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#微调
10月10日周六
  2. GitHub · 灵魂体仓库19

    enhancing-llms：用高级微调技术提升大语言模型在 GLUE 和 SuperGLUE 上的表现

    GitHub 仓库 enhancing-llms 提供论文 "Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques" 的实现与实验，探索面向领域任务的高级微调方法。该方法在 GLUE 上从基线 84.2% 提升至 92.5%（+8.3%），在 SuperGLUE 上从 76.8% 提升至 89.3%（+12.5%），并采用优化训练管道加快收敛。项目基于 MIT 许可证开源。

  3. GitHub · 3D 生成新仓库15

    RiddleForge-GPT 开源：从零训练小型模型生成数学谜题并给出解答

    GitHub 新仓库 RiddleForge-GPT 提供从零训练的完整项目，教一个小型语言模型生成数学谜题并附逐步解答，定位为可部署的课堂或辅导工具。项目包含训练管线、推理感知生成层、多语言界面与可部署 Web 体验，强调谜题数字可验证、难度可调，并支持深浅色模式、可复现的 seed 控制与输出溯源日志。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库11

    Synkro：从任意文档生成 LLM 训练数据的开源框架

    Synkro 是一个开源框架，可从任意文档生成用于大语言模型的对话、tool calling 和评测数据，支持训练数据集准备。它内置数据生成、格式转换和评测指标工具，输出 JSON、CSV 或 XML 格式，支持 Windows、macOS 和 Linux。项目 topics 涵盖 fine-tuning、SFT、synthetic-data 等，可通过 GitHub Issues 和社区论坛获取支持。

  5. GitHub · 灵魂体仓库15

    GitHub 开源项目 enhancing-llms：用高级微调技术提升 LLM 性能

    GitHub 仓库 enhancing-llms 发布了论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》的实现与实验，探索超越传统方法的高级微调策略和领域适配技术，在 GLUE 和 SuperGLUE 上取得 SOTA 结果：GLUE 从 84.2% 提升至 92.5%（+8.3%），SuperGLUE 从 76.8% 提升至 89.3%（+12.5%）。项目包含训练脚本、实验配置与分析 notebook，采用 MIT License 开源。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库25

    NeuroForge：面向大语言模型的 RLHF 训练开源工具包

    开源项目 NeuroForge 发布，这是一个基于 MLGym 风格模块化环境的大语言模型 RLHF 实验工具包，把训练过程重构为策略模型、奖励模型与交互式任务环境的持续循环。项目内置 PPO 风格策略优化、可插拔奖励函数、环境多路复用、rollout 重放审计、基于 SQLite 的实验追踪，并提供仪表盘、CLI 与程序化 API。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库77

    lora-kernel：基于 Gemma 4 E4B 的本地专用 Agent 记忆与路由系统

    EvolvingAgentsLabs 发布开源项目 lora-kernel（Apache-2.0），将事实存放在可人工编辑的 markdown 笔记库中，仅用 LoRA 训练小模型导航检索，由微型路由器把超出专家范围请求转交前沿模型。实测包括 inbox triage 专家 0.989 对裸基座 0.345、wiki 多跳问答 38/40 对 19/40、改笔记后 17/17 返回新值且零重训；引用门控拦截 165 个错误答案中的 86 个、误拦 347 个正确值中的 43 个。项目在 16 GB MacBook Air M4 上经 llama.cpp 和 OpenClaw 实跑通过，但全部测量基于生成测试集与真实法规文档，尚无真实用户流量；未通过项记录于 docs/RECORD.md。

    推荐理由：项目用可编辑的 markdown 笔记库存放事实、LoRA 只学导航流程，并公开每项实验的成败记录，方法与数据都可查证。

  8. Reddit · r/SillyTavernAI29

    在 SillyTavern 搭建本地微调无审查 RP 引擎的计划：Gemma 4 26B-A4B + LoRA 微调

    一位 Reddit 用户公布了在 SillyTavern 上搭建本地、无审查 RP 引擎的计划，目标是让模型像 GPT 4o-5.1 那样对话。他从聊天记录提取了 7000 多条样本生成 JSONL 训练文档，计划在 RunPod 和 Unsloth 上用 LoRA 或 QLoRA 微调 HuggingFace 上的 abliterated 版 Gemma 4 26B-A4B，成本约 $13、耗时 8 小时。之后转为量化 GGUF，用 llama.cpp 运行，并通过 Tailscale 和 Termux 从手机连接使用。

