1microsoft/Mage-VL-Cowork752 DOWNLOADS · 126 LIKESMicrosoft released Mage-VL-Cowork, a 4B computer-use model trained to decide when to click a GUI and when to write code or shell commands for the same task. Its card reports 66.0 percent on OSWorld-Verified and describes a full training recipe learned from evolved harnesses, starting from the intermediate Mage-VL checkpoint. It is Apache-2.0 licensed.微软发布 Mage-VL-Cowork,一个 40 亿参数的计算机操作模型,经训练后可自行判断同一任务何时该点击图形界面、何时该编写代码或 shell 命令。模型卡称其在 OSWorld-Verified 上取得 66.0%,并介绍了一套从演化出的执行环境中学习混合操作的完整训练方案,起点是中间检查点 Mage-VL。该模型采用 Apache-2.0 许可。マイクロソフトは、同じタスクに対して GUI をクリックすべき場面とコードやシェルコマンドを書くべき場面を自ら判断するよう訓練された 40 億パラメータのコンピュータ操作モデル Mage-VL-Cowork を公開した。モデルカードは OSWorld-Verified で 66.0% を報告し、中間チェックポイント Mage-VL を起点に、進化させたハーネスから混合操作を学ぶ完全な訓練レシピを説明している。ライセンスは Apache-2.0。
2FusionCow/Sulphur-30 DOWNLOADS · 136 LIKESSulphur-3 is a finetune of MiniMax-H3 whose repository ships a 40 GB bf16 checkpoint labelled Ref2VA-hybrid beside int8 and W4A8 builds, a corrector checkpoint, a rank-256 LoRA and a ComfyUI bundle. Access to the repository is gated and the model card is frontmatter only, so no evaluation or usage detail is published. It has 136 likes and no recorded downloads.Sulphur-3 是 MiniMax-H3 的一个微调版本,仓库中提供了一个标注为 Ref2VA-hybrid 的 40 GB bf16 检查点,以及 int8 与 W4A8 版本、一个校正检查点、一个 rank-256 LoRA 和一个 ComfyUI 工作流压缩包。该仓库需申请授权才能访问,模型卡仅有元数据,未公布任何评测或使用说明。目前有 136 个点赞,下载量记录为零。Sulphur-3 は MiniMax-H3 のファインチューンで、リポジトリには Ref2VA-hybrid と名付けられた 40 GB の bf16 チェックポイントに加え、int8 と W4A8 のビルド、コレクター用チェックポイント、rank-256 の LoRA、ComfyUI 用の一式が置かれている。リポジトリは利用申請制で、モデルカードはフロントマターのみのため、評価や使い方の記載はない。いいねは 136、ダウンロード記録はゼロ。
2026-11-01 · SUNDAY · 13:12 PST
1OBLITERATUS/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-obliterated520 DOWNLOADS · 130 LIKESA refusal-ablated build of DeepSeek-V4.1-Flash-1017 was released as BF16 safetensors under the MIT license, produced with the OBLITERATUS toolkit using the failspy method. Its model card reports full refusals falling from 81.6 percent to 4.3 percent across 838 evaluation prompts, at a KL divergence of 0.1305 nats from the original. The same card records harmful assistance rising from 10.4 percent to 78.3 percent.DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的一个去拒答方向版本以 BF16 safetensors 格式按 MIT 许可发布,使用 OBLITERATUS 工具包的 failspy 方法制作。其模型卡称,在 838 条评测提示上完全拒答率从 81.6% 降至 4.3%,相对原模型的 KL 散度为 0.1305 奈特。同一张卡也记录了有害协助比例从 10.4% 升至 78.3%。DeepSeek-V4.1-Flash-1017から拒否方向を除去した版が、BF16 safetensors・MITライセンスで公開された。OBLITERATUSツールキットのfailspy手法で作成されたもので、モデルカードによれば838件の評価プロンプトで完全拒否が81.6%から4.3%へ低下し、元モデルとのKLダイバージェンスは0.1305ナットだという。同じカードには、有害な援助が10.4%から78.3%へ増えたことも記録されている。
