mradermacher 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 i1-GGUF 量化模型，提供按大小排序的多种量化版本及 0.2GB 的 imatrix 文件供自行制作量化。静态量化版本另行提供，使用方法可参考 TheBloke 的 README 说明。
#开源模型
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1919 Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1515 EsteefAi 镜像 Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF（IQ4_XS / Q6_K_P）
EsteefAi 在 Hugging Face 发布 ttindall 的 Qwen3.8-27B-Defiance-Uncensored-MTP-GGUF 镜像，文件与原版逐字节一致（SHA-256 相同），采用 apache-2.0 许可。镜像旨在保证 Philibert 安装可用，支持通过 Ollama 拉取 IQ4_XS 和 Q6_K_P 两种量化版本。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1919 mradermacher 发布 qwen2.5-1.5b-abliterated-argos 的 GGUF 静态量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 qwen2.5-1.5b-abliterated-argos 的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2_K（0.8GB）到 f16（3.2GB）共 12 种规格，其中 Q4_K_S、Q4_K_M 标注为快速推荐，Q8_0 质量最佳。weighted/imatrix 量化暂未提供，用户可通过 Community Discussion 提出请求。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 mradermacher 发布 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 LFM2.5-24B-A2B-abliterated 的 GGUF static quants 量化模型。该模型目前未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未被追踪。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5858 
atrezonator 发布 Qwen3.8-27B EfficientThink 无对齐版，附多档量化与拒答率实测
atrezonator 在 Hugging Face 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的 EfficientThink 无对齐版本，经 SFT 与 SimPO 后训练，拒答评测为 10 类 140 条提示中 4/140（2.9%）。同协议对比显示 SimPO 后 GPQA 升 3.54pp、LCB 升 5pp、MMLU 降 1.80pp；仓库提供 GGUF 六档、NVFP4、INT8-W8A8-QAT、AWQ-W4A16、静态 FP8 等多套量化包及 DFlash2/MTP draft，并附 DGX Spark 与 RTX PRO 6000 上的冻结实测成绩。
推荐理由：原文给出拒答率 4/140 的实测数据和 SimPO 前后 GPQA/MMLU/LCB 对比，读者可据此判断去对齐与能力保留的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2323 mradermacher 发布 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic-i1 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic-i1 的 GGUF 量化版本，支持 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具以 OpenAI 兼容服务器或命令行方式本地运行，也可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体工具。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化模型
Hugging Face 上线 mradermacher 制作的 Ministral-3-8B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化版本，该模型为无审查的推理模型。仓库页面显示模型大小约 0.4B 参数、架构为 clip，具体下载量数据暂未提供。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5454 lilcheaty 发布 RecursiveSI/flint 的 abliterated 去对齐权重版
lilcheaty 发布了 RecursiveSI/flint 的 abliterated BF16 衍生版本，按 Arditi et al. 2024 的拒绝方向方法从第 20 层估计方向并编辑了 12,131 个张量，采用 Apache 2.0 许可。Q3_K_M 量化版在 20 条保留提示上显式拒绝从 20/20 降到 0/20，20 条编码提示双方均 0 拒绝且 40/40 完成回答，作者提醒该小规模对比不代表通用安全或能力基准。运行需 llama.cpp PR #30928 等补丁，GGUF 转换版在 lilcheaty/flint-abliterated-GGUF。
推荐理由：作者给出了拒绝方向的估计方法与 20 条保留提示上的拒绝率前后对比，还说明了编辑未覆盖的局限。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 Heisengerg 发布 MOSS-Image NSFW 去审查 LoRA 权重
