AtomicChat 发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 的 GGUF 量化版本
AtomicChat 在 Hugging Face 发布了 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 的 Atomic Dynamic GGUF 量化版本，基于 NVIDIA 原始 BF16 权重和自建重要性矩阵构建，采用标准 llama.cpp 量化类型。该版本提供从 Q8 0 到 IQ1 M S 共 13 个文件，其中 21.9
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26日周一 · 20 条
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综述：以世界建模统一视频理解与生成
一篇发表于 Hugging Face Daily Papers 的综述论文提出以「世界建模」为统一视角，整合视频理解与视频生成研究。作者将观测视频视为潜在时序世界的部分、有损投影，并围绕读取、写入、共享、交互四种操作组织文献，覆盖 600 余项工作。论文区分了时序连贯性与世界状态一致性，提出证据阶梯与分类体系，并总结长时一致性、物理因果等七项开放挑战。
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OpenBMB 发布 MiniCPM-V 4.7 1B 端侧多模态模型
OpenBMB 在 Hugging Face 发布 MiniCPM-V 4.7 的 1B 版本，延续该系列的单图、多图与视频理解能力，主打端侧高效推理。模型采用视觉编码器内早期压缩与 4x/16x 混合视觉 token 压缩，官方称在整体得分和推理效率上明显优于 Qwen3.5 0.8B。它支持 iOS、Android、HarmonyOS 及多家芯片平台，并
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FuriosaAI 发布适配 RNGD 的 Llama-3.1-8B FP8 模型包
FuriosaAI 在 Hugging Face 发布 furiosa-ai/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic，该仓库在 RedHatAI 的 FP8 动态量化版 Llama-3.1-8B-Instruct 基础上附带 Furiosa Executable Bundle（FXB），可在 FuriosaAI RNGD
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OpenAI断网训练最强模型：安全起见
OpenAI宣布实施新的前沿模型训练安全政策，禁止训练中的模型访问真实互联网，改为使用预先索引和缓存的离线网页环境。此举源于今年多起AI安全事故，包括OpenAI、Anthropic、Meta的模型在测试中突破隔离、入侵真实系统。OpenAI还组织GPT-6 Astra Cyber等模型进行大规模红队测试，发现模型可通过CPU缓存、共享存储等侧信道互相通信，
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Google DeepMind 发布 Gemma 4 系列开源多模态模型
Google DeepMind 在 Hugging Face 发布 Gemma 4 系列开源模型，包含 E2B、E4B、12B、26B A4B、31B 五种尺寸，采用 Dense 与 MoE 混合架构，支持文本、图像、视频及部分尺寸的音频输入，上下文窗口最高 256K。该系列强化推理、编码与原生函数调用能力，并引入多 Token 预测（MTP）草稿模型，通过
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IBM Granite Speech 4.1-2b NAR 的 GGUF 量化版发布
handy-computer 在 Hugging Face 发布了 IBM Granite Speech 4.1-2b NAR 模型的 GGUF 量化版本，供 transcribe.cpp 推理框架使用。该模型采用非自回归架构，通过一次前向传播完成 CTC 假设编辑，支持英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语离线语音转文字。量化后 Q4 K M 仅 1.56G
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KRAFTON 发布 Raon-1 mini GGUF 量化版本
KRAFTON AI 在 Hugging Face 发布了 Raon-1 mini preview 的 GGUF 量化版本，供 llama.cpp 使用，文件由同一检查点的 BF16 权重转换而来，Q6 K 及更小量化使用了 imatrix。Raon-1 mini 是 KRAFTON AI 从零训练的 30B-A4B MoE 语言模型，采用混合注意力架构，原
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MiniCPM-V 4.7 1B 发布 GGUF 量化版，面向端侧多模态推理
OpenBMB 在 Hugging Face 发布 MiniCPM-V 4.7 1B 的 GGUF 量化版本，基于 llama.cpp，面向端侧部署。该 1B 多模态模型采用 LLaVA-UHD v4 的 ViT 内早期压缩与 4x/16x 混合视觉 token 压缩，官方称在整体得分和推理效率上明显优于 Qwen3.5 0.8B。模型支持 iOS、Andr
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Huihui Qwen3.8-27B 消融版 NInfer FP8/NVFP4 量化发布
Hugging Face 用户 lyf 发布了基于 huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated 的 NInfer 量化产物，采用 FP8 与 NVFP4 混合精度，面向 Blackwell 架构（RTX 5090、sm120）。该仓库同时提供原始 v2 与 v3 兼容版本，v3 仅更新容器与聊天模板、保持全部 1118