2026-10-31 · SATURDAY · 01:13 PDT
1Qwen/Qwen3.8-Flash-Next4,137,335 DOWNLOADS · 6,661 LIKESQwen3.8-Flash-Next is an open-weight experimental preview of the architecture that will underpin Qwen4. The model carries 125B parameters with 6B activated per token plus 51B of n-gram embeddings, and pairs Gated DeltaNet with Qwen Sparse Attention, which selects at micro-block level to cut long-context latency. Weights ship in Transformers format.Qwen3.8-Flash-Next 是一次开放权重的架构实验性预览,该架构将成为 Qwen4 的基础。模型共 125B 参数,每个 token 激活 6B,另含 51B 的 n-gram 嵌入,并把 Gated DeltaNet 与 Qwen Sparse Attention 配对,后者以微块为单位进行选择,从而降低长上下文延迟。权重以 Transformers 格式发布。Qwen3.8-Flash-Next は、Qwen4 の基盤となるアーキテクチャのオープンウェイトな実験的プレビューである。総パラメータは 125B でトークンごとに 6B を活性化し、さらに 51B の n-gram 埋め込みを備え、Gated DeltaNet と Qwen Sparse Attention を組み合わせる。後者はマイクロブロック単位で選択することで長文脈の遅延を削減する。重みは Transformers 形式で公開されている。
2Edge0/Audio8-TTS-Realistic-0.6b813 DOWNLOADS · 127 LIKESAudio8-TTS-Realistic-0.6b is a 0.6B-parameter text-to-speech model fine-tuned from Edge0's TTS preview for more natural speech across 23 languages. It supports zero-shot voice cloning and keeps the parameter count of the earlier release. The Apache-2.0 weights come with a demo space and high-throughput serving instructions.Audio8-TTS-Realistic-0.6b 是一个 0.6B 参数的文本转语音模型,在 Edge0 的 TTS 预览版基础上微调而来,可在 23 种语言中生成更自然的语音。模型支持零样本音色克隆,参数规模与前一版本保持一致。权重以 Apache-2.0 许可发布,并附有演示空间和高吞吐部署说明。Audio8-TTS-Realistic-0.6b は、Edge0 の TTS プレビュー版をファインチューニングした 0.6B パラメータの音声合成モデルで、23 言語でより自然な発話を生成する。ゼロショットの音声クローンに対応し、パラメータ数は前版と同じまま。重みは Apache-2.0 で公開され、デモスペースと高スループット推論の手引きも用意されている。
2026-10-30 · FRIDAY · 13:15 PDT
1speridlabs/idol221 DOWNLOADS · 130 LIKESIdol turns one picture of an object into a 3D Gaussian splat, generating up to 1,048,576 Gaussians including the sides the picture never showed and writing them as a standard 3DGS .ply file. It removes the background and frames the object itself, uses 7.2GB of VRAM on a consumer GPU and can finish in under two seconds. Sperid Labs released it under Apache-2.0 with an SDK and a demo Space.Idol 能把一张物体照片变成 3D 高斯点云,最多生成 1,048,576 个高斯,包括照片中从未露出的那几面,并按标准 3DGS 的 .ply 格式写出。它自己完成去背与构图,在消费级 GPU 上占用 7.2GB 显存,最快不到两秒即可完成。Sperid Labs 以 Apache-2.0 许可发布,另附 SDK 与在线演示 Space。Idol は物体を写した 1 枚の画像を 3D ガウシアンスプラットに変換し、写真に写っていない側面も含めて最大 1,048,576 個のガウシアンを生成し、標準的な 3DGS の .ply として書き出す。背景除去と構図合わせは自前で行い、コンシューマ GPU で VRAM 7.2GB、2 秒未満で完了しうる。Sperid Labs が Apache-2.0 で公開し、SDK とデモ Space も用意されている。