Heisengerg 在 Hugging Face 上发布 MOSS-Image NSFW 去审查 LoRA，基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 扩散模型加载使用，提示词触发词为 moss_xvstyle。该权重可用 Diffusers 通过 pipe.load_lora_weights 加载，也可在 Google Colab、Kaggle 及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用中运行。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3333 ShreyasK06 的 Tiny Shakespeare GPT：从零训练小规模 GPT 语言模型项目
一个从随机初始化、无预训练权重开始训练的 GPT 风格语言模型项目，使用约 1MB 的 TinyShakespeare 文本（1,115,394 字符、65 个字符类别），字符级 tokenize，模型 3.24M 参数，上下文窗口 256 字符。经 next-token prediction 预训练，选中的 exp_c_small 配置验证损失 1.4338、测试困惑度 6.19，并通过 React 前端与 Vercel serverless 后端以纯 JavaScript 逐字符流式输出。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3232 Spark-X2.6-4B-Abliterated GGUF 发布：内置 Sharp-Spark 聊天模板
cinnybun02 在 Hugging Face 发布 Spark-X2.6-4B-Abliterated 的 Q5_K_M GGUF（2.77 GiB），用 llama.cpp 的 gguf_new_metadata.py 仅改元数据，将 Sharp-Spark v1.0.0 模板内置为 tokenizer.chat_template，权重与源文件逐字节一致。该模型为 XHToken 的 4.1B dense thinking model，经 Heretic 去除 53 个张量中的 refusal 方向；spark2_5 架构下 131k 上下文时 KV cache 量化后约 1.9-2.5 GiB。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4040 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型基准测试数据上线 Hugging Face
Hugging Face 用户 Lordking998 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 量化模型。基准测试显示，Native MXFP4 格式在 32 并发下达 831.66 tokens/second 聚合吞吐，1 并发时为 146.84 tokens/second、首字延迟 p50 为 0.34 秒，整体吞吐高于 EXL3 2.875 和 EXL3 3.5 两种量化格式。模型以 uncensored（无审查）版本形式开源在 Hugging Face。
Hugging Face · 趋势模型AI 评分1717 Fibo-2.0 发布 ComfyUI 重打包版本
Hugging Face 上线 Comfy-Org/Fibo-2.0，为 BRIA AI 的 Fibo 2.0 模型提供 ComfyUI 重打包文件，包含 fibo2_dev 与 fibo2_edit_turbo 的 bf16 和 int8_convrot 版本，文本编码器为 qwen3vl_4b，VAE 为 flux2-vae。权重仅限非商业用途，商用需与 BRIA AI 另行协议。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 privastudio 发布 Qwen3.8-27B Abliterated GGUF 版本
privastudio 在 Hugging Face 上重新分发 huihui-ai 制作的 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 Q4_K GGUF 量化版（约 16.8 GB），打包为可在 PrivaEmanator 中本地加载的格式。该模型基于 Qwen3.8-27B，由 huihui-ai 移除了拒绝回答行为，附带 mmproj-BF16.gguf 视觉投影文件以支持图像输入，采用 Apache-2.0 许可证。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2727 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-W4A16-GPTQ 量化模型上线 Hugging Face
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-W4A16-GPTQ 模型，提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 部署方式，并支持 image-text-to-text 多模态推理。模型可通过 vLLM 或 SGLang 启动服务后以 OpenAI 兼容 API 调用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分66 Hugging Face 上架 liueeeeaa/qwen-image-21-uncensored-omni-lora-v01-comfy-fused 模型
Hugging Face 上架了 liueeeeaa/qwen-image-21-uncensored-omni-lora-v01-comfy-fused 模型仓库。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 文件为空，暂无更多模型细节。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2727 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Uncensored 发布
Riyan200324200324 基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 发布去审查版本 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Uncensored，采用 Guilherme34 的 uncensor 数据集与 QLoRA 微调，遵循 MIT 许可。模型需手动设置指定 system prompt 以获得去审查输出，训练使用 2 x RTX 4090（24 GiB），共 4 个 epoch；因完全依从请求，建议自行加对齐层。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6060 
