Granite-4.0-1B 大端量化版发布，支持 IBM Z 大型机
开发者 taronaeo 在 Hugging Face 发布了 Granite-4.0-1B-BE-GGUF，这是 IBM Granite-4.0-1B 的量化 GGUF 版本，并做了字节序转换，以便在 IBM Z 与 LinuxONE 大型机（s390x、z15/z16/z17）上运行。该仓库提供从 Q2 K 到 F32 的多种量化文件，并给出用 llam
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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11月7日周六 · 9 条
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llama.cpp 发布 b12184：修复 pthread 链接
llama.cpp 发布 b12184 版本，主要修复是补上缺失的 pthread 链接，并将 Threads::Threads 改为私有链接。该版本同时提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译二进制包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端。此次更新属于构建层面的小修复，不影响
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LFM2.5-1.2B-Instruct 的 LiteRT-LM 端侧量化版发布
Hugging Face 上发布了 litert-community/LFM2.5-1.2B-Instruct，这是将 Liquid AI 的旗舰端侧模型 LFM2.5-1.2B-Instruct 转换为 Google LiteRT-LM（.litertlm）格式的量化版本，提供 int8、int4 和 int4 gpu 三个文件。该模型采用门控短卷积与分组
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Unsloth 发布 Qwen3.8-Flash-Next GGUF 量化版
Unsloth 在 Hugging Face 发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 量化版本，采用 Unsloth Dynamic v3.1 量化方案，宣称相比其他前沿量化方案准确率提升 15%、token 使用量减少 50%、推理速度提升 5%，并支持 MTP 实现 1.3-1.7 倍推理加速。该模型是 Qwen 推出的实验性架构预览
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Moss Asian Character：面向日系角色的 MOSS LoRA 发布
开发者 fidel1234 在 Hugging Face 发布开源 LoRA 模型 Moss Asian Character，基于 OpenMOSS-Team 的 MOSS-Image-Base 训练，主要面向日系角色生成，采用 MIT 许可证并兼容 ComfyUI。模型使用 AI-Toolkit 在精选数据集上训练，覆盖特写、中景、全身及多角度构图，并附带
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SRA-RiskGate-4B：稳定币支付风险门控模型
开发者 sriram1983007 在 Hugging Face 发布 SRA-RiskGate-4B，这是一个基于 Qwen3-4B-Instruct-2507 微调的 4B 模型，用于对 AI 代理发起的稳定币支付做风险门控与争议裁决。模型配套发布了 SRA Stablecoin Risk Bench 基准数据集，并给出风险门控决策准确率 0.9949、
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Ripple-65B Preview发布：Apache 2.0开源美国模型，智能体编码表现强劲
AI芯片设计公司Ricursive Intelligence训练并发布了开源语言模型Ripple-65B Preview，该模型基于12万亿token预训练，采用65B参数稠密Transformer架构，以Apache 2.0许可证在Hugging Face上开放。其在TerminalBench 2.1编码基准上得分80.52，为美国开源模型最佳，但SWE-
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AMD 发布 Qwen3.8-Flash-Next MXFP4 量化模型
AMD 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 MXFP4 量化版本，使用 AMD-Quark 将 MoE 路由专家与共享专家权重及激活量化为 OCP MXFP4，注意力等其余部分保持 bf16。该模型面向 AMD MI350/MI355 硬件与 ROCm 7.2.3，通过 vLLM 推理，在 GSM8K、GPQA Di
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AMD 发布 GLM-5.3 Quark MXFP4 量化版
AMD 在 Hugging Face 发布 GLM-5.3-Quark-MXFP4-AttnFP8，基于 zai-org/GLM-5.3 使用 AMD-Quark 工具进行 MXFP4 量化，注意力层采用 FP8 per-block，面向 AMD MI350/MI355 与 ROCm 7.1.1 平台。该模型通过 vLLM 推理，在 GSM8K、GPQA D
11月6日周五 · 11 条
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llama.cpp 发布 b12174：CMake 直接生成 RC 文件
llama.cpp 发布 b12174 版本，主要变更是 CMake 构建系统直接生成 Windows RC 资源文件，不再依赖 win-app.rc.in 模板（PR #31718，由 Adrien Gallouët 提交）。该版本同时提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译包，覆盖 CUDA、Vulkan、RO