2maya-research/maya2-native1,493 DOWNLOADS · 125 LIKESMaya Research released Maya 2 Native, an Apache-2.0 streaming text-to-speech model covering 11 Indian languages and English, with 20 built-in voices and zero-shot cloning from 3 to 10 seconds of reference audio. A cloned voice carries across languages, so a Hindi reference can speak Tamil. The card places it second for Hindi on VoiceArena's real-time leaderboard as of October 27.Maya Research 发布 Maya 2 Native,一个 Apache-2.0 许可的流式语音合成模型,覆盖 11 种印度语言与英语,内置 20 个音色,并支持用 3 到 10 秒参考音频做零样本声音克隆。克隆出的声音可跨语言使用,用印地语参考音频也能说泰米尔语。模型卡称截至 10 月 27 日,它在 VoiceArena 实时 TTS 的印地语榜上排名第二。Maya Research は Maya 2 Native を公開した。インドの 11 言語と英語に対応する Apache-2.0 のストリーミング音声合成モデルで、20 種の内蔵ボイスと、3〜10 秒の参照音声によるゼロショット音声クローンを備える。クローンした声は言語をまたいで使えるため、ヒンディー語の参照音声でタミル語を話させられる。モデルカードは 10 月 27 日時点で VoiceArena のリアルタイム TTS ヒンディー語部門 2 位としている。
2026-10-29 · THURSDAY · 13:18 PDT
1mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B278 DOWNLOADS · 1,178 LIKESMistral published Mistral Large 4, a 1 trillion-parameter natively multimodal mixture-of-experts model with 49 billion active parameters per token, trained from scratch on 3,800 NVIDIA Grace Blackwell GPUs in its own European data centers. It takes text and images, carries a 1M-token context and exposes three reasoning efforts, and the weights ship in FP8 with an embedded speculative-decoding draft head.Mistral 发布 Mistral Large 4:一个 1 万亿参数、原生多模态的混合专家模型,每个词元激活 490 亿参数,完全从零训练,使用了公司自有欧洲数据中心内的 3800 块英伟达 Grace Blackwell GPU。它接受文本和图像输入,上下文长度为 100 万词元,并提供三档推理强度;权重以 FP8 发布,内置了用于推测解码的草稿头。Mistral は Mistral Large 4 を公開した。1 兆パラメータのネイティブ・マルチモーダルな Mixture-of-Experts モデルで、トークンごとの活性パラメータは 490 億。欧州にある自社データセンターの NVIDIA Grace Blackwell GPU 3800 基を使い、ゼロから学習された。テキストと画像を入力に取り、コンテキスト長は 100 万トークン、推論の強度は 3 段階から選べる。重みは FP8 で配布され、投機的デコード用のドラフトヘッドを内蔵する。
2Diffuspace/Clover-35B-A3B-Preview1,030 DOWNLOADS · 136 LIKESDiffuSpace released its first model, Clover-35B-A3B-Preview, a diffusion language model derived from Qwen3.6-35B-A3B with about 3 billion active parameters per token and a 128K context. It keeps the base model's hybrid Gated DeltaNet and full-attention MoE backbone, adds bidirectional block attention, and writes text by resolving confident masked positions block by block.DiffuSpace 发布首个模型 Clover-35B-A3B-Preview:一个由 Qwen3.6-35B-A3B 衍生而来的扩散语言模型,每个词元约激活 30 亿参数,上下文长度 128K。它保留了基座模型的 Gated DeltaNet 与全注意力混合的 MoE 主干,新增双向块内注意力,并以逐块解析高置信度掩码位置的方式生成文本。DiffuSpace は最初のモデル Clover-35B-A3B-Preview を公開した。Qwen3.6-35B-A3B から派生した拡散言語モデルで、トークンあたりの活性パラメータは約 30 億、コンテキスト長は 128K。ベースモデルの Gated DeltaNet と全注意を組み合わせた MoE バックボーンを引き継ぎ、双方向のブロック内注意を加え、確信度の高いマスク位置をブロック単位で確定しながらテキストを生成する。
