出了与 Jev 的延迟对比和 DeepSWE、Terminal-Bench 具体分数，读者可据此评估该快速决策模型的实际性价比。
Venastine-Research 在 Hugging Face 发布 Xing4.0-29B-A4B 的 GGUF 权重与配置文件。
推荐理由：该 GGUF 仓库提供了 Xing4.0-29B-A4B 的权重与配置，兼容 vLLM、SGLang 等主流推理框架，部署参考价值具体。
VisionHOPE 的官方预训练权重已在 Hugging Face 开放下载，提供 VisionHOPE-T/S/B 三档 checkpoints。权重覆盖 ImageNet-1K 分类、COCO 目标检测与实例分割（Mask R-CNN 1×/3×）及 ADE20K 语义分割（UPerNet），可通过 Hugging Face CLI 获取。
千问（Qwen）开源 Qwen-Image-2.1，一个统一的文生图与图像编辑模型，视觉生成组件仅 7B 参数（32 层 Single-Stream DiT）。
推荐理由：官方发布页给出了架构规模、四项改进点和 diffusers 快速上手代码，读者可以直接评估生成与编辑能力是否匹配自己的用途。
千问（Qwen）在 Hugging Face 开放 Qwen3.8-27B 后训练权重，称其为 Qwen 开放模型家族迄今最强一代，基于 Qwen3.5 架构、27B 参数稠密模型，原生支持图像与视频理解。
推荐理由：原文给出与 Qwen3.6-27B、Qwen3.7-Plus、Muse Glimmer-30B、Opus4.6 Max 在编码、Agent 和视觉任务上的完整对照数据，读者可据此评估这个 27B 稠密模型在自家工作流中的实际取舍。
Aleph Alpha 开源了 MoE 推理模型 Kolibri 1，总参数 78B、每 token 激活 3.46B，专注德语和英语，支持显式推理模式与工具调用，原生上下文 262,144 tokens，可外推至 1,048,576 tokens，权重采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：模型卡附完整技术报告，给出训练配置、能耗数据与同设置下的德英双语评测对比，可据此评估其实际水平。
Cloudflare 在 Hugging Face 开放 9B 多模态决策模型 Clef-Flash 权重，由 Qwen/Qwen3.5-9B 后训练而来，Apache-2.0 协议。
推荐理由：模型卡同时给出 Decision Index 全量分数、延迟和四个业务工作流的实测结果，读者可以据此判断这个 9B 决策模型在哪些任务上强于基座。
Lightricks 在 Hugging Face 开放 LTX-2.5 权重，这是一个可本地执行与微调的开放世界模型，可从文本、图像和视频输入生成同步的高保真视频与音频。
推荐理由：官方模型卡完整列出了各组件权重文件、量化变体与运行约束，读者可直接比对 22B 蒸馏与完整版的使用路径和 ComfyUI 兼容性。
convaiinnovations/laya 是一个多语言非自回归 System 1 决策模型，输入状态与带类型的问题后，单次前向传播（约 33 ms）返回带校准概率的类型化答案，支持 100+ 种语言，通过 RLCD 强化学习训练，不生成文本因此无幻觉。
Cloudflare 在 Hugging Face 开源决策模型 Clef，从 Qwen3.8-27B 后训练而来，以单次前向传播对 schema 化问题逐选项输出概率，无自由文本生成与输出解析，支持文本、JSON、图片和视频输入。
推荐理由：原文附上 Decision Index 与 Jev 等基线的逐项对比和延迟数据，可据此评估该决策模型在不同任务上的取舍。
ML_Iterator_Dare2Dream 是一款免费的开源访谈辅助应用，用 AI 算法协助访谈并提供实时摘要，内置 Q&A 机器人可探索研究数据。支持 Windows 10+、macOS Mojave+ 和 Linux，要求 4 GB 内存与 100 MB 空间；数据默认本地存储。
axi0mX 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF 模型，默认量化版本为 Q5_K_XL。模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具本地运行，llama.cpp 还提供带 Web UI 的 OpenAI 兼容本地服务器，也可接入 Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等 Agent 工具使用。
hmkle 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B Abliterated 的静态 GGUF 量化版本，提供从 Q2_K 到 Q8_0 及 f16 的多种规格，大小从 1.9GB 到 8.5GB 不等。其中 Q4_K_S 和 Q4_K_M 标注为快速推荐选项，Q8_0 质量最佳，并附带 mmproj 多模态补充文件；weighted/imatrix 量化可另行获取。