  9. GitHub · 去对齐工具与仓库23

    Kubeflow Trainer：Kubernetes 原生分布式 AI 训练平台（v2.3.0 已发布）

    Kubeflow Trainer 是 Kubernetes 原生的分布式 AI 训练平台，用于大规模 LLM 微调与训练，支持 PyTorch、MLX、HuggingFace、DeepSpeed、Megatron-LM、JAX、XGBoost 等框架。最新 v2.3.0 引入 runtime snapshot 机制、增强 MPI 支持并提议 Megatron-LM 示例。平台集成 Kueue、Slurm Bridge、KAI Scheduler，提供零拷贝分布式数据缓存，并通过 Python SDK 的 TrainJob 和 Runtimes API 供开发者使用，项目目前处于 alpha 状态。

  10. GitHub · 灵魂体仓库12

    API Evangelist 发布 OpenPipe 平台的第三方 API 档案

    API Evangelist 在 GitHub 发布了 OpenPipe 的第三方公开 API 档案，包含 Kin Score 和 Agent Readiness 两个独立评分。OpenPipe 是一个微调与推理平台，可将昂贵的前沿 LLM 工作负载蒸馏为更小、更便宜的专业模型，支持捕获 OpenAI 和 Anthropic 的生产 trace、judge 评估、结果缓存，并通过 OpenAI 兼容 API 提供服务，同时支持代理外部模型。档案信息全部来自公开渠道，仓库不含任何软件。

  11. GitHub · 灵魂体仓库27

    karitselmuthu/Enterprise_LLM_Training_Alignment：企业级 LLM 训练与对齐工作区

    GitHub 上的 Enterprise_LLM_Training_Alignment 项目提供了一个可复现的企业支持助手训练与评估工作区，示例数据为合成数据，不捆绑工单系统连接或预训练模型。流水线覆盖 SFT（全量微调或 LoRA/PEFT）、DPO、奖励模型、PPO 及 GRPO 等对齐实验。项目要求 Python 3.10 或更新版本，数据集按 org_id 确定性切分以降低客户数据泄漏。

  12. GitHub · 灵魂体仓库22

    LLM-2026 Group6：用 Qwen2.5-1.5B-Instruct 对 XED 数据集做跨语言多标签情感分类

    该项目基于 XED 情感数据集（英语 + 罗马尼亚语）比较 Qwen2.5-1.5B-Instruct 上的 plain prompting 与 LoRA/QLoRA 微调两种方案，LoRA 配置为 r=16、alpha=32、dropout 0.05，训练采用 lr 2e-4、batch 16、3 epochs。项目另用 EuroLLM-1.7B-Instruct 做纯 prompting 对比，包含 70/20/10 数据划分、zero/majority/random 基线和阈值 0.15 解码，全部实验可在 A100 上约 2 小时复现。

  14. GitHub · 去对齐工具与仓库73

    AINode 开源：一条命令把 NVIDIA GPU 变成本地 AI 集群平台

    AINode 在 GitHub 开源，一条命令即可在 NVIDIA GB10（DGX Spark、ASUS GX10）或任意 NVIDIA GPU 主机上安装自托管 AI 平台，提供浏览器内推理、微调、量化和 OpenAI 兼容 API，支持 UDP 自动发现组网和跨节点 tensor parallel。README 附带作者在自有 4 节点 487 GB VRAM 集群上的实测记录，包括 Qwen3-235B-A22B TP=4 16.5 tok/s、DeepSeek V4 Flash TP=2 34.5 tok/s 等吞吐与编码 harness 数据，并明确列出尚未验证的项目如 TP=4 当前路径和 Ornith 1.5 视觉。

  16. GitHub · 去对齐工具与仓库16

    enhancing-llms：先进微调技术增强大语言模型的开源实现

    Induction AI 在 GitHub 开源了论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》的实现，探索领域自适应等先进微调方法。该方法在 GLUE 上从 84.2% 提升到 92.5%（+8.3%），SuperGLUE 从 76.8% 提升到 89.3%（+12.5%）。仓库含训练脚本、实验配置与分析 notebook，采用 MIT License 开源。

