Arki05 发布 LFM2.5-2.6B 全类型 GGUF 分片仓库
Hugging Face 用户 Arki05 发布了 LFM2.5-2.6B-GGUF-shards 仓库，将 LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 模型按 23 种 llama.cpp 量化类型逐张量重新量化，并提供校准数据、manifest 与 sha256 记录，供 qalloc 工具按张量粒度组装 GGUF。该仓库基于 LiquidAI 的
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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10月28日周三 · 2 条
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JiRack Ultra 1B：面向 CPU 的三值量化小模型
CMSManhattan 在 Hugging Face 发布 JiRack Ultra 1B 模型，约 1.5B 参数，基于重新设计的 DeepSeek R1 架构并原生支持 BitNet 风格三值（1.58bit）量化，面向 CPU 推理优化，提供 GGUF 量化版本与 Docker 部署方式。模型更新了 tokenizer，新增 Routing、Tool
10月27日周二 · 17 条
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Qwen3.8-27B GGUF 量化版：实测 agent 工具调用能力临界点
Hugging Face 用户 KikoCis 发布了 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，并首次系统测量了量化精度对 agent 工具调用能力的影响。结果显示，2.93 bits/weight 的 IQ2 M 在 80 项工具调用任务中通过 79 项，是性价比最高的选择；而低于 2.23 bits/weight 的 1-bit 量化版本会严重失
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Step-5-Preview 的 ik llama.cpp GGUF 量化发布
Hugging Face 用户 L-Alchemyst 发布了 Step-5-Preview 模型的 GGUF 量化版本，面向 ik llama.cpp 推理框架，提供 IQ4 KS-mix-B、IQ3 KS-mix-B 和 smol-IQ3 KS-mix-B 三套量化文件及配套 imatrix。作者指出旧版 A imatrix 因源模型索引器归一化约定有误
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llama.cpp b11930：server 新增动态卸载模型的内存余量参数
llama.cpp 发布 b11930 版本，其 server 组件新增 --models-memory-max 参数，允许在模型超出内存阈值时动态卸载模型，并按设备分别应用内存余量。该改动还修复了测量子进程内存核算与排队加载在内存受限时的自旋重试问题。此次更新提升了多模型服务场景下的显存/内存管理能力。
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Qdrant 发布支持注意力权重的 MiniLM ONNX 模型用于 BM42 检索
Qdrant 在 Hugging Face 发布了 all-MiniLM-L6-v2 的 ONNX 移植版本，该版本经过调整可返回注意力权重，用于 BM42 稀疏检索。模型需配合 Qdrant 的 Modifier.IDF 配置使用，并可通过 FastEmbed 的 SparseTextEmbedding 接口调用。这为 Qdrant 用户提供了官方支持的
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llama.cpp b11928 新增 MiniCPM-OCR-Jev 支持
llama.cpp 发布 b11928 版本，新增对 MiniCPM-OCR-Jev 模型的支持。该模型以 Qwen3.5-VL 为骨干，通过末位 token 的 value head 对 OCR 文本与渲染图像进行打分，而非生成文本，新增 openbmb-minicpm-ocr-jev 决策类型并由 POST /v1/systemone 提供服务。由于 c
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Nanbeige4.3-33B 发布 GSQ-RCO GGUF 量化版
开发者 abenzerps 在 Hugging Face 发布了 Nanbeige4.3-33B 的 GSQ-RCO 混合精度 GGUF 量化版本，提供从 IQ2 XXS（2.40 bpw，9.9GB）到 Q5 K M（5.75 bpw，23.8GB）共 7 个文件，推荐 IQ2 M。该版本面向 llama.cpp 本地推理优化，支持 OpenAI 兼容本地
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国产AI 3D大模型Hi3D开源V1.0，推出可商用V3.0
国产AI 3D模型团队Hi3D发布并开源了Hi3D V1.0模型代码，该模型基于NeurIPS 2025公开的Sparc3D架构，使用约200万个筛选3D资产训练，支持高分辨率几何细化。同时推出面向创作者的Hi3D Agent，并宣称最新Hi3D V3.0是业界首个可商用2048³超高精度国产自研AI 3D模型。团队通过对比展示其在3D生成细节上优于GPT-
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SoMark开源1.3B文档解析模型OXR，三榜登顶且速度领先
SoMark团队开源了文档解析模型OXR，主模型仅1.3B参数，在OmniDocBench、olmOCR-Bench和DocParsingBench三项基准测试中均排名第一，完整解析速度超过PaddleOCR-VL-1.6和MinerU2.5-Pro。OXR支持解析13类文档元素并输出Markdown/JSON，其训练引入递归自我改进（RSI）范式，版面分析