AEON-7 将其无审查版 Qwen3.8-27B 量化为 OCP Microscaling 格式以适配 AMD GPU：MLP 用 MXFP4、Gated DeltaNet 投影用 MXFP6，其余保持 BF16，checkpoint 为 23.7 GB（BF16 原版 55.6 GB），支持 262,144 token 原生上下文。
用户 laazuri 在 Hugging Face 发布 Qwen/Qwen-Image-2.1 的无审查 GGUF 量化版本，提供 BF16 到 Q4_0 等多种量化文件，体积从 14.23 GB 到 4.15 GB 不等，其中 Q4_K_M 被推荐为体积与质量的最佳平衡。仓库同时打包 ComfyUI 所需的 text encoder（qwen3vl_8b）和 VAE 配套文件，需配合 leejet 的 ComfyUI-GGUF fork 使用。该版本无内置安全检查器或内容过滤，可直接生成成人及 NSFW 内容，采用 Qwen Research License 授权。
Anotos 将 huihui-ai 的 abliterated（去审查）版 Liquid AI LFM2 8B-A1B 转换为 MLX 4-bit 量化模型，面向 Apple Silicon。该模型为 MoE 架构，总参数 8.3B、每 token 激活约 1.5B，文件 4.69 GB，专家路由门控保留 8 bit，需 mlx-swift-lm 3.31.4 及以上版本。模型已移除安全护栏，不内置入 Erato 应用，需手动添加，采用 LFM Open License v1.0 许可。
root4k 在 Hugging Face 上发布 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 oQ4e-mtp 量化版本，采用 oQ（oMLX v0.7.0）混合精度量化。模型类型为 qwen4_exp，4 bit、group size 64，格式为 MLX safetensors。
Dacheng-cn 基于 OrcaRouter 源模型的原始 BF16 权重重新量化出 Qwen3.8-27B-Uncensored oQ8e FP16 版本，权重约 30.92 GB，保留 MTP 的 29 个 Tensor，在 M1 Ultra 上使用 oMLX 0.7.0 正式版测试。
fyb1214 将 huihui-ai 的 abliterated Ternary-Bonsai-2-27B（消融第 22–52 层）重新封装为 NInfer 引擎可读的单文件 .ninfer 容器，基于 f16 版本用量化器重制 PQ2_0 与 PTQ1_0 两种打包，各 6.87 GiB，类型分布与 PrismML 原版 PQ2_0 一致。
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。
ericmey 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 GPTQ-Int4（sym, G128）量化版，附带 BF16 MTP 草稿张量与 F16 视觉塔，约 19 GB，面向 vLLM Intel Arc XPU 部署，也可加载于 CUDA。
shamidk 在 Hugging Face 上发布了 Apex Flash 1 abliterated 的纯文本 GGUF 转换版，采用 IQ2_XXS 与 Q2_K 混合量化配方，文件 89.88 GiB、含 1,412 个张量，省略视觉权重。作者在 128 GiB 内存的 Apple M5 Max MacBook Pro 上用 DS4 runtime 实测，解码速度中位数 11.13 tokens/s，有界质量测试 3/4 通过、严格类型化工具测试 34/36 通过；作者明确说明 abliteration 只针对拒绝行为，不代表能力提升，Agent 编码交付、视觉权重、更大上下文和与 BF16 的质量对等均未验证。转换版以 MIT 许可分发。
推荐理由：这是一次量化转换加实测记录，作者给出了具体推理速度、质量测试结果和明确的未验证范围，便于读者自行评估可用性。
4B 参数的无审查模型 NeoHorse-1-4B-Uncensored-Zero-Refusal-GGUF 以 GGUF 格式（F16）在 Hugging Face 上线。页面提供了 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种本地运行方式的安装与启动命令，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent，或通过 llama.cpp 启动 OpenAI 兼容的本地服务器并附带 Web UI。
