{
	"updated": "2026-09-06",
	"updated_at": "2026-09-06 01:03 PDT",
	"days": [
		{
			"date": "2026-09-06",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Qwen/Qwen3.8-27B",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B",
					"downloads": 6024467,
					"likes": 14056,
					"summary": "Qwen3.8-27B is the Qwen team's 27B-parameter vision-language model, released under Apache 2.0 as post-trained weights in Hugging Face Transformers format. The card lists compatibility with Transformers, vLLM, SGLang and TokenSpeed, with a hosted API offered separately through Qwen Cloud. It is the most liked model in today's set at 14,056 likes and about 6.0 million downloads.",
					"summary_zh": "Qwen3.8-27B 是通义千问团队推出的 270 亿参数视觉语言模型，以 Apache 2.0 许可发布，提供 Hugging Face Transformers 格式的后训练权重。模型卡称其兼容 Transformers、vLLM、SGLang 和 TokenSpeed，另有 Qwen Cloud 提供托管 API 服务。它以 14,056 个点赞成为本期最受欢迎的模型，下载量约 600 万次。",
					"summary_ja": "Qwen3.8-27B は Qwen チームによる 270 億パラメータの視覚言語モデルで、Apache 2.0 ライセンスの下、Hugging Face Transformers 形式の事後学習済み重みとして公開されています。モデルカードでは Transformers、vLLM、SGLang、TokenSpeed との互換性が示され、マネージド API は Qwen Cloud で別途提供されます。いいねは 14,056 件と今回の最多で、ダウンロードは約 600 万件です。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "XHToken/Spark-X2.5-4B",
					"url": "https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B",
					"downloads": 4755,
					"likes": 563,
					"summary": "Spark-X2.5-4B is a 4B-parameter open text-generation model from XHToken, shipped for conversational use with custom modelling code alongside the safetensors weights. Its companion project presents the Spark-X2.5 series as an attempt to push agentic capability into models that run on device. It is the newest entry here, with about 4,755 downloads and 563 likes.",
					"summary_zh": "Spark-X2.5-4B 是 XHToken 发布的 40 亿参数开源文本生成模型，随 safetensors 权重附带自定义建模代码，面向对话场景。其配套项目将 Spark-X2.5 系列定位为把智能体能力推进到端侧模型的尝试。这是本期最新的一个条目，下载量约 4,755 次，点赞 563 个。",
					"summary_ja": "Spark-X2.5-4B は XHToken が公開した 40 億パラメータのオープンなテキスト生成モデルで、safetensors の重みとともに独自のモデリングコードが同梱され、対話用途を想定しています。関連プロジェクトは Spark-X2.5 シリーズを、オンデバイスで動くモデルにエージェント能力を持たせる試みと位置づけています。今回で最も新しい登録で、ダウンロードは約 4,755 件、いいねは 563 件です。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "facebook/mms-300m",
					"url": "https://huggingface.co/facebook/mms-300m",
					"downloads": 12464,
					"likes": 263,
					"summary": "facebook/mms-300m is the 300 million parameter checkpoint from Meta's Massively Multilingual Speech project, pretrained with the wav2vec2 self-supervised objective on roughly 500,000 hours of audio across more than 1,400 languages. It is a base model intended to be fine-tuned for a downstream speech task and expects 16 kHz input. It shows about 12,464 downloads and 263 likes.",
					"summary_zh": "facebook/mms-300m 是 Meta 大规模多语种语音（MMS）项目中 3 亿参数的检查点，采用 wav2vec2 自监督目标，在覆盖 1,400 多种语言、约 50 万小时的语音数据上预训练。它是需要针对下游语音任务微调的基础模型，输入音频需为 16 kHz。目前下载量约 12,464 次，点赞 263 个。",
					"summary_ja": "facebook/mms-300m は、Meta の大規模多言語音声（MMS）プロジェクトによる 3 億パラメータのチェックポイントで、1,400 以上の言語にわたる約 50 万時間の音声を用い、wav2vec2 の自己教師あり目的関数で事前学習されています。下流の音声タスク向けに微調整して使うベースモデルで、入力は 16 kHz を前提とします。ダウンロードは約 12,464 件、いいねは 263 件です。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "distilbert/distilbert-base-uncased",
					"url": "https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased",
					"downloads": 7054316,
					"likes": 1156,
					"summary": "DistilBERT base uncased is a distilled, smaller version of BERT base that does not distinguish letter case. It is published for masked language modelling and serves mainly as a starting point for fine-tuning, which keeps it among the Hub's most used encoders at roughly 7.1 million downloads. The checkpoint carries 1,156 likes.",
					"summary_zh": "DistilBERT base uncased 是 BERT base 的蒸馏版本，体积更小，且不区分字母大小写。它以掩码语言建模任务发布，主要用作微调的起点，因而长期位居 Hugging Face 上使用最多的编码器之列，下载量约 710 万次。该检查点获得 1,156 个点赞。",
					"summary_ja": "DistilBERT base uncased は、BERT base を蒸留した小型版で、大文字と小文字を区別しません。マスク言語モデリング用に公開され、主にファインチューニングの出発点として使われており、約 710 万件のダウンロードで Hub でも屈指の利用実績を保っています。いいねは 1,156 件です。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "openai/clip-vit-base-patch32",
					"url": "https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32",
					"downloads": 20579479,
					"likes": 1210,
					"summary": "CLIP ViT-B/32 pairs images with free-form text labels, which lets it classify pictures into categories it was never explicitly trained on. OpenAI researchers built it to study what makes computer vision models robust, and it remains a default choice for zero-shot image classification and embeddings. At about 20.6 million downloads it is the most downloaded model in today's set, with 1,210 likes.",
					"summary_zh": "CLIP ViT-B/32 将图像与任意文本标签对应起来，因而能把图片归入训练时未明确见过的类别。该模型由 OpenAI 研究人员开发，用于研究计算机视觉模型的稳健性来源，如今仍是零样本图像分类和图文向量表示的常用选择。它以约 2,060 万次下载位居本期首位，点赞数为 1,210。",
					"summary_ja": "CLIP ViT-B/32 は画像と自由記述のテキストラベルを結び付けることで、明示的に学習していないカテゴリーにも画像を分類できます。OpenAI の研究者がコンピュータービジョンモデルの頑健性を調べる目的で開発したもので、現在もゼロショット画像分類や埋め込み生成の定番として使われています。ダウンロードは約 2,060 万件と今回の最多で、いいねは 1,210 件です。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-09-06 01:03 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-09-05",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B",
					"url": "https://huggingface.co/IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B",
					"downloads": 1333,
					"likes": 170,
					"summary": "IFM released the sparse member of its K2-Horizon family, a mixture-of-experts model that holds 36B parameters but runs about 4B per token, paired with mixture-of-values attention. The card claims frontier-class agentic and reasoning results at that active-parameter budget. Only the final checkpoint is out; intermediate checkpoints, data and training code are promised later.",
					"summary_zh": "IFM 发布了 K2-Horizon 系列中的稀疏成员：一个总参数量 36B、每个 token 仅激活约 4B 的混合专家模型，并配以混合值注意力（MoVA）。模型卡称，在这样的激活参数规模下，它在智能体与推理基准上达到了前沿水平。目前仅放出最终检查点，中间检查点、数据与训练代码承诺后续公开。",
					"summary_ja": "IFM は K2-Horizon ファミリーの疎なモデルを公開した。総パラメータ36Bのうちトークンあたり約4Bのみを使う Mixture-of-Experts 構成で、Mixture-of-Values アテンションを組み合わせている。モデルカードは、この活性パラメータ規模でエージェント系および推論系ベンチマークにおいて最前線に並ぶ結果を主張する。現時点で公開されたのは最終チェックポイントのみで、中間チェックポイントやデータ、学習コードは今後の公開を予告している。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF",
					"downloads": 10680,
					"likes": 110,
					"summary": "A llama.cpp-ready GGUF build of Qwopus3.8-27B-Flash, a 27B multimodal model that takes image and text input, packaged for local inference. The author has posted a warning that a flaw in second-stage reinforcement learning makes the model emit wrong indentation in some Python programs, and plans to retrain that stage. It has been pulled about 10.7k times.",
					"summary_zh": "这是 Qwopus3.8-27B-Flash 的 GGUF 版本，可直接用于 llama.cpp 本地推理；原模型为支持图文输入的 27B 多模态模型。作者已发布警告：第二阶段强化学习存在设计缺陷，会导致模型在生成部分 Python 代码时出现错误缩进，计划重新训练该阶段。目前下载量约 1.07 万次。",
					"summary_ja": "画像とテキストを入力できる27Bのマルチモーダルモデル Qwopus3.8-27B-Flash を、llama.cpp でそのまま動かせる GGUF 形式にまとめたもの。作者は、第2段階の強化学習の設計不備により一部の Python コード生成でインデントが崩れると警告し、同段階の再学習を予定していると告知している。ダウンロードは約1.07万件。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "lightx2v/Minimax-h3-Turbo",
					"url": "https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo",
					"downloads": 1185646,
					"likes": 842,
					"summary": "LightX2V's turbo distillation of MiniMax-H3 does text-to-video, image-to-video and reference-to-video in a handful of sampling steps. At roughly 1.19M downloads it is by far the most pulled model on the board, and third-party INT8 ComfyUI repacks that fuse it into a single file are trending alongside it. A hosted studio demo is available.",
					"summary_zh": "LightX2V 对 MiniMax-H3 做的加速蒸馏版本，可用少数几步采样完成文生视频、图生视频与参考图生视频。它以约 118.5 万次下载遥遥领先，成为本期下载量最高的模型，第三方把它融合为单文件的 INT8 ComfyUI 重打包版本也同期走热。官方还提供了在线体验的 Studio。",
					"summary_ja": "LightX2V による MiniMax-H3 の高速蒸留版で、テキストから動画、画像から動画、参照画像から動画までを数ステップのサンプリングで生成する。ダウンロードは約118.5万件と今回の顔ぶれの中で群を抜いて多く、これを単一ファイルに統合したサードパーティ製 INT8 の ComfyUI 版も同時に注目を集めている。オンラインで試せるスタジオも用意されている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "XHToken/Spark-X2.5-1.7B",
					"url": "https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-1.7B",
					"downloads": 2301,
					"likes": 90,
					"summary": "XHToken published Spark-X2.5-1.7B, a small conversational text-generation model shipped in safetensors with custom modeling code. The 1.7B size puts it in range of local and on-device deployment. It has about 2.3k downloads and 90 likes so far.",
					"summary_zh": "XHToken 发布了 Spark-X2.5-1.7B，一个面向对话的小型文本生成模型，以 safetensors 格式提供，并附带自定义建模代码。1.7B 的体量使其适合本地与端侧部署。目前下载量约 2300 次，获赞 90。",
					"summary_ja": "XHToken が公開した Spark-X2.5-1.7B は、safetensors 形式でカスタムのモデルコードを同梱した小型の対話向けテキスト生成モデル。1.7B という規模はローカルや端末上での実行に収まる。現時点でダウンロードは約2300件、いいねは90件。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4",
					"downloads": 1129,
					"likes": 83,
					"summary": "NVIDIA published an NVFP4 four-bit quantization of Alibaba's Qwen3.8-Flash-Next, produced with its Model Optimizer toolkit. The base is a causal language model with a vision encoder, hybrid Gated DeltaNet and sparse attention, a mixture-of-experts stack and n-gram embeddings. The quantized weights cut the memory needed to serve it.",
					"summary_zh": "英伟达发布了阿里 Qwen3.8-Flash-Next 的 NVFP4 四位量化版本，由其 Model Optimizer 工具链生成。基础模型是一个因果语言模型，配有视觉编码器、Gated DeltaNet 与稀疏注意力的混合结构、混合专家层以及 n-gram 嵌入。量化后的权重降低了部署所需的显存开销。",
					"summary_ja": "NVIDIA は、アリババの Qwen3.8-Flash-Next を自社の Model Optimizer で NVFP4（4ビット）量子化したモデルを公開した。ベースは視覚エンコーダ、Gated DeltaNet と疎なアテンションを組み合わせたハイブリッド構成、Mixture-of-Experts、n-gram 埋め込みを備えた因果言語モデル。量子化により推論時に必要なメモリが削減される。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-09-05 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-09-04",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU",
					"downloads": 2022,
					"likes": 153,
					"summary": "DavidAU published an uncensored 27B merge of Qwen3.8 tagged for image-text-to-text use, shipping safetensors weights through transformers. The author bills it as the first of several planned releases, with GGUF conversions and more than ten further variants in a companion repository. It is the only model on today's trending list, with 153 likes and about 2,000 downloads.",
					"summary_zh": "DavidAU 发布了一个基于 Qwen3.8 的 270 亿参数无审查合并模型，标注为图文到文本用途，以 safetensors 权重经 transformers 加载。作者称这是系列发布中的第一个版本，配套仓库另有 GGUF 转换版本与十余个其他变体。它是今日趋势榜上唯一的模型，获得 153 个点赞和约 2,000 次下载。",
					"summary_ja": "DavidAUは、Qwen3.8をもとにした270億パラメータの無検閲マージモデルを公開した。画像とテキストからテキストを生成する用途のタグが付き、safetensors形式の重みをtransformers経由で読み込む。作者は一連の公開の第1弾と位置づけ、関連リポジトリにはGGUF変換版と10種類以上の派生版があるとしている。本日のトレンド一覧で唯一のモデルで、153のいいねと約2,000ダウンロードを集めた。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-09-04 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-09-03",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "OpenVDN/vdn-minimax-h3",
					"url": "https://huggingface.co/OpenVDN/vdn-minimax-h3",
					"downloads": 0,
					"likes": 126,
					"summary": "OpenVDN released VDN-Minimax-H3, which applies Video DeltaNet's hybrid attention to the MiniMax H3 video generator for what the card describes as near-lossless quality at lower cost. On eight B200 GPUs the authors report generating video faster than it plays back. Weights, code and license ship together as a text-to-video diffusers model.",
					"summary_zh": "OpenVDN 发布 VDN-Minimax-H3，将 Video DeltaNet 的混合注意力应用于 MiniMax H3 视频生成模型，模型卡称其在降低开销的同时保持接近无损的质量。作者称在 8 张 B200 GPU 上，生成视频的速度快于播放速度。权重、代码与许可证一并发布，为 diffusers 格式的文生视频模型。",
					"summary_ja": "OpenVDN は、Video DeltaNet のハイブリッド注意を動画生成モデル MiniMax H3 に適用した VDN-Minimax-H3 を公開した。モデルカードは、低コストでほぼ無損失の品質をうたう。B200を8基使った環境では、再生速度より速く動画を生成できると報告している。重み・コード・ライセンスがdiffusers形式のtext-to-videoモデルとして揃って提供される。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF",
					"downloads": 39646,
					"likes": 122,
					"summary": "DavidAU published MTP GGUF quants of a Qwen3.8 27B fine-tune the card calls TURBO, tuned to cut thinking tokens by half or more while keeping output detail. The card claims scores above 735 on ARC-C and 880 on ARC-E in 8-bit, and above 718 ARC-C at 4-bit. It has drawn nearly 40,000 downloads.",
					"summary_zh": "DavidAU 发布了一个 Qwen3.8 27B 微调版本的 MTP GGUF 量化，模型卡称其为 TURBO，旨在将思考 token 减少一半以上而保持输出细节。卡片称其 8 位量化下 ARC-C 超过 735、ARC-E 超过 880，4 位量化下 ARC-C 也高于 718。目前下载量接近 4 万次。",
					"summary_ja": "DavidAU は、モデルカードが TURBO と呼ぶ Qwen3.8 27B ファインチューンの MTP GGUF 量子化版を公開した。出力の詳細さを保ちつつ、思考トークンを半分以下に削ることを狙う。カードは8ビットでARC-C 735超・ARC-E 880超、4ビットでもARC-C 718超と主張する。ダウンロードは4万件近くに達している。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "AngelSlim/Hy4-preview-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/AngelSlim/Hy4-preview-GGUF",
					"downloads": 97192,
					"likes": 89,
					"summary": "AngelSlim published three GGUF builds of Tencent's Hy4-preview, from a standard 4-bit Q4_K_M at 435 GiB down to about 214 GiB using the UD-IQ1_M and MIX_STQ1_0 strategies. The two smaller builds roughly halve the file size for local runs of a very large model. It is the most downloaded model in today's pool at about 97,000 downloads.",
					"summary_zh": "AngelSlim 发布了腾讯 Hy4-preview 的三个 GGUF 版本，从 435 GiB 的标准 4 位 Q4_K_M，到采用 UD-IQ1_M 与 MIX_STQ1_0 策略、约 214 GiB 的版本。后两个版本把文件体积压缩近一半，便于在本地运行这一超大模型。它是当日候选中下载量最高的模型，约 9.7 万次。",
					"summary_ja": "AngelSlim は、テンセントの Hy4-preview の GGUF ビルドを3種類公開した。標準的な4ビットのQ4_K_M（435GiB）から、UD-IQ1_MとMIX_STQ1_0の手法を用いた約214GiBのものまで揃う。小型の2種はファイルサイズをほぼ半減させ、超大規模モデルのローカル実行を現実的にする。ダウンロードは約9万7千件で本日の候補中最多。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-09-03 13:06 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-09-02",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF",
					"downloads": 9354057,
					"likes": 3355,
					"summary": "Unsloth published GGUF builds of Qwen3.8-27B using its Dynamic 3.0 quantization, which the model card says holds accuracy better than other leading quants. The card also notes developer-role support so the model works inside agentic tools such as Codex, and improved parsing of nested tool-call objects. The repo has 9.4M downloads and 3,355 likes.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 Qwen3.8-27B 的 GGUF 版本，采用其 Dynamic 3.0 量化方案，模型卡称其精度优于其他主流量化方法。卡片还提到新增 developer 角色支持，使模型可在 Codex 等智能体工具中使用，并改进了嵌套工具调用对象的解析。该仓库已有 940 万次下载和 3,355 个点赞。",
					"summary_ja": "Unsloth は、独自の Dynamic 3.0 量子化を用いた Qwen3.8-27B の GGUF 版を公開した。モデルカードによれば、他の主要な量子化手法より精度の劣化が小さいという。developer ロールに対応して Codex などのエージェント型ツールで動作する点や、入れ子になったツール呼び出しの解析改善も挙げられている。ダウンロードは 940 万件、いいねは 3,355 件。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Lightricks/LTX-2.5",
					"url": "https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5",
					"downloads": 1232274,
					"likes": 2488,
					"summary": "Lightricks released LTX-2.5, a video generation model published in single-file diffusion format. Its repository tags span image-to-video, text-to-video and video-to-video generation as well as audio-to-video and video-to-audio conversion. It has drawn 1.2M downloads and 2,488 likes.",
					"summary_zh": "Lightricks 发布视频生成模型 LTX-2.5，以单文件 diffusion 格式提供权重。仓库标签涵盖图生视频、文生视频、视频转视频，以及音频转视频和视频转音频等多种任务。该模型已获得 123 万次下载和 2,488 个点赞。",
					"summary_ja": "Lightricks は、単一ファイルの diffusion 形式で公開される動画生成モデル LTX-2.5 をリリースした。リポジトリのタグは画像から動画、テキストから動画、動画から動画の生成に加え、音声から動画、動画から音声への変換までを網羅する。ダウンロードは 123 万件、いいねは 2,488 件。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF",
					"downloads": 63718,
					"likes": 327,
					"summary": "Unsloth released GGUF quantizations of GLM-5.3-Flash, a bilingual English and Chinese text generation model. The card directs users to a llama.cpp pull request or the Unsloth desktop app to run the files, and demonstrates a 1-bit build of the model running in that desktop UI. The repo has 63,718 downloads and 327 likes.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了中英双语文本生成模型 GLM-5.3-Flash 的 GGUF 量化版本。模型卡指引用户通过其 llama.cpp 的 pull request 或 Unsloth 桌面应用来运行这些文件，并演示了在桌面界面中运行 1-bit 量化版的效果。该仓库已有 63,718 次下载和 327 个点赞。",
					"summary_ja": "Unsloth は、英語と中国語に対応するテキスト生成モデル GLM-5.3-Flash の GGUF 量子化版を公開した。モデルカードは、実行方法として同社の llama.cpp 向けプルリクエストまたは Unsloth のデスクトップアプリを案内し、1-bit 版がそのデスクトップ UI 上で動作する様子も示している。ダウンロードは 63,718 件、いいねは 327 件。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "MiniMaxAI/MiniMax-H3",
					"url": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3",
					"downloads": 5532597,
					"likes": 4772,
					"summary": "MiniMax published MiniMax-H3, a video generation model covering text-to-video, image-to-video and video-to-video along with joint text-to-audio-video output. The card points to hosted APIs on the company's global and China platforms, its web apps, and official prompt-writing skills on GitHub. It has 5.5M downloads and 4,772 likes.",
					"summary_zh": "MiniMax 发布视频生成模型 MiniMax-H3，支持文生视频、图生视频、视频转视频，以及文本到音视频的联合生成。模型卡提供了公司国际版与国内平台的 API 入口、网页应用链接，以及 GitHub 上用于改进提示词写作的官方 skills。该模型已有 553 万次下载和 4,772 个点赞。",
					"summary_ja": "MiniMax は、テキストから動画、画像から動画、動画から動画の生成に加え、テキストから音声付き動画までを扱う生成モデル MiniMax-H3 を公開した。モデルカードには、グローバル版と中国版のプラットフォームで提供される API、ウェブアプリ、さらに GitHub 上の公式プロンプト作成用 skills への案内がある。ダウンロードは 553 万件、いいねは 4,772 件。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "Qwen/Qwen3.8-Flash-Next-FP8",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next-FP8",
					"downloads": 130451,
					"likes": 181,
					"summary": "Qwen published FP8-quantized weights for the post-trained Qwen3.8-Flash-Next in Hugging Face Transformers format. The card describes fine-grained FP8 quantization with a block size of 128 and reports metrics nearly identical to the unquantized model, with compatibility across Transformers, vLLM and SGLang. It has 130,451 downloads and 181 likes.",