3LiquidAI/LFM3-Audio-2B1,794 DOWNLOADS · 132 LIKESLiquid AI published LFM3-Audio-2B, a compact audio model meant to run locally on laptops and edge devices. It takes text or audio and answers with text, speech or both, offering English voice chat plus transcription, synthesis and translation across 18 languages. The repo bundles its own audio tokenizer and modeling code.Liquid AI 发布 LFM3-Audio-2B:一个紧凑型音频模型,面向在笔记本电脑和边缘设备上本地运行。它接受文本或音频输入,以文本、语音或两者作答,支持英语语音对话,并可在 18 种语言间完成转写、合成与翻译。仓库中自带音频分词器和建模代码。Liquid AI は LFM3-Audio-2B を公開した。ノート PC やエッジ機器でローカルに動かすことを想定した小型の音声モデルである。テキストまたは音声を入力に取り、テキスト・音声・その両方で応答し、英語の音声チャットに加えて 18 言語での文字起こし、合成、翻訳に対応する。リポジトリには独自の音声トークナイザとモデリングコードが同梱されている。
4hi3d-official/Hi3Dv1.00 DOWNLOADS · 129 LIKESHi3D v1.0 refines a coarse mesh into high-resolution 3D geometry, conditioned on a reference image of the same object and built on the Sparc3D sparse representation. The project report describes training on roughly two million curated 3D assets and three refinement passes reaching a 1536-cubed sparse extraction grid. It was released on October 23.Hi3D v1.0 以同一物体的参考图像为条件,把粗网格精修为高分辨率三维几何,构建在 Sparc3D 稀疏表示之上。项目报告称其训练使用了约两百万份经筛选的三维资产,并通过三轮精修把稀疏提取网格推到 1536 的三次方。该模型于 10 月 23 日发布。Hi3D v1.0 は、同じ対象物の参照画像を条件として、粗いメッシュを高解像度の 3D ジオメトリへ精緻化するモデルで、Sparc3D の疎表現を基礎としている。プロジェクトの報告書によれば、厳選した約 200 万件の 3D アセットで学習し、3 回の精緻化パスで疎抽出グリッドを 1536 の 3 乗まで引き上げる。10 月 23 日に公開された。
2026-10-28 · WEDNESDAY · 13:18 PDT
1openbmb/MiniCPM-OCR-1.0791 DOWNLOADS · 238 LIKESMiniCPM-OCR 1.0 is a 1.3B Apache-2.0 model and the first OCR-specific entry in the MiniCPM-V/o family. It targets text-centric document understanding across text, tables, formulas, charts, seals and structured extraction, and reports 93.68 on Real5-OmniDocBench, a benchmark for real-world document parsing. Separate DSpark checkpoints add decoding acceleration.MiniCPM-OCR 1.0 是一个 13 亿参数、Apache-2.0 许可的模型,也是 MiniCPM-V/o 家族中首个专门面向 OCR 的成员。它聚焦以文字为中心的文档理解,覆盖文本、表格、公式、图表、印章和结构化信息抽取,并在真实场景文档解析基准 Real5-OmniDocBench 上取得 93.68 分。另有 DSpark 版本权重提供解码加速。MiniCPM-OCR 1.0 は 13 億パラメータ、Apache-2.0 ライセンスのモデルで、MiniCPM-V/o ファミリー初の OCR 専用モデルだ。テキスト、表、数式、グラフ、印影、構造化抽出といった文字中心の文書理解を対象とし、実世界の文書解析ベンチマーク Real5-OmniDocBench で 93.68 を報告している。別途 DSpark のチェックポイントがデコード高速化を提供する。
2google/embeddinggemma-2282,912 DOWNLOADS · 2,991 LIKESEmbeddingGemma 2 is an open multimodal embedding model from Google DeepMind that maps text and code, images, video and audio, and combinations of them, into a single 768-dimensional vector space. It totals 740M parameters, pairing a 270M text model with modular 170M vision and 300M audio encoders, under an Apache-2.0 license. Google designed it to run on consumer hardware such as phones and laptops.EmbeddingGemma 2 是谷歌 DeepMind 推出的开放多模态嵌入模型,可把文本与代码、图像、视频、音频以及它们的组合映射到同一个 768 维向量空间。模型总参数量为 7.4 亿,由 2.7 亿参数的文本模型搭配模块化的 1.7 亿视觉编码器和 3 亿音频编码器组成,采用 Apache-2.0 许可。谷歌的设计目标是在手机、笔记本等消费级硬件上运行。EmbeddingGemma 2 は Google DeepMind による公開のマルチモーダル埋め込みモデルで、テキストとコード、画像、動画、音声、およびそれらの組み合わせを単一の 768 次元ベクトル空間に写像する。総パラメータは 7.4 億で、2.7 億のテキストモデルにモジュール式の 1.7 億の視覚エンコーダと 3 億の音声エンコーダを組み合わせ、Apache-2.0 ライセンスで公開されている。スマートフォンやノート PC などの民生向けハードウェアでの動作を想定して設計された。
