Edge0 发布 Audio8-TTS-Realistic-Air：0.6B 多语言语音克隆模型
Edge0 在 Hugging Face 发布 Audio8-TTS-Realistic-Air，基于 Audio8-TTS-Preview-0.6b 改进语音真实感，保持 0.6B 主模型规模与零样本声音克隆能力。该版本支持语言从 11 种扩展到 23 种，新增 12 种语言，并沿用相同的 Transformers 推理接口。仓库包含完整模型权重、44.1
开源生态
技术方向 · 开源模型、框架与仓库动态：权重开放、社区项目、开源与闭源的力量对比 · 共 2105 条
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11月2日周一 · 14 条
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智元发布Worken度量衡与GO-3等具身技术矩阵
智元创新日在上海举行，创始人稚晖君提出具身智能新度量衡Worken（有效智能工时），以活跃机器人数量×自主工作时长×产出效能比衡量机器人真实生产力，并展示龙旗产线、香格里拉酒店等实时工时看板。智元公布上半年出货9700台、全球份额超43%、收入近20亿元，并发布GO-3 Preview基座模型、AGILE运动引擎、WITA-Omni全模态交互模型、AHA3硬
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vLLM v0.33.0 发布：新增多模型支持与解码加速
vLLM 发布 v0.33.0，包含来自 389 位贡献者的 927 个提交。该版本新增 Reflection Beam-1.0、Yandex AliceAI-Foundation-80B-A3B、Step-5 Preview 等多个模型支持，升级至 PyTorch 2.14 并放弃 CUDA 12.9，同时引入 XPress、FLy 等投机解码优化及 GB
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OpenEuroLLM 发布 Prelude 9B 中间训练检查点
OpenEuroLLM 在 Hugging Face 发布 Prelude 9B 的中间训练检查点，这是一个实验性 9B 稠密基座模型，正在 CINECA 的 Leonardo 超算上训练。模型采用类 Qwen3 架构，在 10T token 上训练，覆盖 36 种欧洲语言（数据混合中为 41 个语言/文字代码），以 Apache 2.0 许可发布，各迭代检
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Teutonic-I Reliquary RL 最新检查点镜像发布
Hugging Face 上发布了 ReliquaryForge/Teutonic-I-Reliquary-RL，这是 Bittensor 子网 81（Reliquary）上异步强化学习运行 teutonic-rl-async-v1 的最新检查点（版本 157）。该 9B 模型基于 Teutonic-I-Reliquary-SFT 做 RL 训练，rollo
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阿里 FunASR 发布 v1.4.20：修复说话人依赖导入错误
阿里 FunASR 发布 v1.4.20，主要修复可选说话人依赖导入失败时被无关 NameError 掩盖的问题，改为抛出可操作的 ImportError，同时保留纯 ASR 构建能力。该版本还包含运行时 CLI、Torch 运行时打包、流式 ONNX 封装（0.4.4/0.4.5）等多项修复，并附带了 llama.cpp/GGUF 预编译运行时下载。
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KoboldCpp 音乐生成模型文件发布
Hugging Face 上发布了 koboldcpp/music 仓库，提供用于 KoboldCpp 音乐生成的 Ace-Step 1.5 模型文件，需要 KoboldCpp 1.109 及以上版本。该仓库还提供 YuE2 模型文件，可在 KoboldCpp 1.124 及以上版本中使用。用户可使用 .kcppt 配置文件自动下载对应模型，简化配置流程。
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llama.cpp b12034：修复 WebGPU scratch 分配尺寸非单调问题
llama.cpp 发布 b12034 版本，主要修复 WebGPU 后端的 CI 问题：此前 flash attention vec 路径与 MMVQ 路径会在 dst 之后追加 scratch 区域，但 get alloc size 仅在该批次走对应路径时计入该开销，导致分配尺寸对 batch 长度不单调，在 GGML SCHED NO REALLOC
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FunASR ONNX runtime 发布 v0.4.5
阿里 FunASR 发布独立包 funasr-onnx 0.4.5，修复流式 Paraformer 在短包或无特征包场景下的 IndexError，并保留缓冲音频、前端最终刷新及既有 overlap-cache 终止路径。该版本包含 0.4.4 的修复，依赖与模型权重不变，根包 funasr 最新版本仍为 v1.4.19。
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小米开源150元AI硬件HachimoDock，可指挥Agent与控智能家居
小米内部创新产品团队孵化并开源了AI硬件HachimoDock（哈基米机），硬件自制成本约150元，集桌宠、语音操控电脑端Agent、智能家居联动和自定义组件创作于一体。该产品已在GitHub公开软件源码，并在嘉立创提供硬件物料清单与装配教程，引发社区大量复刻，导致开发板和屏幕等元器件涨价缺货。团队希望以此降低AI硬件创作门槛，并预告将推出更多AI硬件新品。
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阿里 FunASR 发布 funasr-onnx 0.4.4
