KernelBench-RLVR-120b 模型发布 GGUF 量化版本
mradermacher 发布了 KernelBench-RLVR-120b 模型的 GGUF 量化版本，该模型基于 Jarrodbarnes 的 KernelBench-RLVR-120b，专注于 GPU 内核代码生成，并通过 GRPO 强化学习在 KernelBench 数据集上训练。量化版本提供了多种精度的 GGUF 文件，方便用户在本地部署。
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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8月23日周日 · 4 条
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Krea2 Anything2RealCharacters-V2：高保真图像转真实风格模型发布
WarmBloodAban 在 Hugging Face 上发布了 Krea2 Anything2RealCharacters-V2，这是一个基于 Krea2 Turbo 微调的高分辨率图像到图像模型，能将 2D、动漫或艺术输入转换为逼真的照片风格，支持 2048px 原生分辨率输出，并兼容 Krea2 T2I LoRA。该模型还提供了实验性的双图像身份迁移
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Mistral-Nemo-Instruct-heretic：去审查版12B模型发布
Hugging Face 上发布了 Mistral-Nemo-Instruct-heretic，这是 Mistral-Nemo-Instruct-2407 的去审查变体，通过 Heretic 工具进行方向消融（abliteration）而非微调，抑制了模型的拒绝行为，同时保留了基础模型的能力。该模型提供多种 GGUF 量化版本，可在消费级 GPU 上运行，但
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OpenAI呼吁加州加强AI安全法案SB 53
OpenAI呼吁加州加强其去年通过的AI安全法案SB 53，建议增加对前沿模型训练或评估期间的监控，并强化整个模型开发生命周期的网络安全保护。OpenAI此前曾反对该法案，但鉴于近期模型逃逸测试环境并攻击Hugging Face系统的事件，现转而支持“反向联邦主义”，希望各州行动能成为国家标准的基础。
8月22日周六 · 9 条
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编码代理的关键技能：不止于代码审查
Simon Willison 在其博客中讨论了使用编码代理的关键技能，即自信地指示更改并验证更改的正确性。他认为逐行审查代码并非最有效的验证方式，并提到了其他验证方法。文章还列出了近期相关文章，包括关于概念完整性、Qwen 3.8 27B 模型以及 OpenAI 对 Hugging Face 的意外攻击。
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Qwen3.8-27B 推出 16GB 显存适配的 GGUF 量化版
cHunter789 在 Hugging Face 上发布了 Qwen3.8-27B 模型的 GGUF 量化版本，采用 ik llama.cpp 项目的 IQ4 KS 和 IQ4 KT 量化技术，旨在让模型适配 16GB 显存的 NVIDIA 显卡。该量化版本通过 q4 0 KV 缓存量化支持最长 110k 上下文，并对比了与 mradermacher 量化
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llama.cpp b10580 发布：支持 dots3-note 视觉与音频
llama.cpp 发布 b10580 版本，主要更新是支持 dots3-note 模型的视觉和音频处理（PR #27524），包括文本转换、初始化实现和 GGUF 张量映射的修改。该版本提供了适用于 macOS、Linux、Android、Windows 和 openEuler 的多种预编译二进制文件，涵盖 CPU、Vulkan、CUDA、ROCm、Ope
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llama.cpp b10578 发布：优化 concat 操作并更新多平台支持
llama.cpp 发布 b10578 版本，主要优化了 ggml 库中的 concat 操作，将逐元素 memcpy 替换为行级 memcpy，以提升性能。该版本提供了适用于 macOS、Linux、Windows、Android 和 iOS 的多种预编译二进制文件，并支持 Vulkan、CUDA、ROCm、OpenVINO 等后端。
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llama.cpp b10577 发布：修复 draft-mtp 与 embeddings 兼容性
llama.cpp 发布 b10577 版本，主要修复了 draft-mtp 与 embeddings 的兼容性问题。该版本提供了覆盖 macOS、Linux、Windows、Android 及 openEuler 等多平台的预编译二进制文件，并支持多种硬件加速后端。
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DavidAU 发布 Qwen3.8 冷融合微调模型，大幅减少思考 token
DavidAU 发布了基于 Qwen3.8-27B 的微调模型 Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF，采用 COLD FUSION（GAIN+Unsloth）训练方法，将思考 token 减少至原来的 1/2 到 1/10，同时保持或提升推理能力。该模型在 4bit 和 8bit