KittenML 开源 Kitten-TTS 2：1.58-bit 三值权重 TTS，CPU 实时运行
KittenML 发布 Kitten-TTS 2 的代码与权重，称其为首个 1.58-bit（三值）TTS 模型，1.7B 参数，仅靠 CPU 即可实时生成。支持少于 5 秒参考音频的 zero-shot 声音克隆、20+ 语言跨语言克隆，以及重音与情感表达控制；代码和权重开源，提供 GitHub 与 Hugging Face 链接，定位为 ElevenLabs 的开源替代。
推荐理由：1.58-bit 三值权重让这个 1.7B TTS 只靠 CPU 就能实时运行，对没有 GPU 的本地部署用户是可查的开源替代选项。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2525 Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-W4A16-GPTQ 量化模型上线 Hugging Face
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-9B-abliterated-W4A16-GPTQ 模型，提供 Transformers、vLLM、SGLang 及 Docker 部署的官方用法示例，支持 image-text-to-text 多模态推理，并可通过 OpenAI 兼容 API 调用。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5656 
Recursive Flint 编码智能体模型引热议，基准成绩超越 Qwen3.6-35B-A3B
Reddit 用户 /u/returnity 介绍 Recursive Flint 编码智能体模型，称其为 40B 参数、2.5B 激活的模型，在 TerminalBench 2.1 和 SWE-bench Pro v2 上大幅超越 Qwen3.6-35B-A3B，其余所选基准持平或更好。模型采用 3:1 SWA 与全注意力比例，支持 262k 上下文，已提供 Recursive 博客、WIRED 报道、llama.cpp PR 和 Unsloth GGUFs。作者正在下载，几天后公布实测基准；更新称初步反馈显示 Ornith-1.5 仍是该级别标准，情况不如预期乐观。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2424 Huihui-Qwen3.5-4B-abliterated GGUF 静态量化版本发布
Nefarious1313 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-4B-abliterated 的 GGUF 静态量化版本，并提供多模态补充文件 mmproj-Q8_0 与 mmproj-f16。量化档位从 Q2_K（1.9GB）到 f16（8.5GB）共 13 种，其中 Q4_K_S（2.7GB）和 Q4_K_M（2.8GB）速度快、被推荐使用，Q8_0（4.6GB）质量最佳。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6060 DevelopingDad 发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local-Abliterated 去对齐权重
DevelopingDad 在 Hugging Face 发布基于 NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local 的去对齐独立权重，将 trial 117 实验的拒绝方向干预直接烘焙进 checkpoint，无需运行时 adapter。实测显示烘焙版拒绝数为 0/100（开发集）与 3/100（保留集），与原 adapter 的 KL 差异约 0.037 nats；散文解码约慢 12%（34.8 vs 39.4 tok/s），代码速度基本持平，需 B12X vLLM 运行时，serve-spark.sh 支持 262,144-token 上下文与 MTP 投机解码。
推荐理由：原文给出了拒绝率与 KL 的实测对比和单机性能数据，读者可以据此判断这个去对齐版本的实际代价与效果。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5656 
Flint 模型（FlintForCausalLM）合并进 llama.cpp
Reddit 用户 /u/jacek2023 发帖称 Flint 模型已合并进 llama.cpp，PR 在 6 小时后被合并，GGUF 版本托管在 unsloth/flint-GGUF。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分6161 
Recursive 发布开放权重 MoE 编码模型 Flint（39.8B 总参数、约 2.5B 激活）
Recursive 在 Hugging Face 开放其面向编码智能体的 MoE 模型 Flint 权重，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，Apache 2.0 许可。官方评测中 Terminal-Bench 2.1 得分 54.9%、SWE-bench Pro v2 为 89.7%、SWE-bench Verified 为 74.2%；仓库含 BF16 checkpoint 和 SGLang 部署套件，支持 262,144 token 上下文与 OpenAI 兼容工具调用，单个 B300 或 H200 GPU 即可运行一个副本。
推荐理由：官方模型卡完整给出架构规格、评测设置和单卡部署方法，读者可以据此判断这个编码智能体模型的实际部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 
NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型数据基础模型，无需训练即可超越监督学习