					"summary_zh": "Qwen 发布了后训练版 Qwen3.8-Flash-Next 的 FP8 量化权重，采用 Hugging Face Transformers 格式。模型卡称其使用块大小为 128 的细粒度 FP8 量化，性能指标与未量化模型几乎一致，并兼容 Transformers、vLLM 与 SGLang 等推理框架。该仓库已有 130,451 次下载和 181 个点赞。",
					"summary_ja": "Qwen は、事後学習済み Qwen3.8-Flash-Next の FP8 量子化重みを Hugging Face Transformers 形式で公開した。モデルカードによると、ブロックサイズ 128 のきめ細かな FP8 量子化を用いており、性能指標は量子化前とほぼ同等だという。Transformers、vLLM、SGLang などと互換性がある。ダウンロードは 130,451 件、いいねは 181 件。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-09-02 01:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-09-01",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "google/timesfm-3.0-pytorch",
					"url": "https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch",
					"downloads": 0,
					"likes": 188,
					"summary": "Google Research published the official PyTorch weights and configurations for TimesFM 3.0, its pretrained time-series forecasting foundation model. The card describes a stacked mixing transformer with variate attention and releases the model under a non-commercial license. The repository has drawn 188 likes with no downloads recorded yet.",
					"summary_zh": "谷歌研究院发布了时间序列预测基础模型 TimesFM 3.0 的官方 PyTorch 权重与配置。模型卡称其采用带变量注意力的堆叠混合 Transformer 架构，并以非商用许可发布。该仓库目前获得 188 个点赞，尚未记录下载量。",
					"summary_ja": "Google Research が、時系列予測の基盤モデル TimesFM 3.0 の公式 PyTorch 重みと設定を公開した。モデルカードでは、変量アテンションを備えた積層ミキシング Transformer と説明され、非商用ライセンスで提供される。現在 188 件のいいねを集めており、ダウンロード数はまだ記録されていない。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "google-bert/bert-base-uncased",
					"url": "https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased",
					"downloads": 69651344,
					"likes": 2831,
					"summary": "BERT base uncased remains one of the most downloaded checkpoints on Hugging Face, logging 69,651,344 downloads and 2,831 likes. The English masked language model comes from the original 2018 BERT paper and does not distinguish case. It is distributed for PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX, Core ML and Rust.",
					"summary_zh": "BERT base uncased 仍是 Hugging Face 上下载量最高的检查点之一，录得 69651344 次下载和 2831 个点赞。这一英文掩码语言模型出自 2018 年的 BERT 原始论文，不区分大小写。它同时提供 PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、Core ML 与 Rust 版本。",
					"summary_ja": "BERT base uncased は Hugging Face で最もダウンロードされているチェックポイントの一つで、ダウンロード 69,651,344 件、いいね 2,831 件を記録している。2018 年の BERT 原論文に由来する英語のマスク言語モデルで、大文字と小文字を区別しない。PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、Core ML、Rust 向けに配布されている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
					"url": "https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
					"downloads": 255143740,
					"likes": 5350,
					"summary": "all-MiniLM-L6-v2 leads today's set with 255,143,740 downloads and 5,350 likes. The sentence-transformers model maps sentences and paragraphs into a 384-dimensional dense vector space for clustering and semantic search, and ships in PyTorch, ONNX, OpenVINO and Rust builds.",
					"summary_zh": "all-MiniLM-L6-v2 以 255143740 次下载和 5350 个点赞位居今日榜首。这一 sentence-transformers 模型将句子与段落映射到 384 维稠密向量空间，用于聚类和语义检索，并提供 PyTorch、ONNX、OpenVINO 与 Rust 等多种构建版本。",
					"summary_ja": "all-MiniLM-L6-v2 は、ダウンロード 255,143,740 件、いいね 5,350 件で当日の一覧の首位に立つ。sentence-transformers のこのモデルは、文や段落を 384 次元の密ベクトル空間に写像してクラスタリングや意味検索に用いるもので、PyTorch、ONNX、OpenVINO、Rust の各ビルドが提供されている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "Momoking/Qwen3-VL-32B-Heretic-MiniMax-H3-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/Momoking/Qwen3-VL-32B-Heretic-MiniMax-H3-NVFP4",
					"downloads": 0,
					"likes": 98,
					"summary": "This repository re-quantizes an uncensored Qwen3-VL-32B text encoder for MiniMax-H3 video generation into mixed-precision NVFP4, cutting it to 15.7 GB so it fits on a single 16 GB card. The build is packaged for ComfyUI and has drawn 98 likes with no downloads recorded yet.",
					"summary_zh": "该仓库把用于 MiniMax-H3 视频生成的无审查版 Qwen3-VL-32B 文本编码器重新量化为混合精度 NVFP4，体积压缩到 15.7 GB，可装入单张 16 GB 显卡。构建版本面向 ComfyUI 打包，目前获得 98 个点赞，尚未记录下载量。",
					"summary_ja": "このリポジトリは、MiniMax-H3 による動画生成用の無検閲版 Qwen3-VL-32B テキストエンコーダーを混合精度の NVFP4 へ再量子化し、15.7 GB まで縮めて 16 GB のカード 1 枚に収まるようにしたものである。ComfyUI 向けにパッケージされており、いいねは 98 件、ダウンロード数はまだ記録されていない。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "openai-community/gpt2",
					"url": "https://huggingface.co/openai-community/gpt2",
					"downloads": 14502665,
					"likes": 3502,
					"summary": "GPT-2 is still in heavy use, with 14,502,665 downloads and 3,502 likes. The English causal language model was introduced by OpenAI in the paper Language Models are Unsupervised Multitask Learners and is distributed for PyTorch, TensorFlow, JAX, TFLite, ONNX and Rust.",
					"summary_zh": "GPT-2 仍被大量使用，录得 14502665 次下载和 3502 个点赞。这一英文因果语言模型由 OpenAI 在论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》中提出，目前提供 PyTorch、TensorFlow、JAX、TFLite、ONNX 与 Rust 版本。",
					"summary_ja": "GPT-2 は現在も広く使われており、ダウンロード 14,502,665 件、いいね 3,502 件を記録している。OpenAI が論文「Language Models are Unsupervised Multitask Learners」で発表した英語の因果言語モデルで、PyTorch、TensorFlow、JAX、TFLite、ONNX、Rust 向けに配布されている。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-09-01 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-31",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp",
					"url": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp",
					"downloads": 0,
					"likes": 304,
					"summary": "DeepSeek published DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, the first experimental multimodal model in its V4 family, and it tops today's Hugging Face trending set with 304 likes. The release adds visual modules to the DeepSeek-V4-Flash architecture and continues training to unlock image understanding. DeepSeek says it improves substantially on multimodal agent tasks over DeepSeek-V4-Flash-0731.",
					"summary_zh": "DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，这是 V4 系列中的首个实验性多模态模型，以 304 个赞位居今日 Hugging Face 趋势榜首。该版本在 DeepSeek-V4-Flash 架构上加入视觉模块并继续训练，以解锁图像理解能力。官方称其多模态智能体能力较 DeepSeek-V4-Flash-0731 有明显提升。",
					"summary_ja": "DeepSeek は V4 系列で初となる実験的なマルチモーダルモデル DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp を公開し、304 のいいねで本日の Hugging Face トレンド首位に立った。DeepSeek-V4-Flash のアーキテクチャに視覚モジュールを加え、追加学習によって画像理解を引き出している。同社はマルチモーダルなエージェント性能が DeepSeek-V4-Flash-0731 から大きく向上したとしている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Kijai/MiniMax-H3-experimental",
					"url": "https://huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental",
					"downloads": 0,
					"likes": 374,
					"summary": "Kijai posted experimental repacks of MiniMax-H3 for ComfyUI, which have drawn 374 likes, the most in today's set. They include a w4a8 format pairing 4-bit weights with int8 convrot activations, and an int8 convrot VAE the author says cuts decode time by about a third; both need ComfyUI 0.31.0. A four-step distilled video checkpoint and an experimental reference LoRA also ship.",
					"summary_zh": "Kijai 发布了面向 ComfyUI 的 MiniMax-H3 实验性重打包版本，获 374 个赞，为今日榜单最高。其中包括将 4 比特权重与 int8 convrot 激活相配的 w4a8 格式，以及作者称可将解码耗时缩短约三分之一的 int8 convrot VAE，两者均需 ComfyUI 0.31.0。仓库还附带一个四步蒸馏视频权重和一个实验性参考 LoRA。",
					"summary_ja": "Kijai は ComfyUI 向けに MiniMax-H3 の実験的な再パッケージを公開し、374 のいいねで今回の顔ぶれで最多となった。4 ビット重みと int8 convrot 活性化を組み合わせた w4a8 形式に加え、デコード時間を約 3 分の 1 短縮すると作者が述べる int8 convrot VAE を含み、いずれも ComfyUI 0.31.0 を要する。4 ステップ蒸留の動画チェックポイントと実験的な参照 LoRA も同梱される。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "incoai/GLM-5.3-Flash-DFlash2",
					"url": "https://huggingface.co/incoai/GLM-5.3-Flash-DFlash2",
					"downloads": 7322,
					"likes": 90,
					"summary": "Inco AI released DFlash 2, a draft model for speculative decoding with GLM-5.3-Flash, which has logged 7,322 downloads. The repository is not a standalone language model: it runs inside a speculative decoding server and drafts tokens for the target model to verify. DFlash 2 is a block-diffusion drafter that predicts a whole block of tokens in a single pass.",
					"summary_zh": "Inco AI 发布 DFlash 2，这是配合 GLM-5.3-Flash 使用的投机解码草稿模型，目前下载量为 7322 次。该仓库并非独立的语言模型：它运行在投机解码服务中，为目标模型草拟待验证的 token。DFlash 2 采用块扩散式草稿机制，一次前向即可预测整块 token。",
					"summary_ja": "Inco AI は GLM-5.3-Flash と組み合わせる投機的デコード用のドラフトモデル DFlash 2 を公開し、ダウンロードは 7,322 件に達した。単体の言語モデルではなく、投機的デコードのサーバー内で動作し、検証を担う本体モデルのためにトークンを起草する。DFlash 2 はブロック拡散型のドラフターで、1 回の推論でトークンのブロック全体を予測する。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "DavidAU/Qwen3.8-27B-Cold-Fable-Fusion-GAIN-V1.1-732-Heretic-Uncensored-stage1",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.8-27B-Cold-Fable-Fusion-GAIN-V1.1-732-Heretic-Uncensored-stage1",
					"downloads": 17,
					"likes": 91,
					"summary": "DavidAU published a first-stage Cold Fusion build on Qwen3.8-27B that has collected 91 likes on 17 downloads. The repository is tagged as an uncensored fine-tune using the Heretic method and is registered for image-text-to-text use, so it takes both images and text. Its model card is currently empty.",
					"summary_zh": "DavidAU 发布了基于 Qwen3.8-27B 的 Cold Fusion 第一阶段版本，下载 17 次却已获得 91 个赞。仓库标注为采用 Heretic 方法的去审查微调模型，并登记为图文到文本用途，因此可同时接受图像与文本输入。目前该模型卡内容为空。",
					"summary_ja": "DavidAU は Qwen3.8-27B をベースにした Cold Fusion の第 1 段階モデルを公開し、ダウンロード 17 件に対し 91 のいいねを集めている。リポジトリは Heretic 手法による無検閲のファインチューンとタグ付けされ、画像とテキストを入力に取る image-text-to-text 用途で登録されている。モデルカードは現時点で空である。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF",
					"downloads": 18665,
					"likes": 88,
					"summary": "ISTA-DASLab released non-uniform GGUF quantizations of Qwen3.8-27B, the most downloaded entry in today's set at 18,665. The files are produced with the lab's GSQ and RCO methods, which mix precision across the model rather than applying a single bit width, and they ship with a vision projector for multimodal use.",
					"summary_zh": "ISTA-DASLab 发布了 Qwen3.8-27B 的非均匀 GGUF 量化版本，以 18665 次下载成为今日榜单中下载量最高的条目。这批文件由该实验室的 GSQ 与 RCO 方法生成，在模型内部混合使用不同精度，而非统一采用单一位宽，并随附一个视觉投影器以支持多模态使用。",
					"summary_ja": "ISTA-DASLab は Qwen3.8-27B の非一様な GGUF 量子化を公開し、18,665 件と今回の顔ぶれで最多のダウンロードを記録した。ファイルは同ラボの GSQ と RCO により生成され、単一のビット幅を一律に適用するのではなくモデル内で精度を混在させる。マルチモーダル利用のためのビジョンプロジェクターも同梱される。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-31 13:06 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-30",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Comfy-Org/MiniMax-H3",
					"url": "https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3",
					"downloads": 21374217,
					"likes": 1616,
					"summary": "Comfy-Org's repackaging of MiniMax-H3 leads Hugging Face activity today with more than 21 million downloads and 1,616 likes. The repository ships the diffusion model as ComfyUI-ready single files, along with an NVFP4 Qwen3-VL-32B text encoder that the maintainers say runs without a Blackwell GPU. They recommend the int8_convrot build over fp8_scaled for users on PyTorch with CUDA 13.",
					"summary_zh": "Comfy-Org 重新打包的 MiniMax-H3 是今日 Hugging Face 上最活跃的模型，下载量超过 2100 万次，获 1616 个赞。该仓库将这一扩散模型整理为可直接在 ComfyUI 中使用的单文件权重，并附带 NVFP4 格式的 Qwen3-VL-32B 文本编码器，维护者称其无需 Blackwell 架构显卡即可运行。对于使用 CUDA 13 版 PyTorch 的用户，官方建议选择 int8_convrot 版本而非 fp8_scaled。",
					"summary_ja": "Comfy-Org が再パッケージした MiniMax-H3 が本日の Hugging Face で最も活発なモデルとなり、ダウンロードは 2100 万件超、いいねは 1616 件に達した。同リポジトリは拡散モデルを ComfyUI ですぐ使える単一ファイル形式で配布し、Blackwell 世代の GPU がなくても動作するとされる NVFP4 版 Qwen3-VL-32B テキストエンコーダーも同梱する。CUDA 13 対応の PyTorch を使える環境では fp8_scaled ではなく int8_convrot 版が推奨されている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF",
					"downloads": 2087570,
					"likes": 349,
					"summary": "ornith-ai published GGUF builds of Ornith-1.5-35B-A3B, a 35B-parameter model whose name indicates roughly 3B active parameters per token. The team describes Ornith-1.5 as extending Ornith-1.0, itself continued-pretrained from Qwen3.5 and Gemma4, by widening an end-to-end self-improvement loop beyond scaffold and rollout. The quantized repository has passed 2 million downloads.",
					"summary_zh": "ornith-ai 发布了 Ornith-1.5-35B-A3B 的 GGUF 量化版本，该模型总参数量为 350 亿，按命名推断每个 token 激活约 30 亿参数。团队称 Ornith-1.5 在 Ornith-1.0（基于 Qwen3.5 与 Gemma4 继续预训练）基础上，把端到端自我改进循环从脚手架与 rollout 层面进一步扩展。该量化仓库下载量已超过 200 万次。",
					"summary_ja": "ornith-ai が Ornith-1.5-35B-A3B の GGUF 版を公開した。総パラメータ数は 350 億で、名称からトークンごとの活性パラメータは約 30 億とみられる。同チームは Ornith-1.5 について、Qwen3.5 と Gemma4 を継続事前学習した Ornith-1.0 を土台に、エンドツーエンドの自己改善ループをスキャフォールドやロールアウトの範囲を超えて広げたものだと説明している。量子化版リポジトリのダウンロードは 200 万件を超えた。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8",
					"url": "https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8",
					"downloads": 684,
					"likes": 101,
					"summary": "An FP8 build of GLM-5.3-Flash with refusal behavior stripped out drew 101 likes on Hugging Face despite fewer than 700 downloads. Its tags mark it as abliterated and image-text-to-text, pointing to a vision-capable variant of the GLM-5.3 Flash tier served in 8-bit floating point. The repository ships no documentation.",
					"summary_zh": "一个去除拒答行为的 GLM-5.3-Flash FP8 版本，在下载量不足 700 次的情况下已获得 101 个赞。其标签标注为 abliterated 与 image-text-to-text，表明这是以 8 位浮点提供、具备视觉能力的 GLM-5.3 Flash 变体。该仓库未附带任何说明文档。",
					"summary_ja": "拒否応答を取り除いた GLM-5.3-Flash の FP8 版が、ダウンロード 700 件未満ながら 101 件のいいねを集めた。タグには abliterated と image-text-to-text が付いており、8 ビット浮動小数点で提供される画像対応の GLM-5.3 Flash 系派生モデルであることを示している。リポジトリにドキュメントは含まれていない。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-30 13:02 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-29",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "FastVideo/FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree",
					"url": "https://huggingface.co/FastVideo/FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree",
					"downloads": 0,
					"likes": 140,
					"summary": "FastVideo published the recommended checkpoint of its FastH3 preview, which generates synchronized video and audio from a text prompt in four transformer forward passes. The step-1300 model was trained with data-free DMD2 distillation and VSA-H3 at 90 percent sparsity. It leads today's trending models with 140 likes.",
					"summary_zh": "FastVideo 发布了 FastH3 预览版的推荐检查点，可从文本提示出发，仅用四次 Transformer 前向传播生成音画同步的视频。该 step-1300 模型采用无数据 DMD2 蒸馏与 90% 稀疏度的 VSA-H3 训练而成。它以 140 个点赞位居今日热门模型榜首。",
					"summary_ja": "FastVideo は、FastH3 プレビュー版の推奨チェックポイントを公開した。テキストプロンプトから、Transformer の順伝播わずか 4 回で映像と音声が同期した動画を生成する。この step-1300 モデルは、データ不要の DMD2 蒸留と 90 パーセントの疎性を持つ VSA-H3 で訓練された。140 いいねで本日のトレンド首位に立つ。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "logic65/Qwen3.8-Whittle-MoE-27B-A17.8B",
					"url": "https://huggingface.co/logic65/Qwen3.8-Whittle-MoE-27B-A17.8B",
					"downloads": 19714,
					"likes": 101,
					"summary": "This research preview whittles Qwen3.5 down to a 27B mixture-of-experts model with 17.8B active parameters. Version 2.2.1, dated today, fixes a reasoning abort in which the model could end its turn inside its own chain of thought. The maintainer traced it to a stop gate trained on chat-template thinking blocks that the training data never closed.",
					"summary_zh": "这一研究预览版把 Qwen3.5 裁剪为激活参数 17.8B 的 27B 混合专家模型。今日发布的 v2.2.1 修复了一处推理中断问题：开启推理模式时，模型可能在自己的思维链内部就结束回合。维护者将原因追溯到停止门控——其训练序列中，聊天模板打开的思考块从未被闭合。",
					"summary_ja": "この研究プレビューは、Qwen3.5 を活性パラメータ 17.8B の 27B Mixture-of-Experts モデルへ削り込んだものである。本日付の v2.2.1 は、推論を有効にすると自らの思考連鎖の途中でターンを終えてしまう不具合を修正した。原因は、チャットテンプレートが開いた思考ブロックを学習データが閉じないまま学習された停止判定にあったという。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "ibm-granite/granite-4.2-30b",
					"url": "https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.2-30b",
					"downloads": 2946,
					"likes": 90,
					"summary": "IBM released Granite 4.2 30B, a text generation model the company tags for reasoning, extended thinking and tool calling. It ships as part of the Granite 4.2 language model collection, with a technical blog and a public GitHub repository alongside the weights. The checkpoint has drawn 2,946 downloads and 90 likes.",
					"summary_zh": "IBM 发布了 Granite 4.2 30B 文本生成模型，官方标注其具备推理、深度思考与工具调用能力。该模型作为 Granite 4.2 语言模型合集的一部分发布，权重之外还配有技术博客与公开的 GitHub 仓库。目前已获得 2,946 次下载和 90 个点赞。",
					"summary_ja": "IBM は、推論、拡張思考、ツール呼び出しに対応するとタグ付けしたテキスト生成モデル Granite 4.2 30B を公開した。Granite 4.2 言語モデルコレクションの一部として提供され、重みに加えて技術ブログと公開 GitHub リポジトリが用意されている。ダウンロードは 2,946 件、いいねは 90 件に達した。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF",
					"downloads": 20275,
					"likes": 97,
					"summary": "An abliterated build of Qwen3.8 Flash Next, packaged in GGUF for local inference. The repository is tagged as a mixture-of-experts model with an image-text-to-text pipeline, and carries no README text. It is the most downloaded entry in today's trending set, with 20,275 downloads against 97 likes.",
					"summary_zh": "这是 Qwen3.8 Flash Next 的一个 abliterated（去拒答）版本，以 GGUF 格式打包，面向本地推理。仓库标签显示其为混合专家模型，管线为图文到文本，页面未提供任何 README 说明。它以 20,275 次下载成为今日热门榜中下载量最高的条目，点赞数为 97。",
					"summary_ja": "Qwen3.8 Flash Next の abliterated（拒否応答を除去した）版で、ローカル推論向けに GGUF 形式で配布されている。リポジトリは Mixture-of-Experts モデル、パイプラインは image-text-to-text とタグ付けされ、README の記載はない。ダウンロード 20,275 件で本日のトレンド中最多、いいねは 97 件である。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-29 13:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-28",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "zai-org/GLM-5.3",
					"url": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3",
					"downloads": 0,
					"likes": 1051,