10月9日周五
  2. GitHub · 灵魂体仓库24

    ondrysL 开源 llm-reasoning-optimization v0.1：缩短 Qwen3-0.6B 思考过程的数据管道首发

    独立研究项目 llm-reasoning-optimization 发布 v0.1，目标是用 SFT 加 GRPO 缩短 Qwen3-0.6B 的思考长度且不损失答题准确率，当前版本仅实现数据准备管道，尚未包含 SFT 训练、GRPO 和评估。管道克隆 BottleCapAI ThinkingCap-Test 固定 commit，下载四个数据集并加载 GSM8K 人工解答生成 SFT 数据，保留 BottleCap 评估基准（SVAMP、BFCL、MBPP+、IFEval）不用于训练，每来源固定 seed 0 并留出 200 条防止训练验证泄漏。下一步计划包括基于 LoRA 的 SFT 训练、BottleCap 评估适配器及 vLLM 后端。

  3. arXiv · cs.AI43

    只会打分不会搜索的特权教师：批评条件化的在线自蒸馏推理方法

    arXiv 论文研究发现，on-policy 自蒸馏中基于参考答案打分的教师信号既不能定位推理错误，也不能可靠区分正误 rollout。论文提出批评条件化自蒸馏：先让教师生成批评，再据此打分，产生的信号能定位错误并使概率转向"Wait""But"等回溯 token。该批评在测试时能解出原本无法解出的数学题，并在冷启动 GRPO 中为可验证奖励无法提供信号的问题提供优势信号。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库47

    SIbalsa：支持本地 LLM 推理与联邦学习的 Android 开源库

    开源项目 SIbalsa 提供了一个可复用的 Android 库，将本地 LLM 推理、用户反馈存储、端侧学习和数值更新的联邦学习串联起来，模型与分词器需由集成者自行提供。设备在闲置、灭屏、连接已验证 Wi-Fi 且充电时，用反馈训练 LM-head LoRA 小适配器，服务器只聚合数值变化量，经运营者评估和显式晋升后部署。原实现为 Java/C++/Python，采用 Unlicense 许可，不含预训练模型和外部运行时依赖。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库17

    ATML PA2 LLM 后训练课程作业启动仓库 shehryarasiflone/ATML-PA-2-LLM-PostTraining 发布

    ATML PA2 的学生启动仓库发布，覆盖 DPO、PPO、GRPO、安全校准与 RLVR vs RLAIF 五个任务。仓库有意留空训练循环和消融编排，Task 1-3 各含一个需自行发现并修复的算法缺陷；Task 4-5 提供固定的 AI 安全 judge、RLVR verifier 和成对 RLAIF judge。资产通过 GitHub Release 下载，参考环境锁定 Transformers 4.57.1、TRL 0.27.2、PEFT 0.17.1，PPO/GRPO 从提供的 midpoint checkpoint 续训，默认 continuation 生成长度上限 512 token。

  6. GitHub · 灵魂体仓库41

    finetuning-deployment-pipeline：开源模型 LoRA/QLoRA 微调与部署入门项目

    GitHub 开源 starter 项目 Mehta-Amit-Codes/finetuning-deployment-pipeline，用 Hugging Face PEFT/TRL 对开源模型（默认 Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct）做 LoRA/QLoRA 微调，通过 FastAPI 提供 /generate、/compare 等接口，并用 Streamlit 对比 base 与微调模型。评测采用成对比较和 bootstrap 95% 置信区间，xAI（Grok）API 仅作可选评分 judge，并可按 /admin/eval-score 低于 rollback.min_score 时回退到 base 模型。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库23

    Ratnesh-181998/Foundations-of-LLMs：LLM 基础学习资源合集

    GitHub 仓库 Foundations-of-LLMs 汇总了大语言模型学习资料，涵盖预训练、微调与人类对齐等核心概念。内容包括生产级 LLM 构建指南（RAG、LangChain、LlamaIndex、Agent 等 12 章）、Stanford CME295 共 9 讲课程提纲，以及 Vizuara 的 43 讲从零构建 LLM 系列，含 GPT-2 124M 参数模型与 Python 实现练习。