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，直接在企业数据库上做预测，无需任务训练、特征工程或表拼接，单次前向传播即可预测流失、需求、欺诈等结果，权重已开放下载。模型通过 in-context learning 读取最多 10,000 个历史样本，在 15 个数据库的 41 个任务上超过监督式关系深度学习和梯度提升树流水线，在 SAP SALT 企业基准上 MRR 领先 AutoGluon 集成 8%，微调后领先 16%；预训练使用基于 PluRel 方法的合成关系数据。模型可在 RelArena-α 榜单上以约 17 秒/千样本的速度达到 Elo 1,842，比最高分条目快约 430 倍。
推荐理由：原文给出了跨 41 个任务的基准对比和架构细节，可以了解结构化数据基础模型这条路线的实际水平与用法。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5050 
Mica v0.5 发布：最快的 4B 决策模型，单次决策仅 19.8 ms
Mica v0.5 是一个 4B 决策模型，可跑在单张消费级 GPU 上，在 RTX 6000 Ada 上 256 tokens 决策耗时 19.8 ms，比其他 4B 评测模型快至多 3.8x，比 API 决策模型快 25 到 340x。它在 JevBench Hard 得 84/111，为已知 4B 模型最佳，JDI 得 58.8，超过所有受测 9B 和 35B 模型。提供 INT8、BF16、Q8_0、IQ4_XS 等格式，8 GB 显存即可运行，采用 Apache-2.0 开源。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3838 
社区自制量化版：Swift 1.5 Qwen 3.8 Flash Next 采用 Heretic 方法压缩至 Unsloth Dynamic IQ4_XS
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户发布了 Swift 1.5 的自产量化版本，对全精度模型应用 Heretic 方法并量化到 IQ4_XS。其 tensor profile 提取自 Qwen 3.8 Flash Next 的 UD-IQ4_XS GGUF，量化所用 imatrix 覆盖数学、代码、英语、通用指令与工具场景。目前仅提供 IQ4_XS 格式，作者接受其他格式的请求。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分5151 GLM-5.3-Flash-UNCENSORED 路由专家 GGUF 发布，可在 1-2 张 RTX 3090 上运行
ily-lab 发布 GLM-5.3-Flash-UNCENSORED 的 R2-40 IQ5_KS 路由专家 GGUF，供 g53 引擎在 1-2 张 RTX 3090 上运行这个 320B 总参 / 18B 激活的 MoE 模型。该模型基于 zai-org/GLM-5.3-Flash（MIT），由 dealignai 制作去对齐版本，移除了安全拒绝；专家文件约 207 GB 分 13 个分片，密集骨干来自 dealignai/GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-FP8，相对 BF16 的平均 KL 散度为 0.026-0.036，并附 BF16 视觉投影器 gguf 支持图像输入。专家文件本身也是含全部张量的有效 ik_llama.cpp GGUF。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 wserdf6tgb/openmoss-image-NSFW-uncensored 上架 Hugging Face
Hugging Face 上线 wserdf6tgb/openmoss-image-NSFW-uncensored，这是一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的 LoRA 权重，用于生成无审查的 NSFW 图像。页面提供了用 Diffusers 加载 LoRA 权重的示例代码，并附 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等使用入口。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3030 prithivMLmods/Qwen3.8-27B-abliterated-MTP-GGUF 模型上线 Hugging Face
prithivMLmods 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-27B-abliterated-MTP-GGUF 模型，提供 BF16 量化版本。该模型为图像-文本到文本的多模态模型，可在 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama 等多种框架中加载运行，并支持通过 OpenAI 兼容 API 进行本地部署和调用。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5252 
Qwen-Image-2.1 Uncensored 混合精度 GGUF 量化版发布，4.39 GB 对比 BF16 保真度更优
Reizxn 在 Hugging Face 发布 abenzerps/Qwen-Image-2.1-Uncensored-Quantized 的逐层混合精度 GGUF 量化版，体积 4.391 GB、4.94 bits/weight，相对权重误差 0.0636。297 个张量独立量化并按最小化重构误差分配格式，组成 Q4_K×126、Q5_K×105、F16×66；实测平均 PSNR 24.25 dB，高于统一 Q4_K 的 22.44 dB，4 个测试主体中 3 个胜出，可用 stable-diffusion.cpp 或 ComfyUI-GGUF 加载，需搭配 Qwen-Image-2.1 VAE 和 Qwen3-VL-8B 文本编码器。注意仅适合 1024 及以上分辨率。