					"summary": "GLM-5.3 keeps the same base model as GLM-5.2 and takes all of its gains from post-training, targeting complex coding and long-horizon tasks. Z.ai reports a 50 percent improvement over GLM-5.2 on its in-house code benchmark and open-source state of the art on Terminal Bench 3.0 and Agents' Last Exam. The card also flags emergent cyber capability as post-training scaled.",
					"summary_zh": "GLM-5.3 沿用与 GLM-5.2 相同的基座模型，全部提升来自后训练，重点面向复杂编码与长时程任务。Z.ai 称其在内部代码基准上较 GLM-5.2 提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0 与 Agents' Last Exam 上取得开源最佳成绩。模型卡还提到，随着后训练规模扩大出现了新的网络安全能力。",
					"summary_ja": "GLM-5.3 はベースモデルを GLM-5.2 から変えず、性能向上はすべて事後学習によるもので、複雑なコーディングと長期タスクを狙う。Z.ai は社内コードベンチマークで GLM-5.2 比 50% の改善、Terminal Bench 3.0 と Agents' Last Exam でオープンソース最高水準を報告する。事後学習の規模拡大に伴いサイバー能力が創発したことにも触れている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "tencent/Hy4-preview",
					"url": "https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview",
					"downloads": 0,
					"likes": 224,
					"summary": "A preview release of Tencent's Hunyuan 4 mixture-of-experts model, published under Apache 2.0 with bilingual Chinese and English documentation. It is tagged for text generation and conversational use and is mirrored on ModelScope and cnb.cool alongside the Hugging Face repository.",
					"summary_zh": "腾讯混元 4 的混合专家模型预览版，以 Apache 2.0 许可发布，附中英双语文档。模型标注用于文本生成与对话场景，除 Hugging Face 外还在 ModelScope 与 cnb.cool 上提供镜像。",
					"summary_ja": "テンセントの Hunyuan 4 系 Mixture-of-Experts モデルのプレビュー版で、Apache 2.0 ライセンス、中英バイリンガルのドキュメント付きで公開された。テキスト生成と対話用途のタグが付き、Hugging Face のほか ModelScope と cnb.cool にもミラーが置かれている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "pipecat-ai/phonellm-alpha-1",
					"url": "https://huggingface.co/pipecat-ai/phonellm-alpha-1",
					"downloads": 64,
					"likes": 107,
					"summary": "PhoneLLM Alpha 1 is a voice-agent model fine-tuned from NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B for phone calls. It is a hybrid Mamba-Transformer mixture of experts with 30 billion total and 3.5 billion active parameters, trained by full-parameter supervised fine-tuning in NVIDIA NeMo, and it carries a 262,144-token context in bfloat16.",
					"summary_zh": "PhoneLLM Alpha 1 是面向电话场景的语音智能体模型，基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B 微调而来。它采用 Mamba 与 Transformer 混合的专家架构，总参数 300 亿、激活参数 35 亿，通过 NVIDIA NeMo 做全参数监督微调，支持 262,144 token 上下文，权重为 bfloat16。",
					"summary_ja": "PhoneLLM Alpha 1 は、NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B を電話応対向けにファインチューニングした音声エージェント用モデル。Mamba と Transformer のハイブリッド型 Mixture-of-Experts で、総パラメータ 300 億・活性 35 億。NVIDIA NeMo による全パラメータ教師ありファインチューニングで学習し、コンテキスト長 262,144 トークン、bfloat16 で配布される。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF",
					"downloads": 16011,
					"likes": 93,
					"summary": "A dynamic imatrix requantization of Ornith-1.5-35B-A3B packaged as GGUF for llama.cpp and aimed at agentic coding. The publisher reports that at 4-bit and 22 GB it fixes real codebase issues at the rate of a far larger hosted model and holds up in multi-turn conversation, while being poor at trivia. It is the most downloaded model on the board.",
					"summary_zh": "对 Ornith-1.5-35B-A3B 做动态 imatrix 重新量化后打包为 GGUF 格式，供 llama.cpp 使用，主打智能体编码。发布者称其在 4-bit、22 GB 体量下修复真实代码库问题的水平接近体量大得多的云端模型，多轮对话表现也很稳，但在常识问答上很弱。该模型是当日榜单中下载量最高的一个。",
					"summary_ja": "Ornith-1.5-35B-A3B を独自の imatrix で動的に再量子化し、llama.cpp 向けの GGUF として配布するもので、エージェント的なコーディングを主眼に置く。公開者は 4bit・22GB でも実際のコードベースの修正能力ははるかに大きなホスト型モデルに並び、マルチターン対話にも強い一方、雑学問題には弱いとしている。当日の board で最もダウンロードが多い。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "tencent/WeMM-Embedding-9B",
					"url": "https://huggingface.co/tencent/WeMM-Embedding-9B",
					"downloads": 385,
					"likes": 91,
					"summary": "A universal multimodal embedding model built on Qwen3.5 that maps text, images and video into one representation space. Tencent publishes it with a technical report and a GitHub repository, tagged for feature extraction and sentence-transformers use.",
					"summary_zh": "基于 Qwen3.5 构建的通用多模态嵌入模型，可将文本、图像与视频映射到同一表示空间。腾讯同时公开了技术报告与 GitHub 仓库，模型标注用于特征提取及 sentence-transformers 场景。",
					"summary_ja": "Qwen3.5 を基盤とする汎用マルチモーダル埋め込みモデルで、テキスト・画像・動画を単一の表現空間に写像する。テンセントは技術レポートと GitHub リポジトリも併せて公開しており、特徴抽出および sentence-transformers 用途のタグが付く。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-28 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-27",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF",
					"summary": "Unsloth published GGUF builds of Qwen3.8-Flash-Next made with its Dynamic 3.0 quantization, which the team says reaches better accuracy than other leading quants. Running them currently calls for Unsloth's llama.cpp pull request or its desktop app, where the model exposes thinking controls. The repo has about 4,354 downloads and 441 likes.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本，采用其 Dynamic 3.0 量化方案，团队称其精度优于其他主流量化方法。目前运行这些权重需要使用 Unsloth 提交的 llama.cpp PR，或其桌面应用，后者提供思考过程的开关控制。该仓库约有 4,354 次下载和 441 个 like。",
					"summary_ja": "Unsloth は Qwen3.8-Flash-Next の GGUF 版を公開した。独自の Dynamic 3.0 量子化を用い、他の主要な量子化より高い精度に達するとしている。実行には現時点で Unsloth の llama.cpp 向けプルリクエスト、または思考の制御機能を備えた同社のデスクトップ・アプリが必要となる。ダウンロードは約 4,354、いいねは 441。",
					"downloads": 4354,
					"likes": 441
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "BreezeBlue/Breeze-TTS-2",
					"url": "https://huggingface.co/BreezeBlue/Breeze-TTS-2",
					"summary": "BreezeBlue open-sourced the Breeze TTS 2 weights on August 25 together with PyTorch inference code on GitHub. The model covers speech generation, voice cloning and voice design. Its source code is Apache 2.0, but the weights, derivative models and self-hosted outputs are limited to research and non-commercial use.",
					"summary_zh": "BreezeBlue 于 8 月 25 日开源了 Breeze TTS 2 的模型权重，并在 GitHub 同步发布 PyTorch 推理代码。该模型涵盖语音生成、声音克隆与音色设计。源代码采用 Apache 2.0 许可，但权重、衍生模型及自建部署的输出仅限研究与非商业用途。",
					"summary_ja": "BreezeBlue は 8 月 25 日、Breeze TTS 2 の重みを公開し、あわせて PyTorch の推論コードを GitHub で公開した。音声生成、声のクローン、ボイス・デザインに対応する。ソースコードは Apache 2.0 だが、重みと派生モデル、自前運用での出力は研究および非商用の利用に限られる。",
					"downloads": 240,
					"likes": 123
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "moonshotai/Kimi-K3",
					"url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3",
					"summary": "Moonshot AI released Kimi K3, a 2.8-trillion-parameter open-weight multimodal agentic model the lab calls its most capable to date. It is built on Kimi Delta Attention and Attention Residuals, with native vision and a one-million-token context window, and is presented as the first open model of the 3T class. It has roughly 2.8 million downloads and 11,035 likes.",
					"summary_zh": "月之暗面发布 Kimi K3，一个 2.8 万亿参数的开放权重原生多模态智能体模型，实验室称其为迄今能力最强的自家模型。该模型基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals 构建，具备原生视觉能力和 100 万 token 上下文窗口，并被称为全球首个 3T 级别的开放模型。目前约有 280 万次下载和 11,035 个 like。",
					"summary_ja": "Moonshot AI は、2.8 兆パラメータのオープンウェイト・ネイティブ・マルチモーダル・エージェント・モデル Kimi K3 を公開した。同社の最高性能モデルと位置づけられる。Kimi Delta Attention と Attention Residuals を基盤に、ネイティブの視覚能力と 100 万トークンの文脈窓を備え、3T 級で世界初のオープンなモデルだとしている。ダウンロードは約 280 万、いいねは 11,035。",
					"downloads": 2829554,
					"likes": 11035
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "alibaba-pai/MiniMax-H3-Acc-LoRAs",
					"url": "https://huggingface.co/alibaba-pai/MiniMax-H3-Acc-LoRAs",
					"summary": "Alibaba's PAI team published acceleration LoRAs for MiniMax-H3, applying Parallel Decoding Distillation so the video model generates in only a few inference steps. The release includes 8-step variants for the model's first-last-frame-to-video mode and is used through the VideoX-Fun repository. It has about 609 downloads and 108 likes.",
					"summary_zh": "阿里巴巴 PAI 团队发布了面向 MiniMax-H3 的加速 LoRA，采用并行解码蒸馏（PDD），使这一视频模型只需少量推理步数即可完成生成。发布内容包含针对首尾帧生成视频模式的 8 步版本，配合 VideoX-Fun 仓库使用。目前约有 609 次下载和 108 个 like。",
					"summary_ja": "アリババの PAI チームは、MiniMax-H3 向けの高速化 LoRA を公開した。並列デコード蒸留（PDD）を適用し、この動画モデルをわずかな推論ステップで生成できるようにする。先頭・末尾フレームから動画を生成するモード向けの 8 ステップ版を含み、VideoX-Fun リポジトリ経由で利用する。ダウンロードは約 609、いいねは 108。",
					"downloads": 609,
					"likes": 108
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "apodex/Apodex-1.1-mini",
					"url": "https://huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini",
					"summary": "Apodex released Apodex-1.1-mini, a reasoning-first model aimed at long-horizon research work that goes past search and report writing to act on files, data, code and tools. The card says it runs on AgentOS with an asynchronous agent team, holding task state, adapting its plan and coordinating parallel work. It has about 1,306 downloads and 88 likes.",
					"summary_zh": "Apodex 发布 Apodex-1.1-mini，一个以推理为先的模型，面向长周期的复杂研究任务：除搜索与撰写报告外，还能直接操作文件、数据、代码与工具，产出可验证的交付物。模型卡称其运行于 AgentOS 之上，借助异步智能体团队维持任务状态、调整计划并协调并行工作。目前约有 1,306 次下载和 88 个 like。",
					"summary_ja": "Apodex は、推論を軸とするモデル Apodex-1.1-mini を公開した。長期にわたる調査業務を対象とし、検索やレポート作成にとどまらず、ファイル、データ、コード、ツールを直接扱って検証可能な成果物まで仕上げる。モデルカードによれば AgentOS 上で非同期のエージェント・チームを用い、タスクの状態を保ちながら計画を調整し、並行作業を統括する。ダウンロードは約 1,306、いいねは 88。",
					"downloads": 1306,
					"likes": 88
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-27 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-26",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Qwen/Qwen3.8-Flash-Next",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next",
					"summary": "Qwen published Qwen3.8-Flash-Next as post-trained weights in Hugging Face Transformers format, tagged for image-text-to-text use. The repo says the artifacts run under Transformers, vLLM, SGLang and TokenSpeed, and points users who want managed inference to the hosted Qwen API instead. It has drawn about 3,500 likes and 2,551 downloads.",
					"summary_zh": "Qwen 发布 Qwen3.8-Flash-Next，以 Hugging Face Transformers 格式提供后训练权重，标注为图文到文本模型。仓库说明这些权重可在 Transformers、vLLM、SGLang 与 TokenSpeed 下运行，并建议需要托管推理的用户改用官方 Qwen API 服务。目前获得约 3,500 个 like 和 2,551 次下载。",
					"summary_ja": "Qwen は Qwen3.8-Flash-Next を、事後学習済みの重みとして Hugging Face Transformers 形式で公開した。タグは image-text-to-text。リポジトリによれば Transformers、vLLM、SGLang、TokenSpeed で動作し、マネージドな推論を求める利用者には公式の Qwen API を案内している。いいねは約 3,500、ダウンロードは 2,551。",
					"downloads": 2551,
					"likes": 3522
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "zai-org/GLM-5.3-Flash",
					"url": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash",
					"summary": "Z.ai released GLM-5.3-Flash, which it calls the first natively multimodal model in the GLM-5 series. It carries 320 billion total parameters with 18 billion active, and the team says it beats GLM-5.2 across benchmarks and real workloads at a tenth of the price while approaching Claude Opus 4.8 on coding and agentic tests. The repo has about 705 likes.",
					"summary_zh": "Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash，称其为 GLM-5 系列中首个原生多模态模型。该模型总参数 3200 亿、激活参数 180 亿，团队表示它在基准测试与真实负载上均优于 GLM-5.2，价格仅为其十分之一，并在编程与智能体测试上接近 Claude Opus 4.8。该仓库约有 705 个 like。",
					"summary_ja": "Z.ai は GLM-5.3-Flash を公開し、GLM-5 系列で初のネイティブなマルチモーダル・モデルだとしている。総パラメータ 3,200 億、アクティブ 180 億で、ベンチマークと実運用の双方で GLM-5.2 を上回りながら価格は 10 分の 1、コーディングとエージェント系の評価では Claude Opus 4.8 に迫るとチームは述べている。いいねは約 705。",
					"downloads": 0,
					"likes": 705
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "thomsonreuters/Thomson-1.0-Small",
					"url": "https://huggingface.co/thomsonreuters/Thomson-1.0-Small",
					"summary": "Thomson Reuters released Thomson-1.0-Small, a foundation model it describes as proficient across specialized and general-purpose domains, alongside a technical report on continual learning of frontier models for sovereign AI. The weights ship in Hugging Face Transformers format, and the repo config identifies a Qwen3.5 mixture-of-experts architecture. It has about 109 likes and 214 downloads.",
					"summary_zh": "汤森路透发布基础模型 Thomson-1.0-Small，称其在专业领域与通用领域均具备较强能力，并同时公开了关于面向主权 AI 的前沿模型持续学习技术报告。权重以 Hugging Face Transformers 格式提供，仓库配置显示其采用 Qwen3.5 混合专家架构。目前约有 109 个 like 和 214 次下载。",
					"summary_ja": "トムソン・ロイターは基盤モデル Thomson-1.0-Small を公開した。専門領域と汎用領域の双方に習熟したモデルだとし、ソブリン AI に向けたフロンティア・モデルの継続学習に関する技術報告書も併せて出している。重みは Hugging Face Transformers 形式で、リポジトリの設定は Qwen3.5 系の Mixture-of-Experts 構成を示す。いいねは約 109、ダウンロードは 214。",
					"downloads": 214,
					"likes": 109
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-26 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-25",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "alibaba-pai/MiniMax-H3-Fun-Controlnet-Union",
					"url": "https://huggingface.co/alibaba-pai/MiniMax-H3-Fun-Controlnet-Union",
					"downloads": 2194,
					"likes": 117,
					"summary": "Alibaba PAI published a ControlNet-Union checkpoint for the MiniMax-H3 video generator, trained with the VideoX-Fun pipeline. The single checkpoint conditions generation on Canny, Depth, HED, MLSD or Pose control videos and also performs video inpainting. It has about 2,200 downloads and 117 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "阿里巴巴 PAI 发布了面向 MiniMax-H3 视频生成模型的 ControlNet-Union 权重，使用 VideoX-Fun 管线训练。单个检查点即可依据 Canny、Depth、HED、MLSD 或 Pose 控制视频进行条件生成，并支持视频修补。该模型在 Hugging Face 上下载量约 2,200 次，获 117 个点赞。",
					"summary_ja": "Alibaba PAI が、動画生成モデル MiniMax-H3 向けの ControlNet-Union チェックポイントを VideoX-Fun パイプラインで学習し公開した。単一のチェックポイントで Canny、Depth、HED、MLSD、Pose の制御動画による条件付け生成に対応し、動画インペインティングも行える。Hugging Face でのダウンロードは約 2,200 件、いいねは 117 件。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "outsourc-e/Qwen3.8-27B-Unleashed-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/outsourc-e/Qwen3.8-27B-Unleashed-GGUF",
					"downloads": 35044,
					"likes": 111,
					"summary": "An abliterated build of Qwen3.8 27B is published as GGUF quantizations in nine tiers, using imatrix dynamic quants for local inference. The uploader says two low-bit tiers, UD-IQ1_M and UD-IQ2_S, briefly shipped broken and were withdrawn, then rebuilt and load-tested, so copies pulled before August 21 should be replaced.",
					"summary_zh": "Qwen3.8 27B 的一个去审查（abliterated）版本以 GGUF 量化形式发布，共九个档位，采用 imatrix 动态量化以便本地推理。上传者称 UD-IQ1_M 与 UD-IQ2_S 两个低比特档位曾短暂发布损坏版本并下架，随后完成重建与加载测试，8 月 21 日之前下载的用户应重新获取。",
					"summary_ja": "Qwen3.8 27B のアブリタレイテッド版が、ローカル推論向けに imatrix 動的量子化を用いた 9 段階の GGUF 量子化として公開された。投稿者によると、低ビットの UD-IQ1_M と UD-IQ2_S は一時的に壊れた状態で公開されて取り下げられ、その後に再ビルドとロードテストを経て復帰したため、8 月 21 日より前に入手した場合は再取得が必要だという。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-25 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-24",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored",
					"url": "https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored",
					"downloads": 10482,
					"likes": 162,
					"summary": "Qwen3.8-27B-Uncensored is a community-modified build of Qwen3.8 27B, published as safetensors for transformers and tagged for image-text-to-text use. The repository carries the abliterated tag, marking a variant altered to remove the base model's refusal behavior. It is the day's only new model to trend on Hugging Face, with about 10,500 downloads and 162 likes.",
					"summary_zh": "Qwen3.8-27B-Uncensored 是社区对 Qwen3.8 27B 的改造版本，以 safetensors 格式发布、适配 transformers，并标注为图文到文本用途。仓库带有 abliterated 标签，表示该变体经过改动以去除基础模型的拒答行为。这是当日 Hugging Face 上唯一进入热门的新模型，下载量约 10,500 次，获得 162 个赞。",
					"summary_ja": "Qwen3.8-27B-Uncensored は、Qwen3.8 27B をコミュニティが改変したビルドで、transformers 向けの safetensors として公開され、画像とテキストからテキストを生成する用途にタグ付けされている。リポジトリには abliterated タグが付き、ベースモデルの拒否挙動を取り除くよう改変された派生版であることを示す。同日に Hugging Face でトレンド入りした新規モデルはこれのみで、ダウンロード数は約 10,500、いいねは 162 だった。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-24 13:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-23",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "EschaLabs/Qwen3.8-27B-Escha-W2",
					"url": "https://huggingface.co/EschaLabs/Qwen3.8-27B-Escha-W2",
					"downloads": 1892,
					"likes": 120,
					"summary": "Escha Labs published a 2-bit quantized build of Qwen3.8-27B that keeps the full 27B parameter count in 10.15 GB of weights. The card says the model, its KV cache, and a 64k context fit on a single 24 GB consumer card, or 128k context with a tuned config. It has drawn 1,892 downloads and 120 likes.",
					"summary_zh": "Escha Labs 发布了 Qwen3.8-27B 的 2-bit 量化版本，在保留全部 270 亿参数的同时将权重压缩至 10.15 GB。模型卡称，该模型连同 KV 缓存和 64k 上下文可装入单张 24 GB 消费级显卡，经配置调优后可支持 128k 上下文。目前已有 1,892 次下载和 120 个点赞。",
					"summary_ja": "Escha Labs が Qwen3.8-27B の 2 ビット量子化版を公開した。270 億のパラメータ数を保ったまま、重みを 10.15 GB に収めている。モデルカードによれば、KV キャッシュと 64k コンテキストを含めて 24 GB のコンシューマー向け GPU 1 枚に収まり、設定を調整すれば 128k コンテキストにも対応する。ダウンロードは 1,892 件、いいねは 120 件。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Audio8/Audio8-TTS-Preview-0.1b",
					"url": "https://huggingface.co/Audio8/Audio8-TTS-Preview-0.1b",
					"downloads": 1093,
					"likes": 115,
					"summary": "Audio8 released a 0.1B-parameter preview text-to-speech model that handles speech generation and zero-shot voice cloning. The card bills it as the smallest zero-shot TTS worth running and links audio samples alongside a companion GitHub repository. It has 1,093 downloads and 115 likes.",
					"summary_zh": "Audio8 发布了一款 1 亿参数的文本转语音预览模型，支持语音合成与零样本声音克隆。模型卡称其为「最小的值得一用的零样本 TTS」，并附有音频示例和配套的 GitHub 仓库链接。目前已有 1,093 次下载和 115 个点赞。",
					"summary_ja": "Audio8 が 1 億パラメータのテキスト読み上げプレビューモデルを公開した。音声生成とゼロショット音声クローンに対応する。モデルカードは「実用に足る最小のゼロショット TTS」とうたい、音声サンプルと連携する GitHub リポジトリへのリンクを掲載している。ダウンロードは 1,093 件、いいねは 115 件。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF",
					"downloads": 39691,
					"likes": 116,
					"summary": "GGUF conversions of incoai's DFlash 2 draft model for Qwen3.8-27B. It is not a standalone language model: it runs inside a speculative decoding server and drafts tokens for the target model to verify. At 39,691 downloads it is by far the most pulled model on today's list.",