3LiquidAI/LFM3-Omni-2B714 DOWNLOADS · 130 LIKESLFM3-Omni-2B is Liquid AI's first omni-modal model in the LFM3 family, a single 2.2B-parameter network that understands text, images, video and audio and answers in text or speech. Liquid says one checkpoint replaces a separate speech recognition model, vision-language model, LLM and text-to-speech model. For videos with sound it processes picture and soundtrack together.LFM3-Omni-2B 是 Liquid AI 在 LFM3 家族中的首个全模态模型,一个 22 亿参数的端到端网络,可理解文本、图像、视频和音频,并以文本或语音作答。Liquid 表示,单个权重即可替代原本分开的语音识别模型、视觉语言模型、大语言模型和语音合成模型。对带声音的视频,它会同时处理画面与音轨。LFM3-Omni-2B は Liquid AI の LFM3 ファミリー初のオムニモーダルモデルで、テキスト、画像、動画、音声を理解し、テキストまたは音声で答える 22 億パラメータの単一ネットワークだ。Liquid は、1 つのチェックポイントが別々の音声認識モデル、視覚言語モデル、LLM、音声合成モデルを置き換えると述べている。音声付きの動画では映像と音声を同時に処理する。
4nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B338 DOWNLOADS · 127 LIKESNemotron 3.5 Transcribe is NVIDIA's open-weight offline speech model, transcribing 40 languages from recordings up to one hour with a 65,536-token context. The Mamba-2 and Transformer hybrid mixture of experts totals 34B parameters with about 4.3B active, and also handles speech translation, speaker-attributed transcription, timestamps and audio question answering. It ships in BF16, FP8 and NVFP4.Nemotron 3.5 Transcribe 是英伟达的开放权重离线语音模型,可转写 40 种语言、处理长达一小时的录音,上下文为 65,536 个 token。该 Mamba-2 与 Transformer 混合的专家混合模型总参数 340 亿、激活约 43 亿,同时支持语音翻译、带说话人归属的转写、时间戳和音频问答。模型提供 BF16、FP8 与 NVFP4 三种精度。Nemotron 3.5 Transcribe は NVIDIA のオープンウェイトのオフライン音声モデルで、40 言語を対象に最長 1 時間の録音を 65,536 トークンのコンテキストで文字起こしする。Mamba-2 と Transformer のハイブリッド混合エキスパートは総パラメータ 340 億、アクティブ約 43 億で、音声翻訳や話者帰属付き文字起こし、タイムスタンプ、音声質問応答にも対応する。BF16、FP8、NVFP4 で提供される。
5LiquidAI/LFM3-VL-2B1,596 DOWNLOADS · 128 LIKESLFM3-VL-2B is an on-device vision-language model that pairs the LFM3 language model with a new in-house vision encoder and takes text, images and video as input. It is the first LFM vision model to accept video, reasons step by step before answering, and targets spatial and embodied tasks such as locating objects for robotics. Liquid does not recommend it for coding or multi-turn conversation.LFM3-VL-2B 是一个面向端侧的视觉语言模型,把 LFM3 语言模型与自研的新视觉编码器组合在一起,支持文本、图像和视频输入。它是 LFM 首个可接受视频的视觉模型,回答前会逐步推理,并针对空间与具身任务,例如为机器人定位物体。Liquid 不建议把它用于编程或多轮对话。LFM3-VL-2B は端末上で動作する視覚言語モデルで、LFM3 言語モデルと自社開発の新しい視覚エンコーダを組み合わせ、テキスト、画像、動画を入力として受け取る。動画を受け付ける初の LFM 視覚モデルであり、回答前に段階的に推論し、ロボティクス向けの物体位置特定のような空間・身体性のあるタスクを狙う。Liquid はコーディングや複数ターンの対話には推奨していない。