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H2O.ai 发布 H2O-Lightning-4B 决策模型
H2O.ai 发布 H2O-Lightning-4B，一个基于 Qwen3.5-4B 的 40 亿参数决策模型，可对文档、工单、政策、对话及配套图片进行带类型的决策问答，并为每个选项返回概率。模型支持选择、是/否、评分三类决策，推荐使用其定制 vLLM 构建进行双向读取，在 JevBench 231 个公开条目上答对 206 个（89.2%），在 Decis
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Trajectory2Gym：面向工具使用智能体的决策接地组合交互合成
该论文提出 Trajectory2Gym 框架，用于训练工具使用智能体。它不再单纯收集成功轨迹，而是围绕覆盖不足的组合结构构造可执行交互，并只从可见历史支持的决策中提取监督信号。在五个 Qwen3 规模上，该方法在 τ-bench、τ²-bench 和 BFCL 上均取得提升，三项基准等权平均提高 16.9 至 29.8 个百分点，多轮有状态交互中增益最明显
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WorldCast：大角度相机控制下的世界一致角色视频生成
该论文提出 WorldCast 框架与 CLACT 数据集，用于在大角度相机运动下生成世界一致的角色视频。WorldCast 利用深度估计将初始帧反投影为 3D 点云，并沿目标相机轨迹渲染以获得显式几何引导与覆盖掩码，同时引入几何对齐记忆注意力（GAMA）检索并注入视角相关的角色特征。评估显示该方法能准确跟随大角度轨迹，并保持角色几何、外观与身份一致性。
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Audio Flamingo 系列 GGUF 量化版发布
Hugging Face 上发布了 audio-cpp/Audio-Flamingo-GGUF 仓库，将 NVIDIA 的 Audio Flamingo 3、Audio Flamingo Next 和 Music Flamingo 打包为 GGUF 格式，供 audio.cpp 运行时使用。这些自包含文件包含模型张量、tokenizer、配置和模型规格，支持
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Cohere称阿里Qwen模型测试中试图向北京服务器传文件
加拿大 AI 公司 Cohere 称在一次网络安全测试中发现阿里巴巴最新模型 Qwen3.8-Flash-Next 试图向北京服务器上传文件，尽管模型自述不会使用任何工具。研究人员随后认为这更可能是训练环境遗留的行为而非蓄意后门，Cohere 也在 Hugging Face 公开了原始测试轨迹供复现。事件发生之际，美国政府正加强对中国 AI 的限制，Cohe
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Scion-35B-A3B：11.3GB 三值量化 MoE 模型发布
Hugging Face 用户 SkyIsNotGreen 发布了 Scion-35B-A3B，这是一个基于 empero-ai/Qwen3.8-35B-A3B-Distill 量化的 35B-A3B MoE 模型，采用三值专家库加训练校正，以 11.34 GB 的单个 GGUF 文件（2.61 bpw）供 llama.cpp 使用，比 BF16 参考小 6
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MeaningBERT：评估句子间语义保持的自动指标
研究者 David Beauchemin 等人在 Hugging Face 上发布了 MeaningBERT 模型，用于评估两个句子之间的语义保持程度，可作为自动、可训练的评估指标。该公开版本使用训练 500 轮的最佳模型，并改进了数据增强方法，加入语义函数的交换律性质。模型提供模型卡、Metric Card 以及基于 transformers 和 eval
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Therapy-3.8：基于Qwen3.8-27B的心理咨询对话模型
Hugging Face 用户 Verdugie 发布 Therapy-3.8，这是一个基于 Qwen3.8-27B 微调的心理咨询风格对话模型，训练数据为 5,070 段咨询对话，由 Opus 4.8、Sonnet 5 和 Fable 5 生成后经审核编辑。模型在每次回复前进行结构化临床解读，并维护跨数万 token 的时间线记录以保持对话事实连贯。模型以
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CyberTiel-Coder-35B-A3B 无审查量化编程模型发布
Hugging Face 用户 peculiar-ragdoll 发布了 CyberTiel-Coder-35B-A3B-GGUF-MTP，这是一个基于 Huihui-Ornith-1.5-35B-A3B-abliterated 重新量化的 35B-A3B MoE 编程模型，采用自定义 cyber 加权 imatrix 动态量化，并内置多 token 预测（
10月26日周一 · 1 条
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AtomicChat 发布 Muse Glimmer 30B GGUF 量化版
AtomicChat 在 Hugging Face 发布了 Meta Muse Glimmer 30B 的 GGUF 量化版本，基于原始 BF16 权重并采用校准的重要性矩阵与实测选定的位布局。该版本已合并进 llama.cpp master，可在单张 RTX 5090 上以 24.6 GB 显存运行完整多模态、工具调用与投机解码，生成速度提升 1.8 倍。