小米发布 MiMo-V2.6-Flash-RL 全模态模型
小米发布 MiMo-V2.6-Flash-RL，这是 MiMo-V2.6 系列中兼顾效率的检查点，主打通过扩展强化学习实现自我改进。模型采用稀疏 MoE 架构（总参数 309B、激活 15B），支持文本、图像、视频、音频原生全模态与 1M token 长上下文，并提出混合 RL、Groupwise Agentic Grading、对齐 RL 与 MOPD2
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 · 20 条
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AtomicChat 发布无拒绝版 Nemotron 3.5 Bolt GGUF 量化模型
AtomicChat 在 Hugging Face 发布了 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 的 GGUF 量化版本，通过消融（abliteration）技术将模型的拒绝行为从权重中移除，并基于全精度模型构建了三个量化文件。在 JailbreakBench 测试中，拒绝率从 97.5% 降至 0%，MMLU 分数基本不变（81
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SageV2-8B 长上下文角色扮演模型发布
Hugging Face 用户 sinhal 发布了 SageV2-8B-LongContext-NSFW-RP，一个基于 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated 微调的 8B 角色扮演模型，主打长对话中角色一致性与减少重复。作者用 40 轮固定脚本测试，称 6-gram 重叠从 35.0% 降至 9.3%，并给出 Q2
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NVIDIA 发布 GLM-5.3-Flash NVFP4 量化模型
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Flash-NVFP4，这是对 ZAI 的 GLM-5.3-Flash 模型进行 NVFP4 量化后的版本，使用 NVIDIA Model Optimizer（v0.47.0）完成权重量化。原模型为 320B 总参数、18B 激活的原生多模态 MoE 模型，支持最长 1M 上下文，面向推理、编
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Parse 文档解析模型
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron 3.5 Parse 文档图像解析模型，采用 C-RADIOv4-SO400M 视觉编码器与 10 层 mBART 解码器，输出带语义版面类别、边界框和阅读顺序的结构化文本。模型约 0.631B 参数，支持 72,505 词表的多语言 tokenizer 与图表识别，面向文档理解、RAG、数据
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MedJev：评估医学零样本System-One决策
研究团队发布开源 System-One 模型 MedJev，可在笔记本本地运行，在十个医学基准上评估零样本决策能力。在 MedQA、USMLE、NEJM 上分别达到 72.5%、75.4%、80.1% 准确率，与已发表的零样本 GPT-4 结果相差 2-4 个百分点，并显著超过 GPT-3.5。在 MIMIC-IV 院内死亡预测上 AUROC 达 0.926
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TeleOCR：轻量开源文档解析视觉语言模型
XingChen-AGI 在 Hugging Face 发布开源文档解析视觉语言模型 TeleOCR（约 1.2B 参数，Apache-2.0 许可），统一处理数字文档与摄像头拍摄文档。模型引入多节点共识投票伪标签生成、几何感知建模、曲率引导采样与四阶段渐进训练等技术，在 OmniDocBench v1.6 上取得 96.87 的总体成绩，并在 Dr.Doc
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ChronoReplay：单一答案接口不足以支撑流式空间智能
该论文提出 ChronoReplay 训练框架，用于缓解流式空间视觉语言模型（VLM）中的“接口锁定”问题——即模型过度专精于某一种空间答案格式（如类别关系、度量距离或运动轨迹），导致跨任务迁移能力弱。ChronoReplay 将异构空间监督组织为按时间排序的片段，保留各任务原生答案格式并平衡不同监督族的学习。单一检查点在 OVO-S-Bench、OST-B
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Comfy-Org 发布 Flux-2-Klein-9B 的 ComfyUI 重打包版本
Comfy-Org 在 Hugging Face 上发布了 Flux-2-Klein-9B 的 ComfyUI 重打包版本，将 black-forest-labs 的原始 FLUX.2-klein-9B 文生图模型整理为单文件扩散模型格式。该仓库说明了文本编码器（qwen 3 8b 系列）与 flux2-vae 应放置的 ComfyUI 目录结构，方便用户直
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Comfy-Org 发布 Hunyuan3D 2.1 的 ComfyUI 打包版
Comfy-Org 在 Hugging Face 上发布了腾讯 Hunyuan3D 2.1 的 ComfyUI 重新打包版本，将模型文件整理为单文件 safetensors 格式，并提供了对应的 ComfyUI 工作流模板。用户可将文件放入 ComfyUI 的 diffusion models 目录后直接使用，从而降低在 ComfyUI 中运行该图生 3D