  8. GitHub · 去对齐工具与仓库24

    Ahn-JuHwan/rag-llm-pipeline：RAG + LLM 全流程流水线仓库

    一个跟着패스트캠퍼스 RAG 课程完成的开源流水线，从数据集生成、LoRA 微调到评估与部署跑通完整一环，目标是打造福尔摩斯风格聊天机器人。项目用 GPT-3.5 生成对话数据集，以 LoRA（r=8, alpha=16）微调 camel-5b-hf 模型，并用 GPT-4 作为评估者对比微调前后效果；服务端基于 FastAPI + LangServe 提供 RAG API，前端为 Streamlit 聊天界面，全部在 Colab GPU 环境运行。

  9. GitHub · 灵魂体仓库30

    llm-engine：基于 PyTorch 的配置驱动语言与媒体模型引擎（dev-gopi 开源）

    GitHub 仓库 dev-gopi/llm-engine 是一个基于 PyTorch 的配置驱动语言与媒体模型引擎，定位为教育性和实验性项目，不附带预训练权重。其活跃 GPU 配置为 40K 词表、16 层、约 81.3M 参数的模型，另含约 13.96B 参数激活、97.28B 的 MoE 规划配置和 1B/7B/30B 目标。功能覆盖 tokenizer 训练与安全词表扩展、预训练、SFT、恢复训练、DPO、评估、RAG、网页搜索、图像与音视频 latent diffusion，以及 OpenAI 兼容 API。

  10. GitHub · 去对齐工具与仓库32

    llm-engine：基于 Qwen2.5-0.5B-Instruct 的模块化 LLM 工程实践项目

    GitHub 开源项目 llm-engine 提供了一套模块化 LLM 工程栈，覆盖 LoRA/PEFT 微调、评估、RAG、推理网关与 Docker 部署，面向 CPU 本地开发，领域为医学教育。项目以 Qwen2.5-0.5B-Instruct 为基座，使用 145 条医学 QA 数据，LoRA 可训练参数 1,081,344（约 0.2184%），LoRA 模型延迟从约 12.41 s 降至约 2.14 s，但关键词覆盖率由约 0.61 降至约 0.448。RAG 采用 Sentence Transformers 与 FAISS，检索实验 Recall@1 和 Recall@3 均为 1.00。

  11. GitHub · 灵魂体仓库72

    chloe-mp 微调 SmolLM2 做 function calling，并审计 xLAM 基准的评分缺陷

    作者在 Salesforce/xlam-function-calling-60k 上微调 SmolLM2，135M 全量微调达 21.80%，1.7B LoRA 达 83.47%、QLoRA 达 72.61%，Instruct 起点比 base 起点高 8.4 个点。作者还用 LLM-as-judge 加盲审人类复核审计评测本身，估计约 15.0% 的 exact match 失败是对任何模型都无法产出的参考答案打分，高于此的原始 20.5% 被修正；1.7B 微调模型与 235B 通用模型在 300 例子集上统计上无显著差异。仓库含完整训练、评测、judge 审计脚本与模型和数据集产物。

    推荐理由：作者在给出微调结果的同时，用盲审人类复核修正了基准里不可推导参考答案的比例，评测方法本身值得细读。

  12. GitHub · 去对齐工具与仓库36

    victusfate 开源 llm_mastery：在家动手训练大语言模型的项目式课程

    GitHub 用户 victusfate 开源了 llm_mastery，一个在家构建、训练、评估和改进语言模型的项目式课程，含 35 个讲解子模块、52 个实验指南和可选的 24 周强化计划。课程基于 MIT 许可，起步无需 API key 或云支出，并配套 AI 导师协议、掌握度评估表，以及面向 LM Evaluation Harness 或 DataTrove 的开源贡献路径。仓库源码为 TypeScript，部署于 GitHub Pages 与 Cloudflare Pages（llmmastery.org）。