					"summary_zh": "这是 incoai 为 Qwen3.8-27B 打造的 DFlash 2 草稿模型的 GGUF 转换版本。它并非独立的语言模型，而是运行在推测解码服务中，为目标模型起草待验证的 token。其 39,691 次下载量远超今日榜单上的其他模型。",
					"summary_ja": "incoai が Qwen3.8-27B 向けに開発したドラフトモデル DFlash 2 の GGUF 変換版。単体の言語モデルではなく、投機的デコードのサーバー内で動作し、ターゲットモデルが検証するためのトークンを下書きする。ダウンロード数は 39,691 件で、本日の一覧では突出して多い。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT",
					"url": "https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT",
					"downloads": 1445,
					"likes": 112,
					"summary": "SenseNova's latest native unified multimodal checkpoint, built on NEO-unify and aimed at image generation and editing. The card credits strengthened patchify layers, better data quality and distribution, revised task formulation, prompt enhancement, and a reworked post-training pipeline, listing six user-visible improvements. It has 1,445 downloads and 112 likes.",
					"summary_zh": "这是 SenseNova 最新的原生统一多模态模型，基于 NEO-unify 构建，面向图像生成与编辑。模型卡称其改进了 patchify 层、数据质量与分布、任务定义、提示词增强以及后训练流程，并列出六项用户可感知的提升。目前已有 1,445 次下载和 112 个点赞。",
					"summary_ja": "SenseNova による最新のネイティブ統合マルチモーダルモデル。NEO-unify を基盤とし、画像の生成と編集を狙う。モデルカードは patchify 層の強化、データの品質と分布の改善、タスク定義の見直し、プロンプト拡張、事後学習パイプラインの刷新を挙げ、ユーザーが体感できる 6 つの改善点を列挙している。ダウンロードは 1,445 件、いいねは 112 件。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-23 13:02 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-22",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
					"url": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
					"downloads": 2976281,
					"likes": 3626,
					"summary": "DeepSeek published the official release of V4-Flash, superseding the preview with what the card calls substantially enhanced agentic capabilities. It keeps the same structure as the DSpark variant, including an attached speculative decoding module, and the team reports it outperforming DeepSeek-V4-Pro (Preview) on the benchmarks listed. Close to 3 million downloads and 3,626 likes.",
					"summary_zh": "DeepSeek 发布了 V4-Flash 的正式版本，取代此前的预览版，模型卡称其代理能力有大幅提升。它与 DSpark 变体结构相同，同样附带推测解码模块；团队称其在所列基准上优于 DeepSeek-V4-Pro（预览版）。下载量接近 300 万，获赞 3,626。",
					"summary_ja": "DeepSeek が V4-Flash の正式版を公開し、プレビュー版を置き換えた。モデルカードはエージェント能力が大幅に強化されたとする。構造は DSpark 版と同じで投機的デコードのモジュールを備え、掲載されたベンチマークでは DeepSeek-V4-Pro（プレビュー）を上回るという。ダウンロードは 300 万近く、いいねは 3,626。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler",
					"url": "https://huggingface.co/LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler",
					"downloads": 0,
					"likes": 156,
					"summary": "This is a neural upscaler that operates directly on Minimax H3's 24-channel video latents, raising spatial resolution while leaving the time dimension untouched. The intended workflow is to generate video cheaply at low resolution, upscale the latent in place, then refine at the target size. It has 156 likes and no recorded downloads yet.",
					"summary_zh": "这是一个直接作用于 Minimax H3 的 24 通道视频潜变量的神经上采样器，在提升空间分辨率的同时保持时间维度不变。设计的流程是先以低分辨率快速生成视频，再原地放大潜变量，最后在目标分辨率上精修。目前获赞 156，尚无下载记录。",
					"summary_ja": "Minimax H3 の 24 チャンネル動画潜在表現に直接作用するニューラルアップスケーラで、時間次元をそのままに空間解像度を引き上げる。想定される流れは、低解像度で安価に動画を生成し、潜在表現をその場で拡大してから目標解像度で仕上げるというもの。いいねは 156、ダウンロードの記録はまだない。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF",
					"downloads": 174817,
					"likes": 158,
					"summary": "Ornith-1.5 is a 9B model built around end-to-end self-improvement, extending Ornith-1.0, which was developed on top of Qwen3.5 and Gemma4 with extra continued pretraining and post-training. The new version widens the loop from scaffold and rollout optimization to jointly optimizing task generation, scaffold construction and solution rollouts. The GGUF build has about 175,000 downloads.",
					"summary_zh": "Ornith-1.5 是一个围绕端到端自我改进构建的 9B 模型，是 Ornith-1.0 的延续；后者在 Qwen3.5 与 Gemma4 之上追加了继续预训练、中期训练和后训练。新版本把自我改进循环从脚手架与 rollout 优化，扩展到任务生成、脚手架构建与解答 rollout 的联合优化。该 GGUF 版本约有 175,000 次下载。",
					"summary_ja": "Ornith-1.5 は、エンドツーエンドの自己改善を軸に構築された 9B モデル。Qwen3.5 と Gemma4 の上に追加の継続事前学習と事後学習を重ねた Ornith-1.0 を拡張したものだ。新版では自己改善のループを、足場と rollout の最適化から、タスク生成・足場構築・解の rollout の同時最適化へと広げた。GGUF 版のダウンロードは約 175,000。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill-GGUF",
					"downloads": 126213,
					"likes": 135,
					"summary": "Empero released GGUF quantizations of its Qwen3.8-9B, a full-parameter distillation of the 2.4T-parameter Qwen3.8 A95B into the Qwen3.5-9B architecture. The files target llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan and KoboldCpp, and the card is deliberately limited to choosing a quant and running it. Downloads stand near 126,000.",
					"summary_zh": "Empero 发布了其 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本，该模型是把 2.4T 参数的 Qwen3.8 A95B 全参数蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构上得到的。文件面向 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 与 KoboldCpp，模型卡刻意只讲如何选择量化文件并运行。下载量接近 126,000。",
					"summary_ja": "Empero が自社の Qwen3.8-9B の GGUF 量子化版を公開した。2.4T パラメータの Qwen3.8 A95B を Qwen3.5-9B のアーキテクチャへ全パラメータ蒸留したモデルである。ファイルは llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan、KoboldCpp 向けで、カードは量子化ファイルの選び方と動かし方に絞られている。ダウンロードは 126,000 近い。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "DavidAU/Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF",
					"downloads": 2894845,
					"likes": 2203,
					"summary": "This community fine-tune of Qwen3.6-27B ships both regular and MTP Neo MAX imatrix GGUF quants, plus a range of other quant types. The author claims it is the first fine-tune to exceed 700 on ARC-C at both 8-bit and 4-bit. With nearly 2.9 million downloads and 2,203 likes, it is the most downloaded community fine-tune among today's trending models.",
					"summary_zh": "这是 Qwen3.6-27B 的社区微调版本，同时提供常规与 MTP Neo MAX imatrix 两类 GGUF 量化文件，以及多种其他量化格式。作者称它是首个在 8 比特与 4 比特下 ARC-C 均超过 700 的微调模型。近 290 万次下载、2,203 个赞，使其成为今日热门模型中下载量最高的社区微调版本。",
					"summary_ja": "Qwen3.6-27B のコミュニティによるファインチューンで、通常版と MTP Neo MAX imatrix の GGUF 量子化に加え、多様な量子化形式を提供する。作者は、8 ビットと 4 ビットの双方で ARC-C 700 を超えた初のファインチューンだと主張している。ダウンロードは 290 万近く、いいねは 2,203 で、本日のトレンド中で最も多くダウンロードされたコミュニティ版だ。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-22 13:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-21",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "superwhisper/s1-mini",
					"url": "https://huggingface.co/superwhisper/s1-mini",
					"downloads": 1136,
					"likes": 180,
					"summary": "Superwhisper published S1-mini, a Qwen3-based text-generation model whose card points it at speech recognition work and, specifically, text normalization and inverse text normalization - the step that turns spoken words in a transcript into their written forms. The repository ships Transformers-format safetensors weights.",
					"summary_zh": "Superwhisper 发布了 S1-mini，这是一个基于 Qwen3 的文本生成模型，模型卡将其用途指向语音识别相关任务，尤其是文本正则化与逆文本正则化，即把转写结果中的口语词还原为书面表记的环节。仓库以 Transformers 格式提供 safetensors 权重。",
					"summary_ja": "Superwhisper が S1-mini を公開した。Qwen3 系のテキスト生成モデルで、カードは音声認識まわり、とりわけテキスト正規化と逆テキスト正規化、つまり書き起こしの中の話し言葉を書き言葉の表記に直す工程を用途として挙げている。重みは Transformers 形式の safetensors で配布される。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "DavidAU/Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF",
					"downloads": 155208,
					"likes": 159,
					"summary": "DavidAU released GGUF builds of a Cold Fusion fine-tune of Qwen3.8-27B, trained with a GAIN and Unsloth recipe the card says holds 99 percent of BF16 performance at both 8-bit and 4-bit. The card also claims the model spends between half and a tenth as many thinking tokens as the base while keeping its reasoning, and clears the 27B Qwen core benchmarks.",
					"summary_zh": "DavidAU 发布了 Qwen3.8-27B 的 Cold Fusion 微调版 GGUF 量化。模型卡称其采用 GAIN 与 Unsloth 的训练方法，在 8 位与 4 位下仍保留 BF16 约 99% 的表现，并称思考 token 用量只有基础模型的二分之一到十分之一，同时保持推理能力，且在 27B 级 Qwen 的核心基准上全面胜出。",
					"summary_ja": "DavidAU が Qwen3.8-27B の Cold Fusion ファインチューンを GGUF 形式で公開した。カードによれば GAIN と Unsloth を用いた学習により 8 ビットでも 4 ビットでも BF16 の性能を 99% 保ち、思考トークンは元モデルの 2 分の 1 から 10 分の 1 に減りながら推論力を維持し、27B 級 Qwen の主要ベンチマークをいずれも上回るという。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "peculiar-ragdoll/Qwen-Sharp-Chat-Templates",
					"url": "https://huggingface.co/peculiar-ragdoll/Qwen-Sharp-Chat-Templates",
					"downloads": 0,
					"likes": 172,
					"summary": "Qwen Sharp Chat Templates is not a model but a set of drop-in chat templates for Qwen 3.5, 3.6 and 3.8, tagged for llama.cpp and MLX. The author says the Sharp template tunes those models for knowledge work and coding, and that Qwen3.8-27B at medium effort answers with fewer thinking tokens while getting more capable.",
					"summary_zh": "Qwen-Sharp-Chat-Templates 并非模型，而是一组面向 Qwen 3.5、3.6 与 3.8 的即插即用聊天模板，标签涵盖 llama.cpp 与 MLX。作者称 Sharp 模板针对知识工作与编程做了调优，Qwen3.8-27B 在中等思考强度下用更少的思考 token 就能给出更好的回答。",
					"summary_ja": "Qwen-Sharp-Chat-Templates はモデルではなく、Qwen 3.5・3.6・3.8 にそのまま差し込めるチャットテンプレート集で、llama.cpp と MLX のタグが付く。作者によれば Sharp テンプレートは知識労働とコーディング向けに調整されており、Qwen3.8-27B は中程度の思考量でも思考トークンを減らしつつ、より賢く答えるという。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "ornith-ai/Ornith-1.5-9B",
					"url": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B",
					"downloads": 10304,
					"likes": 148,
					"summary": "ornith-ai released Ornith-1.5-9B, which its card presents as a step toward building foundation models through end-to-end self-improvement. It extends Ornith-1.0, itself continued-pretrained and post-trained on top of Qwen3.5 and Gemma4, by widening the loop from scaffold and rollout optimization to jointly optimizing task generation, scaffold construction and rollouts.",
					"summary_zh": "ornith-ai 发布了 Ornith-1.5-9B，模型卡将其定位为通过端到端自我改进来构建基础模型的一步。它在 Ornith-1.0 的基础上扩展，而后者是在 Qwen3.5 与 Gemma4 之上继续预训练与后训练而成；新版把自我改进闭环从脚手架与轨迹优化，扩大为对任务生成、脚手架构建与解题轨迹的联合优化。",
					"summary_ja": "ornith-ai が Ornith-1.5-9B を公開した。カードでは、端から端まで自己改善を回して基盤モデルを築くための一歩と位置づけられている。Qwen3.5 と Gemma4 の上で継続事前学習と事後学習を施した Ornith-1.0 を拡張し、足場と試行の最適化にとどまっていたループを、課題生成、足場構築、解答試行の同時最適化へ広げた。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2",
					"url": "https://huggingface.co/incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2",
					"downloads": 37056,
					"likes": 141,
					"summary": "incoai published Qwen3.8-27B-DFlash2, a draft model for Qwen3.8-27B rather than a standalone language model. It runs inside a speculative decoding server, proposing tokens for the larger target model to verify, and is built on a block-diffusion approach with tags for SGLang.",
					"summary_zh": "incoai 发布了 Qwen3.8-27B-DFlash2。它并非独立的语言模型，而是 Qwen3.8-27B 的草稿模型：运行在推测解码服务中，负责起草 token 交由更大的目标模型验证，实现上采用块扩散方法，并标注适配 SGLang。",
					"summary_ja": "incoai が Qwen3.8-27B-DFlash2 を公開した。単体の言語モデルではなく Qwen3.8-27B 用のドラフトモデルで、投機的デコーディングのサーバー内で動き、本体モデルが検証するトークンを先に提案する。実装はブロック拡散に基づき、SGLang 向けのタグが付く。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-21 13:08 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-20",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED",
					"url": "https://huggingface.co/OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED",
					"downloads": 4415,
					"likes": 223,
					"summary": "OBLITERATUS published an abliterated build of Alibaba's Qwen3.8-27B, claiming zero refusals across a set of 842 harmful prompts. The card describes six rounds of surgery on the weights using residue mining and multi-direction SVD, on the argument that refusal behavior is encoded as directions in activation space across dozens of layers rather than sitting in a system prompt. It has 223 likes on about 4,400 downloads.",
					"summary_zh": "OBLITERATUS 发布了阿里 Qwen3.8-27B 的去审查版本，声称在 842 条有害提示的测试集上完全不再拒答。模型卡称对权重进行了六轮处理，使用残差挖掘与多方向 SVD，其依据是拒答行为并非写在系统提示里，而是以方向的形式编码在数十层的激活空间中。该模型获得 223 个点赞，下载量约 4,400 次。",
					"summary_ja": "OBLITERATUS が、アリババの Qwen3.8-27B から拒否応答を取り除いたビルドを公開し、842 件の有害プロンプトすべてで拒否が起きないと主張している。モデルカードは、残差マイニングと多方向 SVD を用いた 6 回にわたる重みの処理を説明する。拒否の挙動はシステムプロンプトではなく、数十層にわたる活性空間内の方向として符号化されているという見立てに基づく。いいねは 223、ダウンロードは約 4,400 件。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B",
					"url": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B",
					"downloads": 1713,
					"likes": 203,
					"summary": "Ornith-1.5-35B-A3B is a mixture-of-experts model with 35 billion total parameters and roughly 3 billion active per token, presented as a step toward building foundation models through end-to-end self-improvement. It extends Ornith-1.0, which was developed on top of Qwen3.5 and Gemma4 with continued pretraining, mid-training and post-training. A GGUF conversion of the same weights has passed 53,000 downloads.",
					"summary_zh": "Ornith-1.5-35B-A3B 是一个混合专家模型，总参数 350 亿、每 token 激活约 30 亿，被定位为通过端到端自我改进来构建基础模型的一步尝试。它在 Ornith-1.0 基础上扩展，而后者是在 Qwen3.5 与 Gemma4 之上经过继续预训练、中期训练与后训练得到的。同一权重的 GGUF 转换版下载量已超过 53,000 次。",
					"summary_ja": "Ornith-1.5-35B-A3B は総パラメータ 350 億、トークンあたり約 30 億が活性化する MoE モデルで、エンドツーエンドの自己改善によって基盤モデルを構築する取り組みの一歩と位置づけられている。Qwen3.5 と Gemma4 の上に継続事前学習、中間学習、事後学習を重ねた Ornith-1.0 を拡張したものだ。同じ重みの GGUF 版はダウンロード 5 万 3000 件を超えている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF",
					"downloads": 52382,
					"likes": 232,
					"summary": "orcarouter's uncensored GGUF build of Qwen3.8-27B is the most liked model on today's list, with 232 likes and more than 52,000 downloads. It is tagged for llama.cpp and for abliteration, and is labeled image-text-to-text, carrying the base model's vision input. The same team's MLX and FP8 conversions trended earlier this week.",
					"summary_zh": "orcarouter 制作的 Qwen3.8-27B 去审查 GGUF 版本是今天榜单上点赞最多的模型，获得 232 个点赞、超过 52,000 次下载。它带有 llama.cpp 与 abliteration 标签，任务类型标注为图文到文本，保留了基础模型的视觉输入能力。该团队的 MLX 与 FP8 版本已在本周早些时候登上榜单。",
					"summary_ja": "orcarouter による Qwen3.8-27B の無検閲 GGUF ビルドは、いいね 232、ダウンロード 5 万 2000 件超で、本日のリスト中で最も多くのいいねを集めた。llama.cpp と abliteration のタグが付き、タスクは image-text-to-text とされ、ベースモデルの画像入力に対応する。同じチームの MLX 版と FP8 版は今週前半にも注目を集めていた。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF",
					"downloads": 187008,
					"likes": 195,
					"summary": "Huihui's GGUF release is an abliterated build of Qwen3.8-27B and the most downloaded model on today's list at more than 187,000 pulls. The card calls the method a crude proof of concept for removing refusals without TransformerLens, notes that the first 15 layers were retained without ablation, and flags multi-token prediction and the vision path as untouched.",
					"summary_zh": "Huihui 发布的 GGUF 版本是 Qwen3.8-27B 的去审查构建，也是今天榜单上下载量最高的模型，超过 187,000 次。模型卡称这一方法是在不依赖 TransformerLens 的前提下移除拒答的粗略概念验证，并说明前 15 层未做消融处理，多 token 预测与视觉通路也未作改动。",
					"summary_ja": "Huihui の GGUF 版は Qwen3.8-27B から拒否応答を取り除いたビルドで、18 万 7000 件超と本日のリストで最多のダウンロードを記録している。モデルカードは、TransformerLens を使わずに拒否を除去する粗い概念実証だと位置づけ、最初の 15 層はアブレーションせずに残し、マルチトークン予測と画像処理の経路には手を加えていないと記す。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2",
					"url": "https://huggingface.co/z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2",
					"downloads": 12235,
					"likes": 149,
					"summary": "DFlash 2 is a draft model for Qwen3.8-27B rather than a standalone language model: it runs inside a speculative decoding server and proposes tokens for the larger model to verify. It uses a block-diffusion drafting approach and is packaged for SGLang. The repo mirrors incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 and has about 12,200 downloads.",
					"summary_zh": "DFlash 2 不是独立的语言模型，而是 Qwen3.8-27B 的草稿模型：它运行在投机解码服务中，负责起草 token 交由主模型验证。它采用块扩散式的起草方法，并针对 SGLang 打包。该仓库是 incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 的镜像，下载量约 12,200 次。",
					"summary_ja": "DFlash 2 は単体の言語モデルではなく、Qwen3.8-27B 用のドラフトモデルである。投機的デコーディングのサーバー内で動作し、大きい側のモデルが検証するトークンを提案する。ブロック拡散方式のドラフト生成を用い、SGLang 向けに用意されている。リポジトリは incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 のミラーで、ダウンロードは約 1 万 2200 件。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-20 13:07 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-19",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "JonathanColetti/Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/JonathanColetti/Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF",
					"downloads": 766812,
					"likes": 463,
					"summary": "GGUF quantizations of an uncensored Qwen3.8-27B lead the day's model list with about 767,000 downloads. The build keeps the multi-token-prediction head that abliteration normally strips, re-saving the model through transformers and verifying the mtp tensors are present. The publisher says refusal behaviour is substantially reduced, not eliminated.",
					"summary_zh": "对 Qwen3.8-27B 去审查版本的 GGUF 量化以约 76.7 万次下载位居当日模型榜首。该版本保留了通常会被 abliteration 移除的多令牌预测（MTP）头，通过 transformers 重新保存模型并验证 mtp 张量确实存在。发布者称拒答行为被大幅削弱，但并未完全消除。",
					"summary_ja": "無検閲版Qwen3.8-27BのGGUF量子化が、約76万7000ダウンロードで本日のモデル一覧の首位となった。abliterationで通常は失われるマルチトークン予測（MTP）ヘッドを保持し、transformers経由で保存し直したうえでmtpテンソルの存在を検証している。公開者は拒否挙動は大幅に低減したが完全には消していないと述べる。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated",
					"url": "https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated",
					"downloads": 7207,
					"likes": 164,
					"summary": "huihui-ai published an abliterated Qwen3.8-27B that removes refusal directions without using TransformerLens. The first 15 layers are left unablated, and both the MTP head and the vision tower are unmodified. Its GGUF conversion trends alongside the weights, drawing more than 94,000 downloads of its own.",
					"summary_zh": "huihui-ai 发布了经 abliteration 处理的 Qwen3.8-27B，在不借助 TransformerLens 的情况下移除拒答方向。模型前 15 层未做消融处理，MTP 头与视觉塔也保持原样。与该权重同期上榜的还有其 GGUF 转换版本，单独获得超过 9.4 万次下载。",