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Comfy-Org 发布 Hunyuan3D 2.0 ComfyUI 重打包模型
Comfy-Org 在 Hugging Face 上发布了腾讯 Hunyuan3D 2.0 的 ComfyUI 重打包模型文件，包含 hunyuan3d-dit-v2、v2-mv 及 v2-mv-turbo 三个 fp16 safetensors 权重，并配套提供图生 3D 与多视图生 3D 的 ComfyUI 工作流模板。该仓库基于腾讯 Hunyuan3D
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Comfy-Org 发布 Boogu-Image 的 ComfyUI 重打包模型
Comfy-Org 在 Hugging Face 发布了 Boogu-Image 的 ComfyUI 重打包模型文件，基于 Boogu 的 Boogu-Image-0.1 系列（Base、Edit、Edit-Turbo、Turbo）。该仓库提供 bf16、fp8 scaled、int8 convrot、nvfp4 等多种量化格式的扩散模型、LoRA、文本编码
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Comfy-Org 发布 ComfyUI 版 BiRefNet 背景移除模型
Comfy-Org 在 Hugging Face 发布了 BiRefNet 的重新打包模型文件，用于 ComfyUI 的抠图/背景移除流程。该仓库基于 ZhengPeng7/BiRefNet 与 egeorcun/lucida 两个原始模型，提供 birefnet.safetensors 和 lucida.safetensors 文件，并给出放置目录与官方工
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Rollback：在世界模型中回溯经验以改进策略
该论文提出 Rollback，一种利用世界模型进行策略改进的新范式：通过回滚到过去的关键决策点、分支探索反事实动作并对比结果，将反事实结果蒸馏为细粒度的动作级监督，无需单独学习价值模型。作者构建了统一分布式世界模型搜索与异步真实机器人执行的训练系统，形成真实经验持续修正世界模型、世界模型再驱动策略改进的循环。在三个真实机器人任务上，Rollback 相比最强
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llama.cpp b11946：server 新增 /v1/realtime 实时对话与转写
llama.cpp 发布 b11946 版本，在 server 中新增 /v1/realtime 接口，支持实时对话与语音转写，并附带默认连接 9931 端口的实时客户端示例。该提交还修复了多会话共享同一上下文时采样错位、导致并发输出混淆的问题，并将相关逻辑迁移至自包含的 server-realtime 模块。此次更新使 llama.cpp 本地推理服务具备
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IFM 开源 K2-Horizon-3.7B 稠密模型，支持 512K 上下文
IFM 在 Hugging Face 发布 K2-Horizon-3.7B，这是 K2-Horizon 家族中的小型稠密（dense）成员，采用 decoder-only 架构，原生支持 512K（524,288 token）上下文窗口。该模型以 Apache-2.0 许可完全开源，公开了训练数据、训练配方、训练代码与评测资源，并额外发布中间检查点以便研究训
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Qwen3.8-27B NVFP4 无损 MTP 加速版发布，DGX Spark 提速 3.9 倍
Hugging Face 用户 autotrust 发布了 Qwen3.8-27B-NVFP4-DGX-SPARK，这是对 nvidia/Qwen3.8-27B-NVFP4 的无损加速分发版，权重与上游逐位一致。通过优化 MTP 投机解码配置（64k 草稿词表、NVFP4 Marlin 草稿头等），在 DGX Spark（GB10）上单流解码从 12.5 t
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llama.cpp b11938 新增支持 LiquidAI LFM3 系列模型
llama.cpp 发布 b11938 版本，新增对 LiquidAI/LFM3-1.7B 和 LiquidAI/LFM3-VL-2B 两个模型的支持，由 Hugging Face 的 Sigbjørn Skjæret 与 Xuan-Son Nguyen 等贡献。改动包括为 LFM3 启用循环状态回滚、设置测试模型的 SWA rope base、在量化时保持
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Gemma-4-12B-HybridAgent 的 GGUF 量化版本发布
开发者 mradermacher 在 Hugging Face 发布了 Gemma-4-12B-HybridAgent 的 GGUF 量化版本，基于 milkshake721 的原始模型，使用 togethercomputer/HybridAgent-HybridSFT-v2 数据集微调。该模型支持中英文，具备视觉能力，并针对 agent 工具调用和潜在推理
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mradermacher 发布 Ministral-3-14B-abliterated 的 GGUF 量化版本
Hugging Face 用户 mradermacher 发布了 Ministral-3-14B-abliterated 模型的 GGUF 静态量化版本，提供从 Q2 K 到 Q8 0 的多种量化文件，并另提供加权/imatrix 量化版本。该模型基于 jenerallee78 的 abliterated（去审查）版本，采用 Apache-2.0 许可，方便