推荐理由：作者给出了逐层混合精度分配方法与逐张渲染的 PSNR 对比数据，读者可以按需判断该 4.39 GB 量化版相对统一 Q4_K 的保真度收益。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1717 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it The DECKARD Expresso Universe HERETIC 去审查版 GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Instruct 的 bf16 GGUF 量化版本（i1）。该模型为去审查（uncensored）指令模型，提供 GGUF 格式便于本地硬件部署。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3030 Tyler-LLM：1.7B–32B 本地隐私小模型系列在 GitHub 开源
Tyler Greaux 发布的 Tyler-LLM 是一系列 1.7B–32B 的本地小型模型，经前沿模型知识蒸馏而来，提供 GGUF 与 NVFP4 格式并内置 agent，无需云端、无遥测，采用 Apache-2.0 许可开源。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上架了 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-V2-Strong-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16 GGUF 量化模型，提供 IQ3_M 等量化格式。页面给出 Transformers、llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、MLX 等多种本地运行与部署方式，可通过 llama-server 启动 OpenAI 兼容本地服务器。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分2323 千问 Qwen 3.8 Flash Next 体验：确实不错
一位 r/LocalLLaMA 用户在 strata 中部署 Qwen 3.8 Flash Next（IQ4 xs 量化）后表示被其表现折服，称体验接近其去年专业场景使用的模型。他此前常用 3.8 27b（Q6 kv8），认为 Flash Next 虽不完美但已足够胜任大多数任务。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 mradermacher 发布 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking 的 bf16-i1 GGUF 量化版本
mradermacher 在 Hugging Face 上线 gemma-4-E4B-it-The-DECKARD-Expresso-Universe-HERETIC-UNCENSORED-Thinking-bf16-i1-GGUF 量化模型，提供 Q2_K 等量化格式。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持 OpenAI 兼容本地服务器，并适配 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade、LM Studio 等多种本地工具。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4141 
蚂蚁集团旗下 InclusionAI 开源 Ming-3.0-TTS-0.5B 语音合成模型
InclusionAI（蚂蚁集团支持）随 Ming-3.0-Audio-Tiny 一同发布了 0.5B 参数的 Ming-3.0-TTS-0.5B 语音合成模型。该模型支持语音克隆、语音设计、7 种语言以及情感与风格控制。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6868 Ternary-Bonsai-2 27B 无对齐版重打包为 1.75-bit GGUF 并附 MTP 草稿头发布
Cheurteen 在 Hugging Face 发布了 Hikari07jp 消融版 Ternary-Bonsai-2 27B 的重打包 GGUF：把三值权重从 2.125-bit 编码重新量化到 Prism 的 1.75-bit PTQ1_0 格式，并将 PrismML 的 MTP 草稿头以 Q4_0 重新量化合并。实测在 RTX 3070 8 GB 上，带草稿头的文件达 69.3 tok/s，无头版本 50.8 tok/s；困惑度 8.2894 优于 2.125-bit 版的 8.4593，MMLU 76.07%、HumanEval pass@1 75.00%，重打包仅改变 0.0943% 的权重、MMLU 差 0.14 点。
推荐理由：作者不仅重打包了消融权重，还给出困惑度、tok/s 和 MMLU 等前后对照数据，可以看清 1.75-bit 格式相对 2.125-bit 的实际收益。
Hugging Face Blog精选AI 评分5353 
IBM 发布 Granite Speech 5.0 系列语音模型，含新增 2B 及两款更新版本
IBM 在 Hugging Face 发布 Granite Speech 5.0 系列：新增 granite-speech-5.0-2b 语音语言模型，并更新 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。2B 版支持六语种转录与翻译、2000 词关键词偏置，英文平均 WER 5.06%，在开源权重 ASR 模型中排名第 2；Turbo CTC 版扩展至七语种并提速约 1.6 倍至 19,870 RTFx；4.1 2B Plus 说话人归因与时间戳更准，长语音 WER 降 24%。三款模型均为 Apache 2.0 许可，支持 Transformers、vLLM、llama.cpp 等。
推荐理由：官方给出各模型在 Open ASR Leaderboard 上的 WER、RTFx 和说话人归因误差对比数据，读者可据此挑选适合的语音模型。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3939 
inclusionAI 发布 Ling-3.0-tiny-UBTree 与 Ling-3.0-flash-UBTree 推测解码草稿模型
inclusionAI 的 Ling3-Tiny-UBTree-B16 是为 Ling-3.0-tiny 配套的 UBTree 推测解码草稿模型，采用五层 DFlash 骨干，结合可学习的 bigram 选择器，为目标模型验证提出多个候选延续。同期还发布了 Ling-3.0-flash-UBTree。