					"summary_ja": "huihui-aiは、TransformerLensを使わずに拒否方向を除去したQwen3.8-27Bのabliterated版を公開した。最初の15層はアブレーションせず、MTPヘッドと視覚タワーも未改変のまま残している。同じ重みのGGUF変換版も並んで人気を集め、単独で9万4000回超のダウンロードを記録した。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill",
					"url": "https://huggingface.co/empero-ai/Qwen3.8-9B-Distill",
					"downloads": 4354,
					"likes": 139,
					"summary": "Empero released Qwen3.8-9B, a full-parameter distillation of the 2.4T-parameter Qwen3.8 A95B model into the Qwen3.5-9B architecture. The student was trained on roughly 70,000 curated teacher traces from the team's internal set. Weights ship in Hugging Face Transformers format and run on vLLM and SGLang.",
					"summary_zh": "Empero 发布 Qwen3.8-9B，将 2.4T 参数的 Qwen3.8 A95B 全参数蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构上。学生模型基于团队内部整理的约 7 万条教师轨迹训练而成。权重以 Hugging Face Transformers 格式提供，可在 vLLM 与 SGLang 上运行。",
					"summary_ja": "EmperoはQwen3.8-9Bを公開した。2.4兆パラメータのQwen3.8 A95Bを、Qwen3.5-9Bアーキテクチャへ全パラメータ蒸留したモデルである。生徒モデルはチーム内部で選別した約7万件の教師トレースで学習された。重みはHugging Face Transformers形式で提供され、vLLMやSGLangで動作する。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16",
					"url": "https://huggingface.co/AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16",
					"downloads": 7805,
					"likes": 138,
					"summary": "AEON-7 posted a BF16 abliteration of Qwen3.8-27B, labelled an early-access draft rather than a finished release. The vision tower and native MTP head are left as the unmodified base, and the publisher says the ablation targets coherence rather than a minimal KL divergence. A later NVFP4 version is planned from this full-precision master.",
					"summary_zh": "AEON-7 发布了 Qwen3.8-27B 的 BF16 去审查版本，并明确标注为早期访问草稿而非正式发布。视觉塔与原生 MTP 头保持基础模型原样，发布者称本次消融以保持连贯性为目标，而非追求极低的 KL 散度。后续计划以这一全精度母版为基础推出 NVFP4 版本。",
					"summary_ja": "AEON-7はQwen3.8-27BのBF16アブリタレーション版を公開し、完成版ではなく早期アクセスの草案だと明記している。視覚タワーとネイティブMTPヘッドはベースのまま未改変で、アブレーションはKLダイバージェンスの最小化ではなく一貫性を狙ったものだという。この全精度マスターから後日NVFP4版を作る計画だ。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "AtomicChat/Qwen3.8-27B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/AtomicChat/Qwen3.8-27B-GGUF",
					"downloads": 121717,
					"likes": 124,
					"summary": "Atomic Chat built its own GGUF quantizations of Qwen3.8-27B from Qwen's original weights using an in-house importance matrix, and has drawn about 122,000 downloads. The calibration corpora behind the builds are public and the repo publishes per-quantization measurements. The model runs in the Atomic Chat client with thinking toggles.",
					"summary_zh": "Atomic Chat 基于 Qwen 原始权重、使用自研重要性矩阵制作了 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，已获得约 12.2 万次下载。其校准语料公开可查，仓库中还给出了各量化档位的实测数据。该模型可在 Atomic Chat 客户端中运行，并支持思考模式开关。",
					"summary_ja": "Atomic Chatは、Qwenのオリジナル重みから独自の重要度行列を用いてQwen3.8-27BのGGUF量子化版を作成し、約12万2000ダウンロードを集めている。ビルドに使った較正コーパスは公開されており、リポジトリには量子化ごとの測定結果も掲載されている。同モデルはAtomic Chatクライアント上で動作し、思考モードの切り替えに対応する。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-19 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-18",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX",
					"url": "https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX",
					"downloads": 0,
					"likes": 209,
					"summary": "An MLX build of an abliterated Qwen3.8-27B, packaged for Apple silicon and tagged by its publisher for red-teaming work. The multimodal checkpoint has drawn 209 likes and reports no downloads yet, one of several uncensored derivatives of Qwen's 27-billion-parameter model trending on the Hub today.",
					"summary_zh": "这是经过 abliteration 处理的 Qwen3.8-27B 的 MLX 版本，面向 Apple 芯片打包，发布者将其标注为红队测试用途。该多模态权重已获得 209 个点赞，下载量仍显示为 0，是今日 Hub 上多个 Qwen 270 亿参数模型无审查衍生版之一。",
					"summary_ja": "アブリタレーションを施した Qwen3.8-27B の MLX ビルドで、Apple シリコン向けにパッケージされ、公開者はレッドチーミング用途としてタグ付けしている。このマルチモーダルモデルは209のいいねを集めた一方、ダウンロード数はまだ0で、本日 Hub で目立つ Qwen の270億パラメータ版の無検閲派生の一つである。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "HauhauCS/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF",
					"downloads": 27745,
					"likes": 186,
					"summary": "HauhauCS ships an aggressive uncensored variant of Qwen3.8-27B as GGUF with its FastMTP speculative decoding, claiming up to 3.02 times the document generation throughput of a non-MTP build and 35.2 percent more than standard embedded MTP. The publisher reports zero refusals across its own 465-prompt test.",
					"summary_zh": "HauhauCS 以 GGUF 格式发布了 Qwen3.8-27B 的激进无审查版本，并搭配其 FastMTP 投机解码，宣称文档生成吞吐最高可达非 MTP 版本的 3.02 倍，并比标准内嵌 MTP 高出 35.2%。发布者称该模型在自有的 465 条提示测试中零拒答。",
					"summary_ja": "HauhauCS は Qwen3.8-27B の攻めた無検閲版を GGUF で公開し、独自の FastMTP 投機的デコードを組み合わせた。文書生成のスループットは非MTP版の最大3.02倍、標準の埋め込みMTP比でも35.2%高いとしている。公開者は自前の465プロンプト試験で拒否ゼロと報告している。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Blackfrost-AI/Qwen3.8-27B-ABLITERATED-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/Blackfrost-AI/Qwen3.8-27B-ABLITERATED-GGUF",
					"downloads": 134149,
					"likes": 147,
					"summary": "Blackfrost published a full standard K-quant ladder, Q2_K through Q8_0, of its abliterated Qwen3.8-27B, with both vision projectors included and no importance-matrix quants. The dense multimodal build targets llama.cpp and has passed 134,000 downloads, the second highest among today's candidates.",
					"summary_zh": "Blackfrost 发布了其 abliterated 版 Qwen3.8-27B 的完整标准 K 量化阶梯，从 Q2_K 到 Q8_0，包含两个视觉投影器，且未使用重要性矩阵量化。该稠密多模态版本面向 llama.cpp，下载量已超过 13.4 万次，在今日候选中位居第二。",
					"summary_ja": "Blackfrost は、アブリタレーション済み Qwen3.8-27B について Q2_K から Q8_0 までの標準 K量子化ラダー一式を公開した。ビジョンプロジェクタを2種とも同梱し、重要度行列を用いた量子化は使っていない。llama.cpp 向けの密なマルチモーダル版で、ダウンロードは13万4千件を超え本日の候補で2番目に多い。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "fal/MiniMax-H3-Realism-People-LoRA",
					"url": "https://huggingface.co/fal/MiniMax-H3-Realism-People-LoRA",
					"downloads": 20600,
					"likes": 255,
					"summary": "fal published a LoRA adapter for the MiniMax H3 video model tuned for realistic people, covering close-up faces, skin texture, expressions and documentary-style camera movement. The card documents 19 before-and-after pairs generated at the same prompt and seed with the adapter on and off. Its 255 likes lead every model on today's list.",
					"summary_zh": "fal 发布了面向 MiniMax H3 视频模型的 LoRA 适配器，专门优化真实人物表现，涵盖特写面部、皮肤质感、表情与纪录片式运镜。模型页给出 19 组对照样例，均在相同提示词和随机种子下、仅切换适配器开关生成。其 255 个点赞在今日榜单中最高。",
					"summary_ja": "fal は、動画モデル MiniMax H3 向けにリアルな人物描写へ特化した LoRA アダプタを公開した。クローズアップの顔、肌の質感、表情、ドキュメンタリー調のカメラワークを対象とする。モデルカードには同一プロンプト・同一シードでアダプタのオン／オフだけを変えた19組の比較例が示されている。255のいいねは本日の一覧で最多である。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "0bserverx/Qwen3.8-27B-Heretic-Abliterated-Uncensored-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/0bserverx/Qwen3.8-27B-Heretic-Abliterated-Uncensored-GGUF",
					"downloads": 150262,
					"likes": 137,
					"summary": "This GGUF is a double-refined abliteration of Qwen3.8-27B, built on an existing ARA abliteration and given two further full-weight passes aimed at residual refusals. The publisher reports refusals dropping from 3 in 100 prompts to 0 or 1 while keeping behavioral damage low, at a KL of about 0.0085. It leads today's candidates with over 150,000 downloads.",
					"summary_zh": "这个 GGUF 是对 Qwen3.8-27B 的二次精修 abliteration，基于已有的 ARA 版本再做两轮全权重处理，针对残余的拒答行为。发布者称拒答率从每 100 条提示 3 次降至 0 至 1 次，同时行为损伤保持在较低水平，KL 约为 0.0085。其下载量超过 15 万次，在今日候选中最高。",
					"summary_ja": "この GGUF は Qwen3.8-27B のアブリタレーションを二重に精錬したもので、既存の ARA 版を土台に、残存する拒否挙動を狙って全重みのパスをさらに2回加えている。公開者によれば拒否は100プロンプト中3件から0〜1件へ減り、挙動への影響はKL約0.0085と低く抑えられている。ダウンロードは15万件超で本日の候補中最多である。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-18 13:07 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-17",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8",
					"url": "https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8",
					"downloads": 15812,
					"likes": 424,
					"summary": "An FP8 build of an abliterated Qwen3.8-27B, the multimodal checkpoint behind most of this week's top open-weight uploads. Refusal behavior is stripped rather than retrained, and the repo tags it for red-teaming use. It leads a cluster of uncensored repackagings of the same base model published in FP8, GGUF and BF16 formats.",
					"summary_zh": "这是对经过 abliteration 处理的 Qwen3.8-27B 所做的 FP8 版本，该多模态基座模型是本周开放权重上传中最热门的来源。模型并非通过再训练、而是直接移除了拒答行为，仓库标注其用于红队测试。围绕同一基座，还有一批以 FP8、GGUF 和 BF16 等格式发布的去限制重打包版本，本条目为其中的代表。",
					"summary_ja": "abliteration を施した Qwen3.8-27B の FP8 ビルドで、今週の公開ウェイト投稿の多くが由来するマルチモーダルの基盤モデルである。拒否挙動は再学習ではなく除去によって取り払われ、リポジトリはレッドチーム用途として明示している。同じ基盤モデルを FP8、GGUF、BF16 などで再パッケージした一群の無検閲版のうち、代表的な 1 本にあたる。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive",
					"url": "https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive",
					"downloads": 332718,
					"likes": 688,
					"summary": "An uncensored multimodal build of the previous-generation Qwen3.6-27B, shipped as GGUF and reporting zero refusals across the publisher's 465-prompt test. The author steers most users to the Balanced sibling instead, citing the same refusal rate with more stable sampling for agentic coding and reasoning work. It carries 688 likes and roughly 333,000 downloads.",
					"summary_zh": "上一代 Qwen3.6-27B 的无审查多模态版本，以 GGUF 格式发布，在发布者的 465 条提示测试中记录为零拒答。作者建议绝大多数用户改用 Balanced 版本，称其拒答率相同、但在智能体编程与推理任务中的采样更稳定。该仓库获得 688 个点赞，下载量约 33.3 万次。",
					"summary_ja": "前世代の Qwen3.6-27B を無検閲化したマルチモーダル版で、GGUF 形式で配布され、公開者による 465 プロンプトのテストで拒否ゼロを報告している。作者は大半の利用者に対し、拒否率は同じでサンプリングがより安定し、エージェント的なコーディングや推論に向くとして Balanced 版を推奨する。いいねは 688、ダウンロードは約 33 万 3000 件。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "CohereLabs/North-Micro-Vision-Instruct",
					"url": "https://huggingface.co/CohereLabs/North-Micro-Vision-Instruct",
					"downloads": 19213,
					"likes": 112,
					"summary": "Cohere released North Micro Vision Instruct, a 2.4-billion-parameter open-weight vision-language model with native-resolution image support, under Apache 2.0. It is positioned as a compact base for prototyping, task-specific fine-tuning and specialized multimodal applications rather than as a frontier system.",
					"summary_zh": "Cohere 发布了 North Micro Vision Instruct，这是一个 24 亿参数的开放权重视觉语言模型，支持原生分辨率图像输入，采用 Apache 2.0 许可。官方将其定位为用于原型开发、特定任务微调和垂直多模态应用的轻量基座，而非追求前沿能力的系统。",
					"summary_ja": "Cohere は、ネイティブ解像度の画像入力に対応する 24 億パラメータのオープンウェイト視覚言語モデル North Micro Vision Instruct を Apache 2.0 で公開した。最先端性能を狙うモデルではなく、試作、タスク特化のファインチューニング、特定用途のマルチモーダル応用に使う小型の基盤として位置づけられている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF",
					"downloads": 9222,
					"likes": 110,
					"summary": "A mixed-precision GGUF of the official Qwen3.8-27B checkpoint at about 3.7 bits per weight. Rather than applying a uniform quant ladder, the mix is probed for the model's architecture of 64 layers alternating Gated-DeltaNet and gated attention blocks. It targets llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan and KoboldCpp.",
					"summary_zh": "针对官方 Qwen3.8-27B 权重制作的混合精度 GGUF，平均约每权重 3.7 比特。它没有套用统一的量化档位，而是针对该模型 64 层、由 Gated-DeltaNet 与门控注意力模块交替构成的架构逐层探测后确定配比。适配 llama.cpp、Ollama、LM Studio、jan 和 KoboldCpp。",
					"summary_ja": "公式の Qwen3.8-27B チェックポイントを重みあたり約 3.7 ビットで量子化した混合精度の GGUF。一律の量子化ラダーを当てるのではなく、Gated-DeltaNet とゲート付きアテンションが交互に並ぶ 64 層という構造に合わせて配分を探索している。llama.cpp、Ollama、LM Studio、jan、KoboldCpp を対象とする。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "empero-ai/Qwen3.8-9B",
					"url": "https://huggingface.co/empero-ai/Qwen3.8-9B",
					"downloads": 540,
					"likes": 106,
					"summary": "A full-parameter distillation of Qwen3.8 2.4T A95B into the 9-billion-parameter Qwen3.5 architecture, trained on roughly 70,000 curated teacher traces. The weights ship in Hugging Face Transformers format and run on vLLM, SGLang and other runtimes that already support Qwen3.5.",
					"summary_zh": "把 Qwen3.8 2.4T A95B 全参数蒸馏进 90 亿参数的 Qwen3.5 架构而成的模型，训练使用了约 7 万条经过筛选的教师轨迹。权重以 Hugging Face Transformers 格式发布，可在 vLLM、SGLang 等已支持 Qwen3.5 的运行时上直接使用。",
					"summary_ja": "Qwen3.8 2.4T A95B を 90 億パラメータの Qwen3.5 アーキテクチャへ全パラメータ蒸留したモデルで、厳選された約 7 万件の教師トレースで学習されている。重みは Hugging Face Transformers 形式で配布され、vLLM や SGLang など Qwen3.5 に対応済みのランタイムで動作する。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-17 13:06 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-16",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4",
					"summary": "Unsloth published an NVFP4 quantization of Qwen3.8-27B built with its Dynamic V3.0 preview recipe, keeping multi-token prediction for faster inference and adding developer-role support for agentic tools such as Codex. The repo has drawn roughly 276,000 downloads and 196 likes. Qwen3.8-27B redistributions in NVFP4, FP8 and GGUF dominate the day's trending list.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 Qwen3.8-27B 的 NVFP4 量化版本，基于其 Dynamic V3.0 预览版量化方案，保留多 token 预测以加快推理，并支持 Codex 等智能体工具所需的 developer 角色。该仓库已获约 276,000 次下载和 196 个点赞。今日趋势榜由 NVFP4、FP8 与 GGUF 等 Qwen3.8-27B 的再分发版本主导。",
					"summary_ja": "Unsloth は、Dynamic V3.0 プレビュー版のレシピで作成した Qwen3.8-27B の NVFP4 量子化版を公開した。高速推論のためのマルチトークン予測を維持し、Codex などのエージェント系ツール向けに developer ロールへ対応する。ダウンロードは約 276,000 件、いいねは 196 件。本日のトレンドは NVFP4、FP8、GGUF といった Qwen3.8-27B の再配布版が大半を占める。",
					"downloads": 276269,
					"likes": 196
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Comfy-Org/MiniMax-Music-3",
					"url": "https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-Music-3",
					"summary": "Comfy-Org repackaged MiniMax Music 3 for ComfyUI, shipping the diffusion transformer weights in fp16, fp32 and int8 along with full and pruned text encoders. The files drop straight into a local ComfyUI install, and the repository has collected 145 likes since MiniMax released the original model.",
					"summary_zh": "Comfy-Org 将 MiniMax Music 3 重新打包为 ComfyUI 可用格式，提供 fp16、fp32 与 int8 三种扩散 Transformer 权重，以及完整版和精简版文本编码器。文件可直接放入本地 ComfyUI 目录使用，该仓库自 MiniMax 发布原始模型以来已获 145 个点赞。",
					"summary_ja": "Comfy-Org は MiniMax Music 3 を ComfyUI 向けに再パッケージし、拡散トランスフォーマーの重みを fp16、fp32、int8 で、テキストエンコーダーは通常版と枝刈り版で提供する。ファイルはローカルの ComfyUI にそのまま配置でき、MiniMax による本家モデル公開以降で 145 のいいねを集めた。",
					"downloads": 0,
					"likes": 145
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates",
					"url": "https://huggingface.co/froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates",
					"summary": "This repository ships a single drop-in Jinja chat template that replaces the official ones for Qwen 3.5, 3.6 and 3.8, fixing rendering errors, KV cache invalidation, wasted tokens and stalls during agentic runs. It targets LM Studio, llama.cpp, vLLM and MLX, and has gathered more than 1,100 likes.",
					"summary_zh": "该仓库提供一个可直接替换的 Jinja 对话模板，用于取代 Qwen 3.5、3.6 与 3.8 的官方模板，修复渲染错误、KV 缓存失效、token 浪费以及智能体运行中的卡死问题。它适用于 LM Studio、llama.cpp、vLLM 与 MLX，已获得超过 1,100 个点赞。",
					"summary_ja": "このリポジトリは、Qwen 3.5/3.6/3.8 の公式チャットテンプレートを置き換える単一の Jinja テンプレートを提供し、描画エラー、KV キャッシュの無効化、トークンの浪費、エージェント実行中の停止といった不具合を修正する。LM Studio、llama.cpp、vLLM、MLX に対応し、いいねは 1,100 を超えた。",
					"downloads": 0,
					"likes": 1161
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "TenStrip/10Eros-Max",
					"url": "https://huggingface.co/TenStrip/10Eros-Max",
					"summary": "10Eros-Max is an experimental video generation model that folds patterns learned from LTX 2.3, Wan 2.2 and the Krea 2 image model into a MiniMax H3 base. It uses a unified 52-block transformer with modality-specific projectors for video, audio and conditioning inputs, and supports both text-to-video and image-to-video.",
					"summary_zh": "10Eros-Max 是一个实验性视频生成模型，将从 LTX 2.3、Wan 2.2 以及图像模型 Krea 2 中学到的模式融合进 MiniMax H3 基座。它采用统一的 52 层 Transformer 结构，为视频、音频与条件输入分别设置投影层，同时支持文生视频与图生视频。",
					"summary_ja": "10Eros-Max は、LTX 2.3、Wan 2.2、画像モデル Krea 2 から学習したパターンを MiniMax H3 のベースに統合した実験的な動画生成モデル。映像、音声、条件入力それぞれに専用のプロジェクターを備えた 52 ブロックの統合トランスフォーマーを用い、テキストから動画、画像から動画の双方に対応する。",
					"downloads": 0,
					"likes": 186
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "IndexTeam/IndexTTS-2.5",
					"url": "https://huggingface.co/IndexTeam/IndexTTS-2.5",
					"summary": "IndexTTS-2.5 is a zero-shot text-to-speech model that clones a voice from a single reference clip, now covering Chinese, English, Japanese, Spanish and Arabic. The update adds speaking speed control, faster inference and better handling of Pinyin, CMU phonemes and Kana, with emotion control kept separate from timbre.",
					"summary_zh": "IndexTTS-2.5 是一个零样本语音合成模型，仅凭一段参考音频即可克隆音色，现支持中文、英语、日语、西班牙语与阿拉伯语。此次更新新增语速控制、加快推理速度，并改进拼音、CMU 音素与假名的可控性，情感控制与音色相互解耦。",
					"summary_ja": "IndexTTS-2.5 は、参照音声 1 本から話者の声を複製するゼロショット音声合成モデルで、中国語、英語、日本語、スペイン語、アラビア語に対応した。今回の更新では話速制御の追加、推論の高速化に加え、ピンイン、CMU 音素、仮名の制御性が向上し、感情制御は音色と切り離されている。",
					"downloads": 3422,
					"likes": 115
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-16 13:03 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-15",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Qwen/Qwen3.8-27B-FP8",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B-FP8",
					"summary": "Qwen published FP8 weights for its post-trained Qwen3.8-27B image-text model, quantized at fine granularity with a block size of 128. The repository ships in Hugging Face Transformers format and is listed as compatible with vLLM, SGLang and similar serving stacks, and third-party NVFP4 and abliterated repacks of the same base model are already circulating.",
					"summary_zh": "Qwen 发布了后训练版 Qwen3.8-27B 图文模型的 FP8 权重，采用块大小为 128 的细粒度量化。该仓库以 Hugging Face Transformers 格式提供，并标注兼容 vLLM、SGLang 等推理框架；社区也已出现同一基座模型的 NVFP4 量化版与去限制版本。",
					"summary_ja": "Qwen は、事後学習済みの画像テキストモデル Qwen3.8-27B の FP8 重みを公開した。ブロックサイズ 128 の細粒度量子化を用いる。リポジトリは Hugging Face Transformers 形式で提供され、vLLM や SGLang などの推論基盤との互換性が示されている。同じベースモデルの NVFP4 版や制限解除版もすでに出回っている。",