2026-10-27 · TUESDAY · 13:18 PDT
1baidu/Unlimited-OCR-2513 DOWNLOADS · 216 LIKESBaidu released Unlimited OCR Works 2, a vision-language document parser the model card bills as moving from long-horizon to unlimited-horizon parsing through a technique it calls SR-SWA. The MIT-licensed transformers checkpoint arrived on October 27 together with MarathonDocBench, a new benchmark for ultra-long document parsing, plus ModelScope and Baidu Cloud mirrors.百度发布 Unlimited OCR Works 2,一个视觉语言文档解析模型,模型卡称其通过名为 SR-SWA 的方法把解析从长程推进到不限长度。这一 MIT 许可的 transformers 权重于 10 月 27 日发布,同时还放出面向超长文档解析的新基准 MarathonDocBench,并上线了 ModelScope 与百度智能云的镜像。バイドゥが Unlimited OCR Works 2 を公開した。モデルカードは、SR-SWA と呼ぶ手法により長文書から長さの制限のない解析へ進んだ視覚言語文書パーサーだと説明している。MIT ライセンスの transformers 向け重みは 10 月 27 日に公開され、超長文書の解析を測る新ベンチマーク MarathonDocBench や、ModelScope とバイドゥクラウドのミラーも併せて提供された。
2ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder3,544 DOWNLOADS · 157 LIKESccore published an early preview of Qwen3.5-4B-3D-Coder, an independent fine-tune of Qwen/Qwen3.5-4B aimed at general coding and at generating interactive Three.js scenes. The Q4_K_M and Q8_0 GGUF builds were refreshed on October 26 to fix a layer issue; the author says training finishes on October 28, with full FP16 weights, the dataset and an evaluation report to follow.ccore 发布 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的早期预览版,这是基于 Qwen/Qwen3.5-4B 的独立微调模型,面向通用编程以及生成可交互的 Three.js 三维场景。Q4_K_M 与 Q8_0 两个 GGUF 权重已于 10 月 26 日更新,修复了层相关的问题;作者称训练将于 10 月 28 日结束,之后会放出完整 FP16 权重、训练数据集和评测报告。ccore が Qwen3.5-4B-3D-Coder の早期プレビューを公開した。Qwen/Qwen3.5-4B を独自にファインチューニングしたもので、一般的なコーディングと対話的な Three.js シーンの生成を狙う。Q4_K_M と Q8_0 の GGUF は 10 月 26 日にレイヤー関連の不具合を直して更新された。作者によれば学習は 10 月 28 日に終わり、その後に FP16 の完全な重みと学習データ、評価レポートを公開するという。
3LiconStudio/Minimax-H3-VBVR4,701 DOWNLOADS · 125 LIKESLicon VBVR is an image-to-video LoRA for MiniMax-H3, trained on VBVR-Pro-SFT-Video data rebuilt around that base model. The Apache-2.0 adapter targets object consistency and action logic, cutting unintended duplicate objects, clipping and interpenetration during motion, and the card ships side-by-side clips against the unmodified base.Licon VBVR 是面向 MiniMax-H3 的图生视频 LoRA,训练数据取自 VBVR-Pro-SFT-Video,并针对该基础模型重新整理和预处理。这个 Apache-2.0 许可的适配器着力于物体一致性与动作逻辑,减少运动过程中出现的物体重复、穿模与互相穿插,模型卡给出了与原始模型的对照片段。Licon VBVR は MiniMax-H3 向けの画像から動画を生成する LoRA で、VBVR-Pro-SFT-Video のデータをこのベースモデルに合わせて作り直して学習させた。Apache-2.0 のアダプターはオブジェクトの一貫性と動作の論理を重視し、動きの最中に生じる物体の重複やめり込み、貫通を抑える。モデルカードには元のモデルとの比較動画が並べられている。