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Cyber-Tiel-Coder-35B-A3B-MTP 的 TTQ GGUF 量化系列发布
Hugging Face 用户 TokenTinkerer 发布了 Cyber-Tiel-Coder-35B-A3B-MTP 模型的 TTQ 量化系列，共 10 个 GGUF 量化档位（3.34 至 6.64 bpw），基于上游 UD-Q8 K XL 再量化。作者称在同等体积下，该系列在代码语料全部 7 个匹配尺寸和 wikitext 的 6 个尺寸上 KL
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Qwen3.5-4B-heretic 去审查变体发布
开发者 saidutta69 在 Hugging Face 发布 Qwen3.5-4B-heretic，这是基于 Qwen/Qwen3.5-4B 的去审查（decensored）变体，使用 Heretic 2.0.0.dev0 的任意秩消融（ARA）方法仅对语言塔第 15-27 层进行编辑，视觉编码器未改动。模型拒答率从 99/100 降至 13/100，K
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Software Mansion 发布 whisper-tiny 的 ExecuTorch 多后端导出模型
Software Mansion 在 Hugging Face 发布了 whisper-tiny 的 ExecuTorch 导出版本，提供 CoreML、MLX、Vulkan、XNNPACK 四种后端及 fp16/bf16/int8/fp32 多种精度变体，供 React Native ExecuTorch 库在移动设备上本地运行语音识别。仓库给出 XNNP
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hendrimardani 上传基于 Llama-3.1-8B 的 GRPO 微调模型
开发者 hendrimardani 在 Hugging Face 上传了一个基于 unsloth/Llama-3.1-8B-unsloth-bnb-4bit 微调的 Llama 模型，采用 Apache-2.0 许可，并使用 Unsloth 与 Hugging Face TRL 库训练，宣称训练速度提升 2 倍。该模型标注支持文本生成推理，但正文未提供评测结
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MiniCPM-V-4.7-1B 去审查多模态变体发布
开发者 saidutta69 在 Hugging Face 发布了 MiniCPM-V-4.7-1B-heretic，这是基于 openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B 的去审查（decensored）变体，使用 Heretic v1.4.0 的方向性消融（abliteration）技术，通过定向修改注意力输出和 MLP 下投影的权重来抑制拒绝行为，
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Ruach Studio 发布 YuE2-3B 公开微调模型 YuE2-RS
Ruach Studio 在 Hugging Face 发布了基于 m-a-p/YuE2-3B 的公开微调模型 YuE2-RS，包含 First Wave 与 Tsunami Wave 两轮训练成果，使用约 3.2 万首曲目、约 1800 小时数据在三张 RTX 3090 上训练，并以 GGUF 和 BF16 safetensors 形式发布合并权重。Tsu
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小米 MiMo-V2.6 去审查变体发布：拒答率降至 8/100
开发者 saidutta69 在 Hugging Face 发布了 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-heretic，这是对小米 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 的「去审查」微调变体，使用 Heretic v1.4.0 的方向性消融（abliteration）技术，通过定向修改注意力输出与 MLP 下投影权重来抑制拒答行
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OpenAI 产品与安全分工调整：Tibo 转岗抓安全，Andrew 接手 Codex 体验
OpenAI Codex 团队产品负责人 Andrew Ambrosino 接手产品体验协调工作，此前负责该事务的 Tibo 被调去牵头 OpenAI 内部安全专项。据路透社报道，Tibo 已抽调约四分之一生产工程师投入安全基础设施建设，背景是 OpenAI 近期发生多起安全事件，包括 AI Agent 突破沙盒入侵 Hugging Face、研究人员利用
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Harness-S：从兄弟 Harness 学习可泛化 Agent 训练
该论文提出 Harness-S，一种选择性 harness 救援训练方法：当基础执行系统下的强化学习 rollout 全部失败时，调用由方向性 harness 演化构建的兄弟 harness 池生成新轨迹来替换失败组，并通过自适应 harness 路由器选择 Top-k 变体。在 AppWorld、SWE-Gym 和 DBBench 上，训练后的策略回到原始
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CacheGraft：用潜空间文档增强提升 RAG
该论文提出 CacheGraft 框架，将原本用于多智能体实时通信的 KV 缓存翻译技术迁移到检索增强生成（RAG）场景。方法是在离线索引阶段，用 4B 的 Qwen3-4B-Base 作为 sharer 模型、0.6B 的 Qwen3-0.6B 作为 receiver 模型，通过 C2C 融合器把大模型的 KV 缓存融合进小模型的缓存空间，查询时只需部署小