K2-Horizon-MoVA-36B-A4B 社区 GGUF 量化版发布
Hugging Face 用户 ngquocvinh 发布了 IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B 的社区 GGUF 量化版本，提供从 Q8 0 到 Q1 0 共 15 种量化档位。该基础模型是采用 Mixture-of-Values 注意力的稀疏 MoE 模型，总参数 36B、每 token 激活约 4B，原生支持 524,288 tok
Hugging Face
公司与模型 · Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表
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9月14日周一 · 14 条
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AutoRound 两行参数修正：GGUF 量化精度大幅提升
Archsloth 在 Hugging Face 博客中披露，其 GGUF 量化流程中 AutoRound 的两个参数设置错误：误用 W4A16 方案却以 Q4 K M 格式导出，且未启用 SignRoundV2 符号梯度搜索。修正后，Qwen3-4B 的 Q4 K M 量化在韩语、代码等十个测试轴上 KL 散度较 unsloth 版本降低 20.9% 至
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元空智能发布端侧模型Boxer及Agent产品，拿下惠普预装
元空智能（元空AI）发布端侧模型Boxer、办公Agent元空AI Work和科研Agent元空AI Science，提出「生产力=模型×Agent×设备」的端侧AI公式，主张设备是持续产生稀缺数据的环境，让模型与设备共同进化。其Boxer-35B-A3B-v0-0819在自建WorkArena评测中得73.1分，并在40 TOPS、不到8GB内存占用下保留
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Benchmark Radar：AI 评测基准的活数据库与搜索引擎
研究者发布 Benchmark Radar，一个面向 AI 评测基准的可搜索活数据库与发现引擎，聚合来源、分数历史与证据以支持基准选择与比较。系统每日从 37 个来源（13 个直连、24 个一方研究/工程源）发现基准论文、仓库、数据集与发布，目录含 1,283 条来源记录、790 条记录上的 12,916 个数值观测。作者审计了完整目录，并分析基准饱和、采用
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Occamy-1.0：面向协作的开源帕累托前沿35B智能
研究团队发布 Occamy-1.0，一个基于 Qwen3.6-35B-A3B 检查点继续训练得到的 35B 规模协作（co-work）智能体模型。该模型通过执行导向数据、可回放长程轨迹基础设施以及分阶段后训练（Marathon Expert 与 Sprint Expert 合并）来提升工具调用、状态跟踪与长任务连续性。在多个协作基准上，Occamy-1.0
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打破视觉-动作捷径：面向可泛化机器人基础模型的潜在接口训练
该论文提出 Latent Interface Training（LIT），一种与框架无关的两阶段训练策略，用于提升机器人基础模型在视觉分布偏移下的动作泛化能力。第一阶段在不使用图像的情况下，基于语言、机器人状态和末端执行器 SE(3) 位姿训练动作先验；第二阶段引入受位姿监督的潜在接口，作为预训练动作专家唯一的视觉条件通路。在 Pi0.5、MolmoAct2
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Qwen3.8-Flash 量化包登陆 Strix Halo，支持长上下文与视觉输入
开发者 jcbtc 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.8-Flash-CIRU-STRIX-IU4 v4.0.0，这是面向 128 GB AMD Strix Halo（Ryzen AI Max+ 395）机器的 Qwen3.8 Flash 量化包，支持长上下文文本生成、OpenAI 兼容 API、Web UI 和可选图像输入。该包基于 Qwe
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handy-computer 发布 nemotron-3.5 流式 ASR 的 GGUF 量化版
handy-computer 在 Hugging Face 发布了 nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b 的 GGUF 量化版本，供 transcribe.cpp 使用。该模型是 0.6B 参数的 cache-aware 流式 FastConformer 编码器加 RNN-T 解码器，支持 32 种语言区域的多语言语音
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handy-computer 发布 whisper-small 的 transcribe.cpp GGUF 量化版
handy-computer 在 Hugging Face 发布了 openai/whisper-small 的 GGUF 量化版本，供 transcribe.cpp 使用。该模型支持多语言转录、语言检测和语音翻译，提供 F32 到 Q4 K M 六种量化规格，其中 Q8 0 仅 270MB 且 LibriSpeech test-clean WER 为 3.