					"downloads": 123157,
					"likes": 412
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Gazingstars123/Anima-2.9B",
					"url": "https://huggingface.co/Gazingstars123/Anima-2.9B",
					"summary": "Anima-2.9B is a text-to-image model for anime and illustration that is still in training, distributed as a single diffusion file. It is supported in ComfyUI and Forge-Neo, and the author has released a standalone LoRA trainer alongside an sd-scripts fork. The next stage is pretraining on 10M general samples to improve prompt understanding.",
					"summary_zh": "Anima-2.9B 是一个面向动漫与插画的文生图模型，目前仍在训练中，以单文件扩散模型形式发布。它已获 ComfyUI 与 Forge-Neo 支持，作者同时提供了独立的 LoRA 训练器和一个 sd-scripts 分支。下一阶段将在 1000 万条通用样本上继续预训练，以提升提示词理解能力。",
					"summary_ja": "Anima-2.9B はアニメ・イラスト向けのテキスト画像生成モデルで、学習は現在も進行中であり、単一ファイルの拡散モデルとして配布されている。ComfyUI と Forge-Neo が対応し、作者は専用の LoRA トレーナーと sd-scripts のフォークも公開した。次段階では 1000 万件の汎用サンプルで事前学習し、プロンプト理解の向上を図る。",
					"downloads": 16829,
					"likes": 186
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "dots-studio/dots3-note-prev",
					"url": "https://huggingface.co/dots-studio/dots3-note-prev",
					"summary": "dots-studio released a preview of dots3-note, a multimodal model that handles audio alongside text and images. The card documents evaluations on general reasoning, agent tasks and multimodal understanding, with a full technical report still to come, and lists deployment paths through Transformers and SGLang.",
					"summary_zh": "dots-studio 发布了 dots3-note 的预览版，这是一个在文本与图像之外还支持音频的多模态模型。模型卡给出了通用推理、Agent 任务与多模态理解等评测结果，完整技术报告尚未发布，并列出了通过 Transformers 与 SGLang 的部署方式。",
					"summary_ja": "dots-studio は、テキストと画像に加えて音声も扱うマルチモーダルモデル dots3-note のプレビュー版を公開した。モデルカードには一般推論、エージェントタスク、マルチモーダル理解の評価結果が示されており、詳細な技術報告は今後公開予定。Transformers と SGLang での配備手順も記載されている。",
					"downloads": 240,
					"likes": 159
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "Cactus-Compute/needle2",
					"url": "https://huggingface.co/Cactus-Compute/needle2",
					"summary": "Needle 2 is a 45M-parameter open model for tool calling, device use and structured extraction that ships as a single 14MB binary and runs a full session in 28MB of RAM. Cactus Compute compressed it to roughly 2 bits with its own quantizer and engine, and reports it trading wins with small models 5x to 70x larger.",
					"summary_zh": "Needle 2 是一个 4500 万参数的开源模型，面向工具调用、设备操作与结构化信息抽取，以单个 14MB 二进制文件发布，完整会话仅占用 28MB 内存。Cactus Compute 用自研量化方案将其压缩到约 2 比特并配套自研推理引擎，称其在基准上与体积大 5 到 70 倍的小模型互有胜负。",
					"summary_ja": "Needle 2 は、ツール呼び出しやデバイス操作、構造化抽出を対象とする 4500 万パラメータのオープンモデルで、14MB の単一バイナリとして提供され、セッション全体を 28MB の RAM で実行する。Cactus Compute は独自の量子化で約 2 ビットまで圧縮し専用エンジンに組み込んだうえで、5〜70 倍大きい小型モデルと互角の結果だとしている。",
					"downloads": 4497,
					"likes": 117
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "Motif-Technologies/Motif-3",
					"url": "https://huggingface.co/Motif-Technologies/Motif-3",
					"summary": "Motif 3 is a decoder-only mixture-of-experts language model with 314B total parameters and 13.2B activated per token, built in-house by Motif Technologies. Its architecture centers on Grouped Differential Latent Attention, which combines grouped differential attention with the compressed key-value representation used in multi-head latent attention.",
					"summary_zh": "Motif 3 是由 Motif Technologies 自研的仅解码器混合专家语言模型，总参数 3140 亿，每个 token 激活 132 亿。其架构核心是分组差分潜在注意力（GDLA），将分组差分注意力与多头潜在注意力中的压缩键值表示结合起来。",
					"summary_ja": "Motif 3 は Motif Technologies が自社開発したデコーダのみの Mixture-of-Experts 言語モデルで、総パラメータ数は 3140 億、トークンあたりの活性化は 132 億。アーキテクチャの中核は Grouped Differential Latent Attention (GDLA) で、グループ化差分アテンションと多頭潜在アテンションの圧縮キー・バリュー表現を組み合わせる。",
					"downloads": 1861,
					"likes": 111
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-15 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-14",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Qwen/Qwen3.8-27B",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B",
					"downloads": 2,
					"likes": 8708,
					"summary": "Qwen published Qwen3.8-27B, a post-trained image-text-to-text model released under Apache 2.0 in Hugging Face Transformers format. The weights are compatible with Transformers, vLLM and SGLang, and community FP8, NVFP4 and GGUF builds appeared alongside the launch. It leads the day's list with 8,708 likes.",
					"summary_zh": "Qwen 发布了 Qwen3.8-27B，这是一款以 Apache 2.0 许可、按 Hugging Face Transformers 格式提供的图文到文本后训练模型。权重兼容 Transformers、vLLM 与 SGLang，社区版 FP8、NVFP4 与 GGUF 构建也在发布同期出现。该仓库以 8708 个点赞位居当日榜首。",
					"summary_ja": "Qwen は、Apache 2.0 ライセンスの下、Hugging Face Transformers 形式で事後学習済みの画像・テキスト入力モデル Qwen3.8-27B を公開した。重みは Transformers、vLLM、SGLang に対応し、公開と前後してコミュニティ製の FP8、NVFP4、GGUF 版も登場した。8708 のいいねで当日首位となっている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "meta-models/Muse-Glimmer-30B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-GGUF",
					"downloads": 228364,
					"likes": 267,
					"summary": "Meta Superintelligence Lab's Muse Glimmer 30B is now available in GGUF form for llama.cpp, bundling two quantized text builds, a perception encoder for image input and a drafter model for speculative decoding. The Apache 2.0 release drew 228,364 downloads, the most of any model in the day's list.",
					"summary_zh": "Meta 超级智能实验室的 Muse Glimmer 30B 已提供面向 llama.cpp 的 GGUF 版本，内含两个量化文本构建、用于图像输入的感知编码器，以及用于推测解码的草稿模型。该 Apache 2.0 发布获得 228364 次下载，为当日榜单之最。",
					"summary_ja": "Meta Superintelligence Lab の Muse Glimmer 30B が llama.cpp 向け GGUF 形式で公開された。量子化済みテキストモデル 2 種、画像入力用の知覚エンコーダー、投機的デコード用のドラフトモデルが同梱されている。Apache 2.0 での公開は 22 万 8364 ダウンロードを集め、当日の最多となった。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8",
					"downloads": 9334,
					"likes": 180,
					"summary": "Qwen also released an FP8 build of Qwen3.8-2.4T-A95B, a mixture-of-experts text model with 2.4 trillion total parameters and 95 billion active per token, served in Qwen Studio as qwen3.8-max. Quantization is fine-grained FP8 with a block size of 128, targeting vLLM and SGLang deployments.",
					"summary_zh": "Qwen 同时发布了 Qwen3.8-2.4T-A95B 的 FP8 版本，这是一款总参数 2.4 万亿、每 token 激活 950 亿参数的混合专家文本模型，在 Qwen Studio 中以 qwen3.8-max 提供服务。量化采用块大小为 128 的细粒度 FP8，面向 vLLM 与 SGLang 部署。",
					"summary_ja": "Qwen は、総パラメータ 2.4 兆・トークンあたり 950 億が活性化する混合エキスパート型テキストモデル Qwen3.8-2.4T-A95B の FP8 版も公開した。Qwen Studio では qwen3.8-max として提供される。量子化はブロックサイズ 128 のきめ細かな FP8 で、vLLM や SGLang での運用を想定している。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16",
					"downloads": 34137,
					"likes": 139,
					"summary": "NVIDIA released Nemotron 3.5 Lightning in BF16, a 30-billion-parameter model with 3 billion parameters active per token, trained on the company's own pre-training and post-training datasets. It covers six languages and ships under the OpenMDW 1.1 license, with 34,137 downloads so far.",
					"summary_zh": "英伟达发布了 BF16 版本的 Nemotron 3.5 Lightning，这是一款总参数 300 亿、每 token 激活 30 亿参数的模型，使用该公司自有的预训练与后训练数据集训练而成。模型支持六种语言，以 OpenMDW 1.1 许可发布，目前下载量为 34137 次。",
					"summary_ja": "NVIDIA は、総パラメータ 300 億・トークンあたり 30 億が活性化するモデル Nemotron 3.5 Lightning の BF16 版を公開した。学習には同社自身の事前学習・事後学習データセットが用いられている。6 言語に対応し、OpenMDW 1.1 ライセンスで提供され、これまでに 3 万 4137 回ダウンロードされた。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "LiquidAI/LFM2.5-VL-3B",
					"url": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-3B",
					"downloads": 1794,
					"likes": 131,
					"summary": "Liquid AI's LFM2.5-VL-3B is a multimodal model built for on-device deployment, pairing an LFM2.5-2.6B language backbone with a SigLIP2 NaFlex vision encoder. Over its LFM2-VL predecessor it adds improved grounding, object detection from natural language queries and full-page OCR.",
					"summary_zh": "Liquid AI 的 LFM2.5-VL-3B 是一款面向端侧部署的多模态模型，以 LFM2.5-2.6B 语言模型为骨干，搭配 SigLIP2 NaFlex 视觉编码器。相比前代 LFM2-VL，它改进了视觉定位能力，支持以自然语言查询进行目标检测，并可完成整页 OCR。",
					"summary_ja": "Liquid AI の LFM2.5-VL-3B は、オンデバイス運用を想定したマルチモーダルモデルで、LFM2.5-2.6B の言語バックボーンと SigLIP2 NaFlex の視覚エンコーダーを組み合わせている。前世代の LFM2-VL に比べ、グラウンディングの精度、自然言語クエリによる物体検出、ページ全体の OCR が強化された。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-14 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-13",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF",
					"downloads": 352023,
					"likes": 387,
					"summary": "Unsloth has published GGUF quantizations of Muse Glimmer 30B, an image-text-to-text model credited to Meta Superintelligence Lab and dated August 2026. The repository documents builds down to 2-bit and a toggle for thinking mode, and has passed 350,000 downloads.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 Muse Glimmer 30B 的 GGUF 量化版本。该模型是一款图文输入、文本输出的模型，署名 Meta Superintelligence Lab，发布时间为 2026 年 8 月。仓库提供低至 2-bit 的量化构建，并支持开关思考模式，下载量已超过 35 万次。",
					"summary_ja": "Unsloth は、Meta Superintelligence Lab による 2026 年 8 月公開の画像・テキスト入力モデル Muse Glimmer 30B の GGUF 量子化版を公開した。リポジトリには 2 ビットまでのビルドと思考モードの切り替えが記載され、ダウンロード数は 35 万件を超えている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
					"url": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
					"downloads": 0,
					"likes": 242,
					"summary": "DeepSeek has released DeepSeek-V4-Pro-0813, the official version of V4-Pro that supersedes the preview. It keeps the preview model structure and attaches a DSpark speculative decoding module, and the technical report claims stronger agentic capability and benchmark gains that are most pronounced in production environments.",
					"summary_zh": "DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4-Pro-0813，作为 V4-Pro 的正式版本取代此前的预览版。新版沿用预览版的模型结构，并加挂 DSpark 投机解码模块；技术报告称其智能体能力更强，在多项基准上优于预览版，且在生产环境中的提升尤为明显。",
					"summary_ja": "DeepSeek は、プレビュー版に代わる V4-Pro の正式版 DeepSeek-V4-Pro-0813 を公開した。プレビュー版のモデル構造を踏襲しつつ DSpark の投機的デコードモジュールを追加しており、技術報告書はエージェント性能の向上とベンチマークでの改善、とりわけ本番環境での効果が大きいと述べている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4",
					"downloads": 44859,
					"likes": 227,
					"summary": "NVIDIA has posted an NVFP4 build of Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B, a mixture-of-experts model with 30 billion total and 3 billion active parameters. The card describes a hybrid Mamba-2, MoE and attention architecture with context up to 1M tokens and six supported languages.",
					"summary_zh": "英伟达发布了 Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B 的 NVFP4 量化版本，该模型为混合专家架构，总参数 300 亿、激活参数 30 亿。模型卡显示其采用 Mamba-2、MoE 与注意力的混合架构，上下文长度最高 100 万 token，支持六种语言。",
					"summary_ja": "NVIDIA は、総パラメータ 300 億・アクティブ 30 億の Mixture-of-Experts モデル Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B の NVFP4 版を公開した。モデルカードによれば、Mamba-2 と MoE、アテンションを組み合わせたハイブリッド構成で、最大 100 万トークンの文脈長と 6 言語に対応する。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "MiniMaxAI/MiniMax-Music3",
					"url": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Music3",
					"downloads": 25,
					"likes": 217,
					"summary": "MiniMax has released Music 3, a music generation model that produces complete songs of up to five minutes from lyrics and a detailed description. It combines an 8B global language model for long-range structure with a 0.6B local model for frame-level acoustic detail and a continuous hidden-state synthesis system.",
					"summary_zh": "MiniMax 发布了 Music 3 音乐生成模型，可根据歌词与详细的音乐描述生成时长最长五分钟的完整歌曲。该模型用 80 亿参数的全局语言模型把握长程结构，配合 6 亿参数的局部模型处理帧级声学细节，并采用连续隐状态合成系统。",
					"summary_ja": "MiniMax は、歌詞と詳細な音楽の記述から最長 5 分の楽曲を生成する音楽生成モデル Music 3 を公開した。長距離の構成を担う 80 億パラメータのグローバル LLM と、フレーム単位の音響的な細部を担う 6 億パラメータのローカル LLM、そして連続的な隠れ状態による合成システムを組み合わせている。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "unsloth/MiniMax-H3-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/MiniMax-H3-GGUF",
					"downloads": 111222,
					"likes": 148,
					"summary": "Unsloth has published GGUF quantizations of MiniMax-H3, an omni-modal system that generates video with native stereo audio, up to 15 seconds at 24 fps with 32 kHz sound. Both halves of the runtime ship in the repository, which targets stable-diffusion.cpp and other local runners.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 MiniMax-H3 的 GGUF 量化版本。该模型是一套全模态生成系统，可输出自带立体声音轨的视频，最长 15 秒、24 帧每秒，音频采样率 32 kHz。仓库中同时包含运行时的两个部分，面向 stable-diffusion.cpp 等本地推理工具。",
					"summary_ja": "Unsloth は、ネイティブのステレオ音声付き動画を生成するオムニモーダルシステム MiniMax-H3 の GGUF 量子化版を公開した。24fps で最長 15 秒、32kHz のステレオ音声に対応する。リポジトリにはランタイムの両方の構成要素が含まれ、stable-diffusion.cpp などのローカル実行環境を想定している。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-13 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-11",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "endless-frontier/BigBang-v1",
					"url": "https://huggingface.co/endless-frontier/BigBang-v1",
					"downloads": 617,
					"likes": 157,
					"summary": "BigBang-v1 is an open image-and-text model from endless-frontier, built on a Qwen3.5 mixture-of-experts backbone and released with transformers-ready safetensors weights. Its authors argue that progress stalls when training tasks stay inside the limits of human knowledge, and propose verifiable frontier tasks whose solutions can be checked by formal methods, computation or simulation.",
					"summary_zh": "BigBang-v1 是 endless-frontier 发布的开放图文模型，基于 Qwen3.5 混合专家骨干构建，并提供可直接用于 transformers 的 safetensors 权重。作者认为，当训练任务局限于人类既有知识的边界内时，模型能力增长便会停滞，因此主张采用可验证的前沿任务，其解答能通过形式化方法、计算或仿真客观检验。",
					"summary_ja": "BigBang-v1 は endless-frontier が公開した画像とテキストを扱うオープンモデルで、Qwen3.5 系の Mixture-of-Experts を基盤とし、transformers ですぐ使える safetensors 重みを備える。著者らは、学習課題が人間の知識の範囲内にとどまると能力の伸びが頭打ちになると論じ、形式手法や計算、シミュレーションで解を客観的に検証できる「検証可能なフロンティア課題」を提案している。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA",
					"url": "https://huggingface.co/lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA",
					"downloads": 268,
					"likes": 119,
					"summary": "LightX2V has published an open LoRA adapter that rewrites prompts for text-to-audio-video generation with MiniMax-H3, so the rewriting step can run locally instead of through a hosted service. The PEFT weights target the H3 base generator and are distributed for use with the LightX2V inference stack.",
					"summary_zh": "LightX2V 发布了一个开放的 LoRA 适配器，用于为 MiniMax-H3 的文本转音视频生成改写提示词，使这一改写步骤可以在本地运行，而非依赖托管服务。该 PEFT 权重面向 H3 基础生成模型，并配合 LightX2V 推理栈发布。",
					"summary_ja": "LightX2V が、MiniMax-H3 によるテキストから音声付き動画を生成する際のプロンプトを書き換えるオープンな LoRA アダプタを公開した。書き換え処理をホスト型サービスに頼らずローカルで実行できる。PEFT 形式の重みは H3 のベース生成モデル向けで、LightX2V の推論スタックと組み合わせて使う。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "inclusionAI/Ling-3.0-tiny",
					"url": "https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny",
					"downloads": 0,
					"likes": 89,
					"summary": "InclusionAI has added a small member to the Ling 3.0 line: a hybrid reasoning mixture-of-experts model with 7.9 billion total parameters and 1.3 billion activated per token. It is aimed at agentic and reasoning work at low inference cost, and ships in BF16, FP8 and INT4 weights for local and resource-constrained deployment.",
					"summary_zh": "InclusionAI 为 Ling 3.0 系列新增了一款小模型：这是一个混合推理的混合专家模型，总参数 79 亿，每 token 激活 13 亿。它面向低推理成本下的智能体与推理任务，并提供 BF16、FP8 与 INT4 权重，以适配本地及资源受限的部署环境。",
					"summary_ja": "InclusionAI が Ling 3.0 系列に小型モデルを追加した。総パラメータ 79 億、トークンあたり 13 億を活性化するハイブリッド推論型の Mixture-of-Experts である。低い推論コストでエージェント用途や推論タスクをこなすことを狙い、BF16・FP8・INT4 の重みを用意してローカルや資源制約のある環境での配備に対応する。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-11 01:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-10",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "meta-models/Muse-Glimmer-30B",
					"url": "https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B",
					"downloads": 0,
					"likes": 601,
					"summary": "Muse Glimmer is a 30-billion-parameter Apache 2.0 model from Meta Superintelligence Lab, distilled from Muse Spark and built around a dedicated perception encoder for agentic work on consumer hardware. It combines multi-step reasoning, tool use, multimodal understanding and failure recovery in one model. The official and community GGUF builds are folded into this entry.",
					"summary_zh": "Muse Glimmer 是 Meta Superintelligence Lab 发布的 300 亿参数模型，采用 Apache 2.0 许可，从 Muse Spark 蒸馏而来，并配有专门的感知编码器，面向消费级硬件上的智能体任务。它把多步推理、工具调用、多模态理解与失败恢复整合进同一个模型。官方与社区发布的 GGUF 量化版本一并归入此条。",
					"summary_ja": "Muse Glimmer は、Meta Superintelligence Lab が Apache 2.0 で公開した 300 億パラメータのモデルで、Muse Spark から蒸留され、専用の知覚エンコーダを備えてコンシューマー機器上のエージェント用途を狙う。多段推論、ツール利用、マルチモーダル理解、失敗からの復帰を単一モデルにまとめている。公式版とコミュニティ版の GGUF ビルドも本項にまとめた。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-10 13:03 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-09",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Kijai/MiniMax-H3_comfy",
					"url": "https://huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3_comfy",
					"downloads": 0,
					"likes": 230,
					"summary": "A collection of MiniMax-H3 video model weights converted for use inside ComfyUI, published with notes on pairing them with a few-step distillation LoRA and the sampler settings that behave well at low strength. The author's experimental quantised builds, including a 4-bit weight format, are folded in here. It leads today's trending models with about 230 likes.",
					"summary_zh": "一组转换为 ComfyUI 可用格式的 MiniMax-H3 视频模型权重，并附有与少步数蒸馏 LoRA 搭配使用的说明，以及在较低强度下表现稳定的采样器设置。同一作者的实验性量化版本，包括 4 比特权重格式，也一并归入此条。该仓库以约 230 个点赞位居今日模型趋势榜首。",
					"summary_ja": "MiniMax-H3 の動画生成モデルの重みを ComfyUI 向けに変換したもので、少ステップの蒸留 LoRA と組み合わせる際の注意点や、低い強度で安定するサンプラー設定が併記されている。同じ作者による 4 ビット重みなどの実験的な量子化版も本項にまとめた。約 230 のいいねを集め、本日のモデル首位となっている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI",