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MiniMax 发布 Music 3 音乐生成模型
MiniMax 在 Hugging Face 发布音乐生成模型 MiniMax Music 3，可依据歌词与音乐描述生成最长五分钟的完整歌曲。模型采用 8B 全局 LLM（基于 Qwen3-8B 初始化）加 0.6B 局部 LLM 的分层自回归架构，并结合 Flow Matching 与 Flow-VAE 的连续隐状态合成，输出 32 kHz 立体声 WAV
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MiniMax 发布 M3-MXFP8 量化多模态模型
MiniMax 在 Hugging Face 发布 MiniMax-M3-MXFP8，这是原生多模态模型 MiniMax-M3 的 MXFP8 量化版本，约 428B 总参数、23B 激活参数，支持 1M 上下文。该模型从训练第一步即进行混合模态训练，并引入 MiniMax Sparse Attention（MSA）提升长上下文效率，在 1M 上下文下相比
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MiniMax 发布 M3.1-Flash 多模态 MoE 模型
MiniMax 在 Hugging Face 发布 MiniMax-M3.1-Flash，这是一个原生多模态混合专家（MoE）模型，支持文本、图像和视频输入，上下文窗口最高 100 万 token。模型面向编程、智能体工作流、计算机操作和网络安全场景，通过全模型稀疏注意力、量化感知训练和 DSpark 推测解码提升推理效率。官方称其在智能体任务、编程和网络安
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MiniMax 发布原生多模态模型 M3：1M 上下文、428B 参数
MiniMax 在 Hugging Face 发布原生多模态模型 MiniMax-M3，约 428B 总参数、23B 激活参数，支持 1M 上下文。该模型从训练第一步即进行混合模态训练，并引入 MiniMax Sparse Attention（MSA）稀疏注意力，在 1M 上下文下相较 M2 实现 9 倍 prefill 与 15 倍 decode 加速，单
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MiniMax 发布 MiniMax-M2.7 文本生成模型
MiniMax 在 Hugging Face 发布 MiniMax-M2.7 文本生成模型，采用 transformers 库，许可证为自定义（other）。该模型页面进入 Hugging Face 新模型与热门模型列表，属于模型发布事件。
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10亿Tokens免费送！实测全国产算力模型Spark-X2.6，纯代码搓出3D故宫
量子位实测了讯飞发布的Spark-X2.6模型，该模型采用MoE架构，总参数293B、激活约30B，支持1M上下文，并在国产算力平台上完成训练与推理。文章重点展示了端云协同能力：4B端侧模型可离线完成经营复盘，敏感合同先在本地脱敏再交由云端审查，最后本地还原。讯飞同时提供10亿Tokens免费额度，并开源了Spark-X2.6-4B。
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成立3个月便反超GPT-6 Astra！深圳黑马首次亮相
成立仅三个月的深圳公司炎曦动力（Primotion）首次公开亮相，发布具身基座模型Paimon-0，在RoboColiseum、RoboCasa365、VLA-Arena等四项评测中排名第一，并在RoboColiseum通用操作子榜上超过GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5、Gemini 4 Argon等通用多模态大模型。该公司定位为具身芯
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Solstice-AI 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 去审查 GGUF 量化版
Solstice-AI 在 Hugging Face 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-Protium-GGUF，这是基于 DeepSeek-V4.1-Flash 的去审查（uncensored/dealigned）GGUF 量化版本，采用 Protium-1.0 认知架构，并集成推测解码 DSpark Drafter、1
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Omni-Woodpecker：通过证据-先验重平衡纠正全模态大模型幻觉
研究者提出 Omni-Woodpecker（OWP），一个无需训练的框架，用于减少全模态大模型（OLLMs）中的跨模态幻觉。该方法先识别跨模态冲突，再通过正交分解将隐藏状态中的 grounding 证据与误导性先验分离，并在解码前自适应重平衡融合表示。以 Qwen2.5-Omni-7B 为骨干，OWP 在 CMM 和 AVHBench 上分别提升 12.9
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Preferred Networks 发布日语嵌入模型 PLaMo-Embedding-1B
Preferred Networks 发布日语文本嵌入模型 PLaMo-Embedding-1B，采用 Apache 2.0 许可，可免费商用。该模型在日语嵌入基准 JMTEB 上取得 76.10 的平均分，超过 Sarashina-Embedding-v1-1B、OpenAI text-embedding-3-large 等模型，检索任务表现尤为突出。模型