  13. GitHub · 灵魂体仓库20

    tooooolathon/enhancing-llms：基于高级微调技术增强 LLM 的论文配套开源仓库

    GitHub 仓库 toooolathon/enhancing-llms 开源了论文 "Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques" 的实现与实验代码，探索面向领域任务的新型 LLM 微调方法。其方法在 GLUE 上取得 92.5%（基线 84.2%，+8.3%）、SuperGLUE 上取得 89.3%（基线 76.8%，+12.5%）的成绩，项目采用 MIT License。

  14. GitHub · 去对齐工具与仓库59

    SpectraLLM 开源：PDF 文档一键微调出本地领域模型

    GitHub 项目 devdownin/SpectraLLM 发布，宣称在单一应用内将 PDF、DOCX 等文档经混合检索问答后微调为本地模型，100% 本地运行、无云端 API。流程包括摄入、问答（关键词+向量混合搜索、reranking、ReAct 多跳推理）、QLoRA/DPO 微调和单文件 GGUF 导出，可配合 llama.cpp、Ollama 等运行。默认模型下载约 4.8 GB，需 Docker Engine 25+ 与 16 GB 内存，GPU 可选，AGPL-3.0 协议。

    推荐理由：把文档摄入、混合 RAG、QLoRA 微调和 GGUF 导出整合成一个本地 Docker 项目，对想私有化部署知识库的人有可参考的完整流程。

  15. GitHub · 灵魂体仓库65

    trajectory-sft-agents 仓库发布 Qwen2.5-1.5B 与 Qwen3-1.7B 的轨迹SFT与GRPO后训练流程

    独立研究仓库 trajectory-sft-agents 发布在消费级单卡上运行的小模型Agent后训练项目。基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的 ALFWorld 实验，用600条环境执行验证的专家轨迹做 LoRA SFT，再经在线GRPO，完整任务成功率由 Base 6.25% 提升至 SFT 68.75%、SFT+GRPO 77.08%。另一组 BFCL 实验将 Qwen3-1.7B 的多轮工具任务测试成功率从 2.5% 提升至 32.5%，单张RTX 5090训练约70分钟。仓库公开训练配置、专家轨迹、LoRA权重与逐题rollout，附CPU可运行的证据核验脚本；作者说明这是域内训练与内部留出评测结果，域外小样本评测未观察到明显退化但也不构成通用能力提升的证明。

    推荐理由：作者给出完整训练链路、逐题成绩和可复现证据，读者可以在消费级单卡上照此复现小模型Agent后训练。

  16. GitHub · 去对齐工具与仓库57

    百度百舸开源 LoongForge 训练框架，覆盖 LLM、VLM、扩散与具身模型

    百度智能云百舸团队在 GitHub 开源了训练框架 LoongForge（Apache 2.0，源自 AIAK-Training-LLM），用于加速 LLM、VLM、扩散和具身模型训练，支持预训练、继续预训练、SFT 和 LoRA。框架采用多后端架构，Megatron Stack 服务于 LLM、VLM 与扩散模型，Torch-Native Stack 服务于 VLA 和 WAM 具身模型；TAOT 方法可将 MoE 专家并行负载不均的开销最高降低 74%，具身模型 DreamZero 实测达 4.38 倍基线吞吐。支持 DeepSeek-V4、Qwen3.8、GLM-5.3-flash、Kimi-K3、GR00T-N1.7 等模型，提供 NVIDIA GPU 和昆仑 XPU 双硬件支持。

  17. GitHub · 灵魂体仓库14

    enhancing-llms：基于高级微调技术提升 LLM 性能的开源实现

    GitHub 开源项目 enhancing-llms 提供论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》的实现，探索新的微调方法以改进 LLM 在特定领域任务上的表现。其方法在 GLUE 上达到 92.5%（基线 84.2%，提升 +8.3%），SuperGLUE 达到 89.3%（基线 76.8%，提升 +12.5%）。项目含训练与评估脚本、领域适配技术和优化训练管道，采用 MIT 许可证开源。