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handy-computer 发布 whisper-medium GGUF 量化版
handy-computer 在 Hugging Face 发布了 openai/whisper-medium 的 GGUF 量化版本，供 transcribe.cpp 使用。该模型支持多语言转录、语种检测和语音翻译，提供 F32 到 Q4 K M 共六种量化规格，其中 Q4 K M 仅 504 MB 且 LibriSpeech test-clean WER
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MiniMax H3 INT4 量化与混合精度 VAE 模型发布
Hugging Face 用户 koongrizzly 发布了 MiniMax H3 的量化模型合集，包含来自 Winnougan 的 INT4/W4A8 ConvRot 量化 transformer 与文本编码器，以及自行转换的混合 FP16/FP32 Video VAE，并整合了 Turbo LoRA。该仓库面向消费级 GPU 的本地低显存推理，官方适配
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Argmax 发布 SpeakerKit Core ML 说话人分离模型
Argmax 在 Hugging Face 上发布了 SpeakerKit Core ML 模型，这是一个基于 pyannote 的说话人分离（diarization）模型，采用 Core ML 格式并经过量化，配套 WhisperKit 使用。该模型与 Swift 框架 SpeakerKit 配合，相关架构和基准测试发表在 Interspeech 2025
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Ornith-1.5-35B-A3B 去审查版 GGUF 量化发布
Hugging Face 用户 gbuzhf 发布了 Ornith-1.5-35B-A3B 的 abliterated（去审查）GGUF 量化版本，基于 huihui-ai 的 abliterated 权重，提供 19G/21G/23G/25G 四档 ICE 量化及 BF16 主模型。该版本使用 27,513 条全语料重要性矩阵校准，并嵌入模型自带的 MTP
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从ChatGPT到开源模型：我的AI探索之路
一位作者在 Hugging Face 博客中回顾自己从使用 ChatGPT 转向开源模型 DeepSeek 和 Qwen 的经历，并分享了自己尝试训练超小模型（如 Single Floppy、floppyx3、floppyx4）的失败过程。作者认为开源模型可检查内部机制，比闭源服务更可信，并提到因图书馆屏蔽 DeepSeek 而短暂使用 Claude，但受限
9月13日周日 · 6 条
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K2-Horizon-7B 社区 GGUF 量化版本发布
社区开发者 ngquocvinh 在 Hugging Face 上发布了 IFM/K2-Horizon-7B 的 GGUF 量化版本，共 15 个文件，覆盖 Q8 0 到 Q1 0 等多种量化等级。该模型原生支持 524,288 token 上下文，面向英文、中文、编程、推理、长上下文和智能体任务。发布者提供了与 BF16 参考模型在 WikiText 上的
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kikusuka/breezy-78m-pretrain 模型卡
Hugging Face 上出现了一个名为 kikusuka/breezy-78m-pretrain 的模型，由 Trainer 自动生成模型卡。该模型是基于 generator 数据集微调的 78M 参数版本，但模型描述、预期用途和评估结果均未填写。训练使用 AdamW 优化器、余弦学习率调度和原生混合精度，共 50000 步。
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MiniCPM5-1B 去审查变体发布：拒绝率从93降至3
开发者 saidutta69 在 Hugging Face 发布了 MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking-heretic，这是对 GnLOLot 的 MiniCPM5-1B 微调版使用 Heretic v1.4.0 进行定向消融（abliteration）得到的去审查变体。该方法通过编辑注意力输出和 MLP 下
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LFM2.5-2.6B 编码代理去审查版发布
开发者 saidutta69 在 Hugging Face 发布了 LFM2.5-2.6B-Fable5-Coding-Agent-heretic，这是对 AyoubChLin/lfm2.5-2.6b-fable5-coding-agent（基于 LiquidAI/LFM2.5-2.6B 全参数 SFT）的「去审查」变体，使用 Heretic v1.4.0
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bartowski 发布 Qwen3.8-27B GGUF 量化版
bartowski 发布了 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，使用 llama.cpp b10896 进行 imatrix 量化，支持文本与图像输入（需 mmproj 文件）以及 MTP 推测解码。该版本于 2026-11-09 更新，采用新的 tensor-layout 重新上传，并提供了各量化档位的文件大小、bpw、PPL 与 KLD 等指
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ACE-Step 1.5 推出 GGUF 量化模型与 C++ 推理实现
开发者 Serveurperso 在 Hugging Face 发布了 ACE-Step 1.5 的预量化 GGUF 模型，配套其独立实现的 C++17 推理项目 acestep.cpp。该实现基于 GGML，可在 CPU、CUDA、Metal、Vulkan 上运行，输入文本与歌词即可输出 48kHz 立体声音频。模型涵盖 Qwen3 文本编码器、0.6B/