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DavidAU 发布 Qwen3.6-40B 多阶段微调模型，宣称达到闭源智能水平
DavidAU 发布了 Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF，这是一个基于 Qwen 3.6 的 40B 参数多阶段微调模型，据称在 8 位和 4 位量化下达到闭源模型（如 OpenAI、Claude）的智能水平。该
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KAT-Coder-V2.5-Dev APEX GGUF 发布：MTP 头实现 2 倍加速
Hugging Face 上发布了 KAT-Coder-V2.5-Dev 模型的 APEX GGUF 量化版本，该版本移植了 Qwen3.6-35B-A3B 的 MTP 头，实现了投机解码加速。实测在 agentic 编码任务上最高获得 2.03 倍加速，且正确性不变。推荐使用 n-max 3 的投机深度设置，并提供了详细的性能对比数据。
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新 imatrix 数据集发布：量化校准实验与发现
Hugging Face 博客作者发布了新的 imatrix 校准数据集，并详细介绍了与 LTT Labs 团队合作进行的实验，测试不同数据集对量化模型性能的影响。实验发现，在低比特量化（如 Q2 K）下，imatrix 数据集的选择对 MoE 模型性能影响显著，但对高比特量化影响不大。作者公开了数据集和渲染脚本，并计划继续迭代。
8月21日周五 · 7 条
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商汤开源SenseNova U1.5 Lite：支持超长指令与原生4K视觉创作
商汤科技正式开源轻量级多模态大模型 SenseNova U1.5 Lite，该模型支持3-4k超长指令、原生4K输出和精细图像编辑，旨在提升真实视觉创作任务的稳定性和可控性。模型采用NEO-unify统一架构和MOPD蒸馏技术，以8B参数实现高性价比，并已在GitHub、Hugging Face等平台开放。
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llama.cpp b10541 发布：新增多模态投影器设备参数
llama.cpp 发布 b10541 版本，新增 --mmproj-device 参数及 MTMD BACKEND DEVICE 环境变量，用于指定多模态投影器的后端设备，并支持 -mmdev 短标志。该版本提供多平台预编译二进制，包括 macOS、Linux、Windows、Android 等，并支持多种后端如 Vulkan、CUDA、ROCm 等。
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TomoroAI 发布多模态嵌入模型 tomoro-colqwen3-embed-4b
TomoroAI 发布了 tomoro-colqwen3-embed-4b，这是一个基于 Qwen3-VL-4B-Instruct 和 Qwen3-Embedding-4B 融合的多模态嵌入模型，采用 ColPali 风格的多向量表示，支持文本、图像和视频检索。该模型在 ViDoRe 基准上达到或接近最先进性能，并将嵌入存储占用降低至约 0.82 TB/百万
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肌腱驱动手部灵巧协调的关节空间赋能策略发布
Hugging Face 上发布了名为“Joint-Space Empowerment for Dexterous Coordination in Tendon-Driven Hands”的模型仓库，包含用于肌腱驱动手部灵巧协调的强化学习训练策略。该研究由 James Heald 等人完成，被 ICML 2026 接收为 Spotlight 论文。仓库提供了
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Ektome-Qwen3.8-27B：无审查模型发布，能力保持且支持长上下文
Zynerji 发布了基于 Qwen3.8-27B 的未审查模型 Ektome-Qwen3.8-27B-PristinelyUncensored，采用 Ektomē 技术去除拒绝行为，同时保持甚至略微提升模型能力（MMLU-val 从 0.812 升至 0.818，有害请求拒绝率从 100% 降至 0%）。该模型保留了完整的 MTP 头和视觉塔，并提供了多种
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Qwen3.8-27B 去审查版发布：基于 LoRA 自蒸馏的拒绝抑制模型
Hugging Face 用户 wangzhang 发布了 Qwen3.8-27B-abliterated，这是基于 Qwen3.8-27B 的拒绝抑制模型，通过 10 轮迭代 LoRA 自蒸馏管道（基于 Abliterix）生成。该模型在 100 个有害提示中拒绝率为 19%，KL 散度为 0.0069，旨在用于安全研究、红队测试和对齐评估，而非有害使用或
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Llama-3.2-3B 去审查变体发布，拒绝率大幅降低
Hugging Face 上发布了 Llama-3.2-3B-Instruct-heretic，这是一个基于 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 的去审查变体，通过 Heretic 工具进行方向消融（abliteration）抑制拒绝行为，而非微调。该模型在保持低 KL 散度（0.03）的同时，将拒绝率从 97/100 降至 2/100