					"url": "https://huggingface.co/drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI",
					"downloads": 0,
					"likes": 229,
					"summary": "Third-party ComfyUI conversions of the MiniMax-H3 Turbo LoRA, an adapter that produces joint video and synchronised audio in substantially fewer sampling steps than the standard workflow. The repository packages pruned-model compatibility variants of the original adapter rather than new weights. It trails the base conversions by a single like at about 229.",
					"summary_zh": "MiniMax-H3 Turbo LoRA 的第三方 ComfyUI 转换版本。该适配器可以在采样步数远少于常规流程的情况下，同时生成视频与同步音频。此仓库提供的是原始适配器的剪枝模型兼容版本，而非新训练的权重。约 229 个点赞，仅比基础转换版少一个。",
					"summary_ja": "MiniMax-H3 Turbo LoRA を第三者が ComfyUI 向けに変換したもの。この LoRA は通常のワークフローよりはるかに少ないサンプリングステップで、映像と同期した音声を同時に生成できる。新規の重みではなく、元のアダプターを枝刈りモデル互換に変換した版を収録する。いいねは約 229 で、首位とはわずか 1 差となっている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Akahsizrr/fuse-1-Lite",
					"url": "https://huggingface.co/Akahsizrr/fuse-1-Lite",
					"downloads": 448,
					"likes": 87,
					"summary": "A mixture-of-experts model that fuses LiquidAI's LFM2.5-2.6B with Qwen3.6-35B-A3B behind expert routing, aimed at coding and Python generation. It is released under Apache 2.0 in the roughly 5B-parameter class, positioned for efficient inference rather than frontier scale. The repository reports about 448 downloads against 87 likes.",
					"summary_zh": "一个混合专家模型，通过专家路由将 LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 与 Qwen3.6-35B-A3B 融合，主要面向代码和 Python 生成。模型以 Apache 2.0 协议发布，参数规模约 50 亿，定位于高效推理而非追求前沿规模。该仓库目前约有 448 次下载和 87 个点赞。",
					"summary_ja": "LiquidAI の LFM2.5-2.6B と Qwen3.6-35B-A3B をエキスパートルーティングで統合した Mixture-of-Experts モデルで、コーディングと Python 生成を主眼に置く。Apache 2.0 で公開され、パラメータ規模は約 50 億と、最前線の巨大モデルではなく効率的な推論を狙った位置づけ。ダウンロードは約 448 件、いいねは 87 件。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-09 13:03 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-08",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "MiniMaxAI/MiniMax-H3",
					"url": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3",
					"downloads": 26693,
					"likes": 3086,
					"summary": "MiniMax published H3, a video generation model whose tags span text-to-video, image-to-video, video-to-video and joint audio-video generation. The same model is served through MiniMax's API platforms and its Hailuo web and desktop apps. The Hugging Face repository has collected 3,086 likes and about 26,700 downloads, and a cluster of community ComfyUI and LoRA conversions already sits behind it.",
					"summary_zh": "MiniMax 发布 H3 视频生成模型，标签覆盖文生视频、图生视频、视频到视频，以及音视频联合生成。同一模型也通过 MiniMax 的 API 平台与海螺网页版、桌面端应用提供服务。该 Hugging Face 仓库已获 3,086 个点赞、约 26,700 次下载，社区围绕它的 ComfyUI 转换版与 LoRA 也已成群出现。",
					"summary_ja": "MiniMax が動画生成モデル H3 を公開した。タグはテキストから動画、画像から動画、動画から動画、さらに音声付き動画の同時生成まで及ぶ。同じモデルは MiniMax の API プラットフォームや Hailuo のウェブ・デスクトップアプリでも提供されている。Hugging Face のリポジトリは 3,086 のいいねと約 26,700 ダウンロードを集め、その周辺にはコミュニティ製の ComfyUI 変換版や LoRA が並んでいる。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "inclusionAI/Ling-3.0-flash",
					"url": "https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash",
					"downloads": 4189,
					"likes": 219,
					"summary": "inclusionAI released Ling-3.0-flash, a native hybrid reasoning model with 124B total and 5.1B active parameters - roughly 12 percent of the size of the team's previous 1T-class flagship, which it says the new model matches or beats on key benchmarks. It uses a native hybrid-linear attention architecture and is listed on ModelScope and OpenRouter alongside Hugging Face.",
					"summary_zh": "inclusionAI 发布 Ling-3.0-flash，一款原生混合推理模型，总参数 124B、激活参数 5.1B，约为该团队上一代万亿级旗舰的 12%，但官方称其在主要基准上持平甚至更好。模型采用原生混合线性注意力架构，除 Hugging Face 外也已上架 ModelScope 与 OpenRouter。",
					"summary_ja": "inclusionAI がネイティブなハイブリッド推論モデル Ling-3.0-flash を公開した。総パラメータ 124B・アクティブ 5.1B と、同チームの前世代となる 1T 級フラッグシップの約12%の規模ながら、主要ベンチマークで同等以上だとしている。ネイティブなハイブリッド線形アテンション構成を採り、Hugging Face のほか ModelScope と OpenRouter でも提供されている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "zai-org/GLM-5.2",
					"url": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2",
					"downloads": 2480368,
					"likes": 4902,
					"summary": "Z.ai's GLM-5.2 is the lab's latest flagship for long-horizon tasks and the first in the line to deliver that capability across a full 1M-token context, a step up from GLM-5.1. It is by far the most used model in today's pool, with about 2.48 million downloads and 4,902 likes.",
					"summary_zh": "智谱 Z.ai 的 GLM-5.2 是该实验室面向长时程任务的最新旗舰，也是该系列中首个在完整 100 万 token 上下文下提供这一能力的版本，相比 GLM-5.1 有明显提升。它是当日候选中使用量最高的模型，下载量约 248 万次，点赞 4,902 个。",
					"summary_ja": "Z.ai の GLM-5.2 は、長期にわたるタスク向けの同ラボ最新フラッグシップであり、その能力を 100 万トークンのフルコンテキストで提供する初のモデルとして GLM-5.1 から前進した。本日の候補の中では突出して利用が多く、ダウンロードは約248万回、いいねは 4,902 に達している。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "lodestones/Kroma",
					"url": "https://huggingface.co/lodestones/Kroma",
					"downloads": 0,
					"likes": 228,
					"summary": "Kroma v0.1 is a LoRA fine-tune of the Krea 2 image model, shipped as a single ComfyUI-compatible safetensors file of about 1.88 GB. It was rank-reduced to rank 256 and also carries the fully fine-tuned normalization and modulation tensors as weight deltas, so loading it on the base model reproduces the original fine-tune's behaviour.",
					"summary_zh": "Kroma v0.1 是图像模型 Krea 2 的 LoRA 微调版本，以单个约 1.88 GB、兼容 ComfyUI 的 safetensors 文件发布。它被降秩至 rank 256，同时把完整微调后的归一化与调制张量作为权重增量一并携带，因此加载到基础模型上即可复现原始微调的表现。",
					"summary_ja": "Kroma v0.1 は画像モデル Krea 2 の LoRA ファインチューンで、ComfyUI 対応の safetensors ファイル1つ（約1.88GB）として配布される。ランク256まで低ランク化したうえ、完全にファインチューンされた正規化・変調テンソルも重み差分として同梱しており、ベースモデルに読み込めば元のファインチューンの挙動を再現できる。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "SyzygyResearch/Mach-1-Additive-35B",
					"url": "https://huggingface.co/SyzygyResearch/Mach-1-Additive-35B",
					"downloads": 910,
					"likes": 95,
					"summary": "SyzygyResearch published Mach-1-Additive-35B, a ternary additive compression built on a Qwen3.5 mixture-of-experts base. Its card reports 95.0 percent mean score retention across 12 benchmarks for Mach-1 Small relative to the full-precision model, against 93.6 percent for a ternary Bonsai 27B and 85.6 percent for a Gemma 4 Q2_K_XL build.",
					"summary_zh": "SyzygyResearch 发布 Mach-1-Additive-35B，基于 Qwen3.5 混合专家模型的三值「加性」压缩版本。模型卡显示，Mach-1 Small 在 12 项基准上相对全精度模型的平均得分保留率为 95.0%，而三值版 Bonsai 27B 为 93.6%，Gemma 4 Q2_K_XL 版本为 85.6%。",
					"summary_ja": "SyzygyResearch が、Qwen3.5 の Mixture-of-Experts をベースにした三値の加算的圧縮モデル Mach-1-Additive-35B を公開した。モデルカードによれば、Mach-1 Small は12種のベンチマークで全精度モデルに対し平均95.0%のスコアを維持し、三値版 Bonsai 27B の93.6%、Gemma 4 Q2_K_XL の85.6%を上回るという。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-08 13:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-07",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V7-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V7-GGUF",
					"downloads": 332992,
					"likes": 423,
					"summary": "A community finetune of Qwen3.6-35B-A3B, shipped in GGUF form for local inference, has pulled 332,992 downloads and 423 likes. The uploader describes it as an uncensored mixture-of-experts build with vision support. Its download count is far ahead of every other new entry on Hugging Face's trending list today.",
					"summary_zh": "一个基于 Qwen3.6-35B-A3B 的社区微调模型以 GGUF 格式发布，面向本地推理，已获得 332,992 次下载和 423 个点赞。上传者称其为支持视觉输入、未经内容限制的混合专家模型。其下载量远超今日 Hugging Face 趋势榜上其他新条目。",
					"summary_ja": "Qwen3.6-35B-A3Bをベースとしたコミュニティのファインチューン版が、ローカル推論向けのGGUF形式で公開され、332,992ダウンロードと423のいいねを集めた。投稿者は、画像入力に対応した無検閲のMoEモデルだと説明している。ダウンロード数は本日のHugging Faceトレンド一覧の他の新規エントリを大きく上回る。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "lightx2v/Minimax-h3-Turbo",
					"url": "https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo",
					"downloads": 0,
					"likes": 110,
					"summary": "LightX2V published a distilled Turbo LoRA for MiniMax-H3, covering text-to-video, image-to-video and reference-to-video, with a GitHub repo for reproducing the results. Community ComfyUI ports already run it at four sampling steps. It has drawn 110 likes and a set of third-party conversions.",
					"summary_zh": "LightX2V 发布了面向 MiniMax-H3 的蒸馏版 Turbo LoRA，覆盖文生视频、图生视频与参考图生视频，并提供了用于复现结果的 GitHub 仓库。社区的 ComfyUI 移植版已可在四步采样下运行。该模型已获得 110 个点赞，并出现了一批第三方转换版本。",
					"summary_ja": "LightX2Vは、MiniMax-H3向けの蒸留版Turbo LoRAを公開した。テキストから動画、画像から動画、参照画像から動画までを対象とし、結果を再現するためのGitHubリポジトリも用意されている。コミュニティのComfyUI移植版はすでに4ステップのサンプリングで動作する。110のいいねを集め、第三者による変換版も複数登場している。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Kijai/MiniMax-H3-TAE",
					"url": "https://huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-TAE",
					"downloads": 0,
					"likes": 88,
					"summary": "Kijai trained a small 2D autoencoder for MiniMax-H3 so ComfyUI can show usable previews while a video generates. The author calls the result imperfect but better than latent2rgb, and now points users to a properly trained tiny video autoencoder from another developer. It runs through a preview-override node in ComfyUI-KJNodes.",
					"summary_zh": "Kijai 为 MiniMax-H3 训练了一个小型二维自编码器，让 ComfyUI 在视频生成过程中能显示可用的预览。作者称效果并不理想，但优于 latent2rgb，并已在说明中指向另一位开发者训练的更完善的小型视频自编码器。它通过 ComfyUI-KJNodes 中的预览覆盖节点运行。",
					"summary_ja": "Kijaiは、動画生成中のComfyUIで実用的なプレビューを表示できるよう、MiniMax-H3向けの小型2Dオートエンコーダを訓練した。出来は十分ではないがlatent2rgbよりは良いとしており、現在は別の開発者が適切に訓練した小型動画オートエンコーダを案内している。ComfyUI-KJNodesのプレビュー上書きノード経由で動作する。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "nvidia/Alpamayo2-Super",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/Alpamayo2-Super",
					"downloads": 1591,
					"likes": 88,
					"summary": "NVIDIA released Alpamayo 2 Super, a 34B-parameter foundation model for autonomous-vehicle development that pairs a 32B vision-language backbone with a 2B diffusion expert. It is built to cover several AV development tasks in one model and forms part of the company's wider Alpamayo open platform.",
					"summary_zh": "英伟达发布 Alpamayo 2 Super，这是一个面向自动驾驶开发的 340 亿参数基础模型，由 320 亿参数的视觉语言主干与 20 亿参数的扩散专家组合而成。它意在用单一模型覆盖多项自动驾驶开发任务，属于公司更大的 Alpamayo 开放平台的一部分。",
					"summary_ja": "NVIDIAは、自動運転開発向けの340億パラメータ基盤モデルAlpamayo 2 Superを公開した。320億パラメータの視覚言語バックボーンと20億パラメータの拡散エキスパートを組み合わせた構成である。複数の自動運転開発タスクを一つのモデルで担うことを狙い、同社のAlpamayoオープンプラットフォームの一部を成す。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-07 13:06 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-06",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora",
					"url": "https://huggingface.co/larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora",
					"downloads": 0,
					"likes": 267,
					"summary": "A community LoRA for the MiniMax-H3 video model that renders joint video plus synchronized stereo audio in 4 sampling steps instead of the usual roughly 20, about a 5x sampling speedup. The final checkpoint of this training round is sharp but carries known artifacts, and third-party ComfyUI conversions are already circulating.",
					"summary_zh": "这是为 MiniMax-H3 视频模型制作的社区 LoRA，可在 4 个采样步内联合生成视频与同步立体声音频，而非通常的约 20 步，采样速度提升约 5 倍。本轮训练的最终检查点画面锐利但存在已知瑕疵，第三方的 ComfyUI 转换版本也已开始流传。",
					"summary_ja": "MiniMax-H3ビデオモデル向けのコミュニティ製LoRAで、通常約20ステップのところを4サンプリングステップで映像と同期ステレオ音声を同時生成し、サンプリングを約5倍高速化する。今回の訓練ラウンドの最終チェックポイントは精細だが既知のアーティファクトがあり、サードパーティによるComfyUI変換版もすでに出回っている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF",
					"downloads": 12790,
					"likes": 123,
					"summary": "LiquidAI's official GGUF build of LFM2.5-2.6B, part of a new family of hybrid models designed for on-device deployment. LFM2.5 extends the LFM2 architecture with additional pre-training and reinforcement learning, and the GGUF packaging targets local inference with llama.cpp. The repo counts 12,790 downloads and 123 likes.",
					"summary_zh": "LiquidAI 官方发布的 LFM2.5-2.6B GGUF 版本，属于面向端侧部署设计的新一代混合架构模型家族。LFM2.5 在 LFM2 架构基础上进行了扩展预训练与强化学习，GGUF 打包面向 llama.cpp 的本地推理。该仓库已有 12,790 次下载和 123 个赞。",
					"summary_ja": "LiquidAI公式のLFM2.5-2.6B GGUF版で、オンデバイス展開向けに設計された新しいハイブリッドモデルファミリーの一つ。LFM2.5はLFM2アーキテクチャを追加事前学習と強化学習で拡張しており、GGUF形式はllama.cppでのローカル推論を想定する。リポジトリは12,790ダウンロードと123いいねを集めている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Abiray/Minimax-H3-nvfp4-INT4-INT8-Convrot",
					"url": "https://huggingface.co/Abiray/Minimax-H3-nvfp4-INT4-INT8-Convrot",
					"downloads": 272963,
					"likes": 106,
					"summary": "A community-compiled collection of quantized and pruned MiniMax-H3 (Hailuo 3.0) weights in INT4, INT8, mixed, and NVFP4 formats for local inference environments such as ComfyUI. By unifying the formats in one structured repository it targets consumer GPUs with 16 to 24 GB of VRAM, and it has logged 272,963 downloads.",
					"summary_zh": "这是社区整理的 MiniMax-H3（Hailuo 3.0）量化与剪枝权重合集，涵盖 INT4、INT8、混合精度与 NVFP4 格式，面向 ComfyUI 等本地推理环境。通过将多种格式统一到一个结构化仓库，它面向 16 至 24 GB 显存的消费级显卡，下载量已达 272,963 次。",
					"summary_ja": "MiniMax-H3（Hailuo 3.0）の量子化・枝刈り済み重みをINT4、INT8、混合精度、NVFP4の各形式でまとめたコミュニティ編纂のコレクションで、ComfyUIなどのローカル推論環境向け。複数形式を一つの構造化リポジトリに統合することで16〜24GB VRAMのコンシューマーGPUを対象とし、ダウンロード数は272,963回に達している。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "sakamakismile/Qwen3-VL-32B-Heretic-MiniMax-H3-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/sakamakismile/Qwen3-VL-32B-Heretic-MiniMax-H3-NVFP4",
					"downloads": 0,
					"likes": 106,
					"summary": "An NVFP4 mixed-precision re-quantization of the Heretic uncensored Qwen3-VL-32B text encoder used with MiniMax-H3 video generation. At 15.7 GB the build fits on a single 16 GB card, continuing the push to squeeze the full H3 pipeline onto consumer hardware.",
					"summary_zh": "这是 MiniMax-H3 视频生成所用 Heretic 无审查版 Qwen3-VL-32B 文本编码器的 NVFP4 混合精度再量化版本。文件体积 15.7 GB，可装入单张 16 GB 显卡，延续了把完整 H3 管线塞进消费级硬件的趋势。",
					"summary_ja": "MiniMax-H3の動画生成で使われるHeretic（無検閲）版Qwen3-VL-32BテキストエンコーダーをNVFP4混合精度で再量子化したもの。15.7GBのビルドは16GBカード1枚に収まり、H3パイプライン全体をコンシューマーハードウェアに載せる流れを引き継いでいる。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "openai/whisper-large-v3",
					"url": "https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3",
					"downloads": 5337172,
					"likes": 6107,
					"summary": "OpenAI's Whisper large-v3 is a state-of-the-art model for automatic speech recognition and speech translation, trained on more than 5 million hours of labeled data. Years after release it still ranks among the most-downloaded models on Hugging Face, with about 5.3 million downloads and over 6,100 likes.",
					"summary_zh": "OpenAI 的 Whisper large-v3 是自动语音识别与语音翻译领域的先进模型，训练数据超过 500 万小时的标注音频。发布多年后，它仍位居 Hugging Face 下载量最高的模型之列，约有 530 万次下载和逾 6,100 个赞。",
					"summary_ja": "OpenAIのWhisper large-v3は、500万時間超のラベル付きデータで学習された自動音声認識・音声翻訳の最先端モデル。リリースから年月を経た今もHugging Faceで最もダウンロードされるモデルの一つで、約530万ダウンロードと6,100超のいいねを集めている。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-06 13:07 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-05",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "ethanfel/Qwen3-VL-32B-Ultra-Heretic-H3-ComfyUI-INT8-ConvRot",
					"url": "https://huggingface.co/ethanfel/Qwen3-VL-32B-Ultra-Heretic-H3-ComfyUI-INT8-ConvRot",
					"downloads": 0,
					"likes": 274,
					"summary": "ComfyUI conditioning encoders and generation tails built from an uncensored Heretic variant of Qwen3-VL-32B, shipped as BF16 and INT8 ConvRot builds. The package repurposes the vision-language model as H3 text and vision encoders for local generation workflows, and tops today's Hugging Face trending list at 274 likes.",
					"summary_zh": "基于Qwen3-VL-32B无审查Heretic变体构建的ComfyUI条件编码器与生成尾部权重，提供BF16和INT8 ConvRot两种版本。该项目将这一视觉语言模型改造成H3文本与视觉编码器，用于本地生成工作流，以274个点赞位居今日Hugging Face趋势榜首。",
					"summary_ja": "Qwen3-VL-32Bの無検閲Heretic派生モデルから構築されたComfyUI用条件付けエンコーダーと生成テールで、BF16とINT8 ConvRotの2形式で提供される。この視覚言語モデルをH3のテキスト・視覚エンコーダーとしてローカル生成ワークフローに転用したもので、274いいねで本日のHugging Faceトレンド首位に立つ。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "deepgrove/maple-preview",
					"url": "https://huggingface.co/deepgrove/maple-preview",
					"downloads": 0,
					"likes": 136,
					"summary": "DeepGrove's Maple-Preview is an open-source 20B-A1B ternary-weight reasoning model packed into a 5.31 GB checkpoint with 131K context. The team reports state-of-the-art reasoning for its weight class, IMO-level problem solving, and over 200 tokens per second on a Mac mini M4, five to sixteen times faster than efficient models like Gemma 4 and gpt-oss.",
					"summary_zh": "DeepGrove的Maple-Preview是开源的20B-A1B三值权重推理模型，检查点仅5.31 GB，上下文长度13.1万token。团队称其推理能力在同量级中达到最先进水平，可解IMO级别的题目，在Mac mini M4上速度超过每秒200 token，比Gemma 4、gpt-oss等高效模型快5至16倍。",
					"summary_ja": "DeepGroveのMaple-Previewは、5.31 GBのチェックポイントに収まる20B-A1Bの三値重み推論モデルで、13万1072トークンのコンテキストを持つオープンソースLLM。同クラス最高水準の推論性能とIMOレベルの問題解決力を掲げ、Mac mini M4で毎秒200トークン超と、Gemma 4やgpt-ossなど効率重視モデルの5〜16倍の速度をうたう。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "mistralai/Shieldstral-1.0-3B",
					"url": "https://huggingface.co/mistralai/Shieldstral-1.0-3B",
					"downloads": 166,
					"likes": 121,
					"summary": "Mistral's Shieldstral 1.0 is a compact 3B-parameter, policy-adaptive multimodal safety classifier. Rather than predicting fixed moderation categories, it scores text and image content against a safety policy written in natural language, letting guardrails be retargeted to new policies at inference time without retraining.",
					"summary_zh": "Mistral的Shieldstral 1.0是一个紧凑的30亿参数、策略自适应多模态安全分类器。它不预测固定的审核类别，而是依据用自然语言书写的安全策略为文本和图像内容给出连续安全评分，使护栏无需重新训练即可在推理时切换到新策略。",
					"summary_ja": "MistralのShieldstral 1.0は、30億パラメータのコンパクトなポリシー適応型マルチモーダル安全分類器。固定のモデレーションカテゴリを予測するのではなく、自然言語で記述された安全ポリシーに照らしてテキストや画像を連続スコアで評価し、再学習なしに推論時点で新しいポリシーへ切り替えられる。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B",