阿里 FunASR 发布独立包 funasr-onnx 0.4.4，可通过 pip 安装，不更新根 funasr 版本。该版本包含此前合并的流式 Paraformer 零重叠缓存、空最终输出、VAD 与跨流缓存重置、时间戳对齐及富转写事件处理等修复，并在两个发行包中加入 MIT 声明。运行时依赖与模型权重未变，发布经过 wheel、sdist、CI 及包字节
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JIRU-W 发布逐层负载均衡损失的 3.7B MoE 研究模型
研究者 JIRU-W 在 Hugging Face 发布了一个从零训练的 3.7B 参数 MoE 语言模型，使用 10B token 的 OLMoE 数据，唯一改动是将负载均衡损失改为逐层计算并取平均（router aux loss per layer=True），其余代码、数据、种子和超参与对照模型完全一致。该模型基于 OLMoE 架构，共 16 层、每层
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MiniMax-M3.1-Flash GGUF 量化版发布，4270 亿参数模型可在普通 PC 运行
开发者 LyJonathan 在 Hugging Face 发布了 MiniMax-M3.1-Flash 的 GGUF 量化版本，并配套自研推理引擎 Sparsa，使这个 4270 亿参数的 MoE 模型能在普通 PC 上运行。其中 124.5 GB 的 IQ2 XXS 档位可在两张 16 GB 显卡加 121 GB DDR4 内存的配置上运行，提示处理速度
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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 Maya GGUF 量化版发布
开发者 peasantsmith 在 Hugging Face 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本（Maya-S 与 Maya-XS），专为 Project Maya 推理引擎设计，通过将高频专家保留在 GPU、其余专家从内存和 SSD 读取，使模型可在 128GB 内存的 PC 上运行。两个量化版本均基于 De
11月1日周日 · 6 条
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Mr-J-369 发布可直接用于 FancyAI 的 DiT 图像模型
Hugging Face 用户 Mr-J-369 发布了 dit-Q4 0-Qualcomm 模型仓库，提供可直接加载到 FancyAI 应用的 DiT 图像模型文件，涉及 DiT、FLUX、Krea、Qwen 等标签。用户需先安装 FancyAI，下载对应模型家族的编码器与 VAE 组件，再从本地磁盘读取模型文件进行渲染，无需转换或额外配置。
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Pika 基于 MiniMax H3 开源 H3 Flex，六步实现音视频联合生成
Pika 基于 MiniMax H3 发布衍生模型 Pika H3 Flex，开放适配器权重与推理代码，通过六步去噪联合生成画面和声音，支持文本、首尾帧及多模态参考输入。该模型原生支持 480P、768P 输出，可生成约 5 至 15 秒视频及同步立体声音频，并提供 ComfyUI 工作流与 Hugging Face Diffusers 接入。Pika 通过
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llama.cpp 发布 b12032：SYCL 后端改用 PkgConfig 查找 LevelZero
llama.cpp 发布 b12032 版本，主要变更是 SYCL 后端尝试通过 PkgConfig 查找 LevelZero 的头文件与库。该版本同时提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端。此次更新属于构建与后端适配层面的维护性发布，
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llama.cpp b12031：OpenCL 后端初步支持 IQ3 量化
llama.cpp 发布 b12031 版本，为 OpenCL 后端新增对 IQ3 S 和 IQ3 XXS 两种量化格式的初步支持，涵盖 AOS/SOA 矩阵向量乘、tiled matmul、Adreno GPU 上的 noshuffle GEMM/GEMV 与 dp4a 路径，并针对 Adreno 解码和窄批次做了优化。该改动由高通工程师参与贡献，部分代码
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llama.cpp 发布 b12029：修复 InternVL CLS token 顺序
llama.cpp 发布 b12029 版本，主要修复了 mtmd 模块中 InternVL 的 CLS token 顺序问题（#30886）。该版本同时提供覆盖 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 的多平台预编译二进制，涵盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等多种后端。此次更
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llama.cpp b12028：测试中启用 Gemma 4
llama.cpp 发布 b12028 版本，主要变更是在 test-llama-archs 测试中启用 Gemma 4，并针对 Gemma 4 使用 GQA。该版本同时提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台预编译二进制，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端。此次更新属于测试与构建层面的维