Hugging Face 上发布了 Cantina Security 的 Apex Flash 1 Abliterated 的 AWQ 社区量化版，采用 GLM-5.3-Flash 架构，为专家专用 W4A16 量化（对称 INT4，group size 128），保留全部 36,288 个 routed expert projections。模型逻辑参数 313.89B，九个 Safetensors 分片约 176 GB，属实验性发布，已在修补版 GLM-5.3 SM86 vLLM 构建上通过文本生成和结构化 tool-call 冒烟测试，但长上下文、视觉等行为未经验证。上游 abliterated 版本会修改拒绝行为，仅面向获授权研究，采用 MIT 许可证。
Hugging Face 上发布 gpt-oss-120b-Uncensored 的 MXFP4 量化版本，基于 openai/gpt-oss-120b 用 LoRA 微调，移除默认安全过滤与拒绝行为，支持生成成人内容。
mradermacher 在 Hugging Face 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final 的 imatrix 加权量化 GGUF 版本，提供从 i1-Q2_K（13.3GB）到 i1-Q6_K（29.3GB）的多种规格，其中 i1-Q4_K_S 被标注为尺寸、速度与质量的最佳平衡，i1-Q4_K_M 快速且推荐。静态量化存放在另一仓库，mmproj 文件也在该静态仓库中。
Hugging Face 上线 Sica-Quants-1 发布的 Qwen-Image-2.1-Uncensored-GGUF 模型。该模型基于 7B 参数架构，提供 4-bit、5-bit、6-bit、8-bit 和 16-bit 多种量化版本，暂未附带模型卡片，上月下载量尚未统计。
Reddit r/LocalLLaMA 用户汇报 AliceAI-80B-A3B-Base 的 instruct 微调进展：第 1 轮 SFT 完成，模型初步学会链式推理和对话，但 500 万 token 训练数据广度不足，checkpoint #1 严重欠拟合并暂不发布。
Hugging Face 用户 natsuto999 发布了基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 上游权重的无审查 GGUF 量化版本，提供 BF16（14.23 GB）到 Q4_0（4.15 GB）等多档量化文件，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，可直接生成成人及 NSFW 内容，输出取决于输入提示词与运行环境。模型可配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 本地运行，文本编码器可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存，许可证为 Qwen Research License。
fyb1214 将 huihui-ai 的 Huihui-Qwen3.8-27B Abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO GGUF 系列重新打包为 NInfer 引擎可用的单文件 .ninfer 容器，共发布 IQ2_XS、IQ2_S、IQ3_XXS、IQ3_S 四个量化档位，文件从 8.76 GiB 到 11.91 GiB 不等，其中 IQ3_S 档需要 16 GB 以上显存或卸载。该仓库仅做格式转换，abliteration（第 22–52 层去拒绝方向消融）由 huihui-ai 完成，文本塔无重新量化或再训练。模型仅在 Hugging Face 发布，安全过滤大幅降低，仅建议用于研究和受控环境。
TokenTinkerer 基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布了 TTQ 十档 GGUF 量化集，从 3.33 bpw 到 6.72 bpw，全部从上游 Q8_K_P 用自建 imatrix 重量化。每档以同一机器同一协议实测 KLD/RMS 与 llama-bench 速度，每档 KLD 均优于上游仓最接近尺寸的量化 1.26× 到 3.51×，同质量档位小 1.44 到 7.90 GiB，匹配对比下 decode 快 6% 到 19%、prefill 快 28% 到 80%。
推荐理由：作者用同一协议实测十档量化的KLD、体积与速度，并给出与上游仓位的逐项对照，读者可按显存和用途挑选合适的档位。
Hugging Face 用户 GSsmart 发布 Wan2.2 GSsmart Uncensored，一套同时适配 I2V 与 T2V 的无审查 LightX2V LoRA，免去在两类模型间反复切换。T2V 下人体准确率约 80–85%，I2V 效果取决于输入图像；叠加其他 LoRA 建议用 0.55–0.65 强度，本 LoRA 需保持接近满强度否则画面易模糊。