  18. GitHub · 灵魂体仓库54

    llm-distillery：用 Gemini Flash 蒸馏 Qwen2.5 构建本地领域分类器的开源框架

    veen-systems 在 GitHub 开源 LLM Distillery 框架，用 Gemini Flash 作 oracle 生成标注数据，蒸馏出本地运行的 Qwen2.5-1.5B/7B 领域分类器，成本降低 100 倍、推理快 50 倍。已部署 sustainability_technology v1 和 uplifting v5 两个过滤器（Qwen2.5-1.5B + LoRA，18.5M 可训练参数，MAE 分别为 0.690 和 0.681），涵盖数据准备、验证、训练与预过滤/模型/后过滤三级推理流水线；按每日 4000 篇文章估算，单过滤器每年可节省约 1450 美元，项目采用 EUPL v1.2 许可证。

  19. arXiv · cs.CL48

    CAST：面向跨 Tokenizer 在策略蒸馏的信用对齐方法

    CAST（Chunk-aware credit Assignment with Selective Token Anchoring）是一种 shift-or-stay 框架，解决跨 tokenizer 在策略蒸馏中的信用分配问题：对已对齐 chunk 按预测不确定性和教师信号平滑度重新分配优势，对未对齐位置用 KL 惩罚将学生锚定在初始策略上。在六个数学、科学和代码 benchmark 上，CAST 从 Qwen3-8B 向 Mistral-7B 和 Llama-3.1-8B 跨 tokenizer 迁移时，平均分别超过最强基线 2.45 和 1.32 分，向共享 tokenizer 的 Qwen3-1.7B 迁移时超过 2.10 分。

  21. GitHub · 灵魂体仓库30

    HyperNix-pip 0.72.6 更新：AI 模型训练工具包新增每日密钥、Conceal 模式与 tvtop-max

    HyperNix-pip 发布 0.72.6 系列更新，这是一个面向新旧设备的 AI 模型端到端训练工具包，最初用于将 HyperNix.1 转换为 GGUF。新版引入每日轮换的 v2.1 密钥、保护隐私的 Conceal 模式、OpenTUI 上的十面板监控工具 tvtop-pro/tvtop-max，并修复 GGUF 导出使 llama.cpp 可正常打开。0.72.7 将 Python 最低版本提升至 3.12 并支持 3.15；工具跨 Linux、macOS、Windows 平台。

  22. GitHub · 去对齐工具与仓库74

    GitHub 开源项目 soulkiller：用个人数据微调 Qwen3 复刻你自己

    GitHub 开源项目 soulkiller 可将你的邮件、聊天、帖子等 14 类个人数据导出，微调成一个模仿你说话风格的 Qwen3 模型，并配套检索记忆索引，全程在本地 Mac 解析、自有 GPU 训练，无云端 API。项目采用 QLoRA 微调（Qwen3-4B/8B/14B，16 GB 显存可跑），仅对你本人的消息计算 loss，导出 LoRA 适配器和 GGUF；记忆部分基于 bge-m3 多语言嵌入索引做检索增强，仍在开发中。作者警告训练后的模型会记住你和联系人的隐私细节，切勿发布。

    推荐理由：原文给出从数据导出、QLoRA 微调到检索记忆索引的完整做法，想要复刻个人数字分身的读者可以照着跑。

  23. GitHub · 灵魂体仓库19

    GitHub 开源仓库 enhancing-llms：用高级微调技术增强大语言模型（LLM）

    GitHub 仓库 zaolala/enhancing-llms 实现了论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》，探索面向特定领域任务的新型微调方法。该方法在 GLUE 上取得 92.5%（基线 84.2%，+8.3%），在 SuperGLUE 上取得 89.3%（基线 76.8%，+12.5%）的结果。仓库包含源码、实验配置与 Jupyter notebooks，采用 MIT License 开源。

  24. GitHub · 去对齐工具与仓库50

    ModelScope ms-swift：大模型与多模态大模型微调部署框架

    ModelScope 社区的 ms-swift 是一个大模型与多模态大模型微调及部署框架，支持 600+ 纯文本大模型和 400+ 多模态大模型的训练、推理、评估、量化与部署全流程。框架集成 Megatron 并行技术（TP、PP、CP、EP）和 GRPO、DAPO、GSPO 等 GRPO 系列强化学习算法，内置 150+ 数据集，支持 LoRA、QLoRA 等轻量化微调，7B 模型量化训练仅需 9GB 资源。近期更新包括支持 Xing4.0-29B-A4B、DeepSeek-V4.1-Flash 及 Day-0 支持 Qwen3.8-Flash-Next。