					"url": "https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B",
					"downloads": 325,
					"likes": 129,
					"summary": "LG AI Research released K-EXAONE 2.0, a frontier-scale multilingual mixture-of-experts model with 750B total and 37B active parameters. Scaled to more than three times its predecessor through upcycling, continual pretraining, and difficulty-focused mid-training, it is described as broadly competitive with leading open-weight models.",
					"summary_zh": "LG AI研究院发布K-EXAONE 2.0，这是一个前沿规模的多语言混合专家模型，总参数7500亿，激活参数370亿。模型通过升级改造、持续预训练和以难度为核心的中期训练扩展到前代三倍以上规模，官方称其与领先的开放权重模型整体相当。",
					"summary_ja": "LG AI Researchは、総パラメータ7500億、アクティブ370億のフロンティア級多言語Mixture-of-ExpertsモデルK-EXAONE 2.0を公開した。アップサイクリング、継続事前学習、難度重視の中間学習により前世代の3倍超の規模に拡張され、主要なオープンウェイトモデルと広く肩を並べる性能とされる。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
					"url": "https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev",
					"downloads": 546530,
					"likes": 13996,
					"summary": "Black Forest Labs' FLUX.1-dev remains on Hugging Face's trending list long after release, with roughly 547,000 recent downloads and nearly 14,000 likes. The open-weight text-to-image model stays one of the most widely used bases for image generation and fine-tuning across the ecosystem.",
					"summary_zh": "Black Forest Labs的FLUX.1-dev在发布许久之后仍停留在Hugging Face趋势榜上，近期下载约54.7万次，点赞近1.4万。这一开放权重文生图模型依然是社区中使用最广泛的图像生成与微调基础模型之一。",
					"summary_ja": "Black Forest LabsのFLUX.1-devはリリースから時間が経った今もHugging Faceのトレンドに残り続けており、直近のダウンロードは約54万7000回、いいねは1万4000近くに上る。このオープンウェイトのテキスト画像生成モデルは、画像生成やファインチューニングの基盤として今も最も広く使われるモデルの一つだ。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-05 13:07 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-04",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "LiquidAI/LFM2.5-2.6B",
					"url": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B",
					"downloads": 47393,
					"likes": 108,
					"summary": "LFM2.5-2.6B is part of Liquid AI's LFM2.5 family of hybrid models designed for on-device deployment. It builds on the LFM2 architecture with a 128K context window and agentic post-training, and the card claims tool use and instruction following competitive with models four times larger. The repo has passed 47,000 downloads.",
					"summary_zh": "LFM2.5-2.6B 属于 Liquid AI 面向端侧部署设计的 LFM2.5 混合模型家族。它在 LFM2 架构基础上扩展到 128K 上下文窗口并加入智能体后训练，模型卡称其工具调用和指令遵循能力可与四倍规模的模型竞争。该仓库下载量已超过 4.7 万次。",
					"summary_ja": "LFM2.5-2.6B は、Liquid AI がオンデバイス実行向けに設計したハイブリッドモデル群 LFM2.5 の一員。LFM2 アーキテクチャを基に 128K コンテキストウィンドウとエージェント向けポストトレーニングを加え、モデルカードではツール使用や指示追従で 4 倍規模のモデルに匹敵すると謳う。ダウンロード数は 4.7 万を超えた。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "realrebelai/MiniMax-H3_GGUFs",
					"url": "https://huggingface.co/realrebelai/MiniMax-H3_GGUFs",
					"downloads": 40010,
					"likes": 97,
					"summary": "A community GGUF packaging of MiniMax's H3 video generation model for ComfyUI, and the most downloaded of the H3 quant repos this week. It ships FL2VA and REF2V unet variants plus a quantized Qwen3-VL text encoder, pointing users to the official audio and video VAEs. Downloads have passed 40,000.",
					"summary_zh": "这是社区为 ComfyUI 打包的 MiniMax H3 视频生成模型 GGUF 版本，也是本周下载量最高的 H3 量化仓库。它提供 FL2VA 和 REF2V 两类 unet 变体以及量化的 Qwen3-VL 文本编码器，并指引用户获取官方音频和视频 VAE。下载量已突破 4 万次。",
					"summary_ja": "MiniMax の動画生成モデル H3 をコミュニティが ComfyUI 向けに GGUF 化したもので、H3 量子化リポジトリの中では今週最多ダウンロードを記録。FL2VA と REF2V の unet バリアントに加え量子化済み Qwen3-VL テキストエンコーダを同梱し、公式の音声・映像 VAE への導線も示す。ダウンロード数は 4 万を超えた。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "nvidia/NVIDIA-NemotronLabs-VoiceChat-11B",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-NemotronLabs-VoiceChat-11B",
					"downloads": 80,
					"likes": 77,
					"summary": "NVIDIA NemotronLabs VoiceChat 11B is a speech model focused on natural conversational behavior. The card demonstrates smooth turn-taking with roughly 450 ms responses, barge-in handling where the model yields instantly when interrupted, and live tool calling, with code published in the NVIDIA NeMo Speech repository.",
					"summary_zh": "NVIDIA NemotronLabs VoiceChat 11B 是一个专注自然对话行为的语音模型。模型卡演示了约 450 毫秒响应的流畅轮流对话、用户插话时模型即时让位的打断处理，以及实时工具调用，代码已发布在 NVIDIA NeMo Speech 仓库。",
					"summary_ja": "NVIDIA NemotronLabs VoiceChat 11B は、自然な会話挙動に焦点を当てた音声モデル。モデルカードでは約 450 ミリ秒で応答する滑らかなターンテイキング、ユーザーの割り込みに即座に譲るバージイン処理、リアルタイムのツール呼び出しをデモしており、コードは NVIDIA NeMo Speech リポジトリで公開されている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "huihui-ai/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF",
					"downloads": 14046,
					"likes": 76,
					"summary": "An uncensored build of DeepSeek-V4-Flash-0731 produced with abliteration to strip refusal behavior, distributed as GGUF files for llama.cpp. The maintainer describes it as a crude proof-of-concept for removing refusals without TransformerLens. It has drawn over 14,000 downloads.",
					"summary_zh": "这是通过 abliteration 技术去除拒答行为的 DeepSeek-V4-Flash-0731 无审查版本，以 GGUF 格式发布，供 llama.cpp 使用。维护者称其为不依赖 TransformerLens 移除模型拒答的粗糙概念验证。下载量已超过 1.4 万次。",
					"summary_ja": "アブリタレーションで拒否挙動を取り除いた DeepSeek-V4-Flash-0731 の無検閲版で、llama.cpp 向けの GGUF 形式で配布されている。メンテナは TransformerLens を使わずに拒否応答を除去する粗削りな概念実証と説明。ダウンロード数は 1.4 万を超えている。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "KRAFTON/A.X-K2-Raon-Speech-21B-A3B",
					"url": "https://huggingface.co/KRAFTON/A.X-K2-Raon-Speech-21B-A3B",
					"downloads": 2137,
					"likes": 78,
					"summary": "A.X K2 Raon-Speech is a bilingual English and Korean speech language model with about 21.2B total and 3.5B active parameters. Built on SK Telecom's A.X K2 Light mixture-of-experts text backbone, it adds KRAFTON's independently trained AuT speech encoder and a Mimi-style neural audio codec to unify speech understanding and generation in one model.",
					"summary_zh": "A.X K2 Raon-Speech 是一个英韩双语语音语言模型，总参数约 212 亿，激活参数 35 亿。它以 SK 电讯的 A.X K2 Light 专家混合文本骨干为基础，加入 KRAFTON 独立训练的 AuT 语音编码器和 Mimi 风格神经音频编解码器，将语音理解与生成统一在单一模型中。",
					"summary_ja": "A.X K2 Raon-Speech は英語と韓国語のバイリンガル音声言語モデルで、総パラメータ約 212 億、アクティブ 35 億。SK テレコムの MoE テキストバックボーン A.X K2 Light を土台に、KRAFTON が独自に学習した AuT 音声エンコーダと Mimi 方式のニューラル音声コーデックを組み合わせ、音声の理解と生成を単一モデルに統合している。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-04 13:04 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-03",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "Comfy-Org/MiniMax-H3",
					"url": "https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3",
					"downloads": 2,
					"likes": 420,
					"summary": "Comfy-Org's repackaging of MiniMaxAI's newly open-weight MiniMax-H3 model for ComfyUI. The repo ships the fl2va and ref2va diffusion checkpoints in bf16, int8, and fp8 variants, laid out in ComfyUI's expected folder structure for local generation workflows. It has drawn 420 likes since release.",
					"summary_zh": "Comfy-Org 将 MiniMaxAI 新近开放权重的 MiniMax-H3 模型重新打包为 ComfyUI 可用格式。仓库提供 fl2va 和 ref2va 两类扩散检查点的 bf16、int8 和 fp8 版本，并按 ComfyUI 约定的目录结构组织，便于本地生成工作流使用。发布以来已获得 420 个点赞。",
					"summary_ja": "Comfy-Org が、MiniMaxAI が新たにオープンウェイトで公開した MiniMax-H3 モデルを ComfyUI 向けに再パッケージしたもの。リポジトリには fl2va と ref2va の拡散チェックポイントが bf16、int8、fp8 の各バリアントで収録され、ローカル生成ワークフロー向けに ComfyUI 標準のフォルダ構成で配置されている。公開以来 420 のいいねを集めている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "ethanfel/Qwen3-VL-32B-Ultra-Heretic-MiniMax-H3-ComfyUI-INT8-ConvRot",
					"url": "https://huggingface.co/ethanfel/Qwen3-VL-32B-Ultra-Heretic-MiniMax-H3-ComfyUI-INT8-ConvRot",
					"downloads": 0,
					"likes": 80,
					"summary": "An INT8 ComfyUI repackaging of a community 'heretic' uncensored variant of Qwen3-VL-32B, built for use with MiniMax-H3 pipelines. It splits the model into a text and vision conditioning encoder covering language layers 0 to 49, plus an optional generation-only tail with the remaining layers and LM head for prompt enhancement.",
					"summary_zh": "一个将社区'heretic'去审查版 Qwen3-VL-32B 以 INT8 格式重新打包供 ComfyUI 使用的仓库，面向 MiniMax-H3 流水线。它将模型拆分为覆盖语言层 0 至 49 的文本与视觉条件编码器，以及一个可选的仅生成尾部，后者包含其余层和语言模型头，用于提示词增强。",
					"summary_ja": "コミュニティ製の「heretic」無検閲版 Qwen3-VL-32B を、MiniMax-H3 パイプラインでの利用に向けて INT8 形式で ComfyUI 用に再パッケージしたもの。モデルは言語層 0〜49 を含むテキスト・視覚条件付けエンコーダーと、残りの層と LM ヘッドを収めたプロンプト拡張用のオプションの生成専用テールに分割されている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "unsloth/Inkling-Small-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Inkling-Small-GGUF",
					"downloads": 30594,
					"likes": 73,
					"summary": "Unsloth's GGUF quantizations of Inkling-Small, a general-purpose multimodal mixture-of-experts model that accepts text, image, and audio input. The dynamic quants run down to a 1-bit UD-IQ1_S variant, and the repo has logged over 30,000 downloads, making it by far the most downloaded of the week's new model repos.",
					"summary_zh": "Unsloth 为 Inkling-Small 制作的 GGUF 量化版本。该模型是一个通用多模态专家混合模型，支持文本、图像和音频输入。动态量化最低可至 1 比特的 UD-IQ1_S 版本，仓库下载量已超过 3 万次，是本周新模型仓库中下载量遥遥领先的一个。",
					"summary_ja": "Unsloth による Inkling-Small の GGUF 量子化版。同モデルはテキスト・画像・音声入力に対応する汎用マルチモーダル MoE（専門家混合）モデルである。動的量子化は 1 ビットの UD-IQ1_S バリアントまで用意されており、リポジトリのダウンロード数はすでに 3 万回を超え、今週の新規モデルリポジトリの中で群を抜いて多い。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-03 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-02",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "nyralabs/CrisperWhisper2.0_large",
					"url": "https://huggingface.co/nyralabs/CrisperWhisper2.0_large",
					"summary": "Nyra Labs published CrisperWhisper 2.0 large, a Whisper-based model for verbatim speech recognition, on Hugging Face. It targets production use with multilingual support, word-level timestamps and explicit handling of disfluencies, plus CTranslate2 support. The model counts 3,100 downloads and 80 likes.",
					"summary_zh": "Nyra Labs 在 Hugging Face 上发布了 CrisperWhisper 2.0 large，这是一个基于 Whisper 的逐字语音识别模型。它面向生产环境，支持多语言、词级时间戳以及对言语不流畅现象的显式处理，并支持 CTranslate2。该模型目前有 3100 次下载和 80 个点赞。",
					"summary_ja": "Nyra Labs は、Whisper ベースの逐語的音声認識モデル CrisperWhisper 2.0 large を Hugging Face で公開した。多言語対応、単語単位のタイムスタンプ、言い淀みの明示的な処理を備えたプロダクション用途向けで、CTranslate2 にも対応する。ダウンロード数は 3,100 件、いいねは 80 件となっている。",
					"downloads": 3100,
					"likes": 80
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-02 13:02 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-08-01",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF",
					"summary": "Unsloth published GGUF quantizations of DeepSeek's new V4-Flash-0731 checkpoint for local inference, drawing 4,048 downloads and 268 likes. The repo uses Unsloth's Dynamic 2.0 method with imatrix variants up to a 162GB Q8, and the model can also run in Unsloth Studio with toggles for High and Max thinking.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 DeepSeek 新检查点 V4-Flash-0731 的 GGUF 量化版本，供本地推理使用，已获 4048 次下载和 268 个赞。仓库采用 Unsloth 的 Dynamic 2.0 量化方法，提供最高到 162GB Q8 的 imatrix 变体，模型还可在 Unsloth Studio 中运行，并可切换 High 和 Max 思考模式。",
					"summary_ja": "Unsloth は DeepSeek の新チェックポイント V4-Flash-0731 のローカル推論向け GGUF 量子化版を公開し、ダウンロード 4,048 件、いいね 268 件を集めた。リポジトリは Unsloth の Dynamic 2.0 手法を採用し、最大 162GB の Q8 まで imatrix 変種を用意。Unsloth Studio では High と Max の思考モードを切り替えて実行することもできる。",
					"downloads": 4048,
					"likes": 268
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "skt/A.X-K2",
					"url": "https://huggingface.co/skt/A.X-K2",
					"summary": "SK Telecom released A.X K2, a Mixture-of-Experts language model trained from scratch as an agentic foundation model and successor to A.X K1. It carries 688 billion total parameters with 33 billion active, uses a Think-Fusion training recipe, and supports English, Korean, and Chinese.",
					"summary_zh": "SK 电讯发布了 A.X K2，一个从零训练的混合专家语言模型，定位为智能体基础模型，是 A.X K1 的继任者。模型总参数 6880 亿、激活参数 330 亿，采用 Think-Fusion 训练配方，支持英语、韩语和中文。",
					"summary_ja": "SK テレコムは、エージェント指向の基盤モデルとしてゼロから学習した Mixture-of-Experts 言語モデル A.X K2 を公開した。A.X K1 の後継で、総パラメータ 6,880 億・アクティブ 330 億。Think-Fusion と呼ばれる学習レシピを採用し、英語・韓国語・中国語に対応する。",
					"downloads": 1218,
					"likes": 74
				}
			],
			"updated_at": "2026-08-01 13:03 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-31",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
					"url": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
					"summary": "DeepSeek shipped DeepSeek-V4-Flash-0731, the official release of V4-Flash that supersedes the preview version with substantially enhanced agentic capabilities. It keeps the same model structure, including an attached speculative decoding module, and outperforms DeepSeek-V4-Pro (Preview) on the benchmarks in its report. The V4-Flash line is a 284B-parameter MoE with 13B active and a one-million-token context.",
					"summary_zh": "DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-0731，即 V4-Flash 的正式版，取代此前的预览版，智能体能力显著增强。它保持相同的模型结构，附带投机解码模块，并在报告列出的基准上超过 DeepSeek-V4-Pro（预览版）。V4-Flash 系列是 284B 参数、13B 激活的 MoE 模型，支持一百万 token 上下文。",
					"summary_ja": "DeepSeek は V4-Flash の正式版となる DeepSeek-V4-Flash-0731 を公開した。プレビュー版を置き換え、エージェント能力が大幅に強化されている。モデル構造は同一で投機的デコードモジュールを備え、報告記載のベンチマークで DeepSeek-V4-Pro（プレビュー版）を上回る。V4-Flash 系列は総パラメータ 284B・アクティブ 13B の MoE で、100 万トークンのコンテキストに対応する。",
					"downloads": 0,
					"likes": 869
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "thinkingmachines/Inkling-Small",
					"url": "https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-Small",
					"summary": "Thinking Machines' Inkling-Small is a general-purpose multimodal MoE model that accepts text, image, and audio inputs and generates text, shipping in BF16 and NVFP4 with Tinker Cookbook support. It targets developers building agentic and tool-use systems, coding assistants, chatbots, and retrieval-augmented generation applications across multiple languages.",
					"summary_zh": "Thinking Machines 的 Inkling-Small 是一个通用多模态 MoE 模型，接受文本、图像与音频输入并生成文本，提供 BF16 与 NVFP4 版本，并支持 Tinker Cookbook。它面向构建智能体与工具调用系统、编码助手、聊天机器人和检索增强生成应用的开发者，支持多种语言。",
					"summary_ja": "Thinking Machines の Inkling-Small は、テキスト・画像・音声を入力しテキストを生成する汎用マルチモーダル MoE モデルで、BF16 と NVFP4 で提供され Tinker Cookbook にも対応する。エージェントやツール利用システム、コーディングアシスタント、チャットボット、RAG アプリを多言語で構築する開発者向けだ。",
					"downloads": 2971,
					"likes": 186
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "XYZAILab/XYZ-Aquila-mini",
					"url": "https://huggingface.co/XYZAILab/XYZ-Aquila-mini",
					"summary": "XYZ AI Lab's Aquila-mini is an open-weight thinking model for Deep Search, post-trained from Qwen3.6-35B-A3B through a bounded-exploration AI4AI pipeline. Humans define the target capability, constraints, risk boundaries, and acceptance policy, while AI agents diagnose failures and propose scoped changes.",
					"summary_zh": "XYZ AI Lab 的 Aquila-mini 是一个面向 Deep Search 的开放权重思考模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，通过有界探索的 AI4AI 流程后训练而成。人类定义目标能力、约束、风险边界和验收策略，AI 智能体负责诊断失败并提出限定范围的改进。",
					"summary_ja": "XYZ AI Lab の Aquila-mini は Deep Search 向けのオープンウェイト思考モデルで、Qwen3.6-35B-A3B をベースに有界探索型の AI4AI パイプラインでポストトレーニングされた。人間が目標能力、制約、リスク境界、受け入れ基準を定義し、AI エージェントが失敗を診断して範囲を限定した変更を提案する。",
					"downloads": 579,
					"likes": 350
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "XYZAILab/XYZ-Aquila-pro",
					"url": "https://huggingface.co/XYZAILab/XYZ-Aquila-pro",
					"summary": "Aquila-pro is the larger member of XYZ AI Lab's family of open-weight Deep Search agents, post-trained from Qwen3.5-397B-A17B through the same bounded-exploration AI4AI pipeline as its mini sibling. The recipe keeps humans in charge of capability targets and risk boundaries while AI agents drive iteration.",
					"summary_zh": "Aquila-pro 是 XYZ AI Lab 开放权重 Deep Search 智能体家族中的较大成员，基于 Qwen3.5-397B-A17B，采用与 mini 版相同的有界探索 AI4AI 流程后训练。该方案由人类掌控能力目标与风险边界，由 AI 智能体推动迭代。",
					"summary_ja": "Aquila-pro は XYZ AI Lab のオープンウェイト Deep Search エージェントファミリーの大型版で、Qwen3.5-397B-A17B をベースに mini 版と同じ有界探索型 AI4AI パイプラインでポストトレーニングされた。能力目標とリスク境界は人間が管理し、AI エージェントが反復改善を進める方式だ。",
					"downloads": 869,
					"likes": 326
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "empero-ai/Qwythos-27B-v1",
					"url": "https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-27B-v1",
					"summary": "Empero's Qwythos-27B-v1 is an open-weight, full-parameter multimodal reasoning model, the larger sibling of Qwythos-9B trained on the same curriculum atop a Qwen3.5-27B base. It ships as a complete pre-RL checkpoint post-trained through SFT, DPO, and ESFT, with the stated goal that nothing was ablated to make it fit.",
					"summary_zh": "Empero 的 Qwythos-27B-v1 是一个开放权重、全参数的多模态推理模型，是 Qwythos-9B 的更大同门，在 Qwen3.5-27B 基座上用完全相同的课程训练。它以完整的 RL 前检查点形式发布，经 SFT、DPO 和 ESFT 后训练，并宣称没有为压缩规模而删减任何能力。",
					"summary_ja": "Empero の Qwythos-27B-v1 は、オープンウェイトかつ全パラメータのマルチモーダル推論モデルで、Qwen3.5-27B ベース上で Qwythos-9B と同一カリキュラムにより訓練された大型版である。SFT、DPO、ESFT を経た完全な RL 前チェックポイントとして公開され、サイズ調整のための機能削減は一切していないとうたう。",
					"downloads": 864,
					"likes": 78
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-31 13:05 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-30",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Kimi-K3-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K3-GGUF",
					"downloads": 12178,
					"likes": 203,
					"summary": "GGUF quantisations of Kimi K3, packaged so the model can be run locally through llama.cpp-based tooling rather than a hosted API. The repo covers a range from full-precision down to aggressive 4-bit builds, and the weights carry vision support.",
					"summary_zh": "Kimi K3 的 GGUF 量化版本，打包后可通过基于 llama.cpp 的工具在本地运行，而不必依赖托管 API。仓库提供从全精度到激进 4-bit 的多档构建，权重带视觉能力。",
					"summary_ja": "Kimi K3 の GGUF 量子化版。ホスト型 API ではなく、llama.cpp 系のツールを通じてローカルで動かせる形にまとめられている。フル精度から積極的な 4bit までの幅広いビルドを収録し、重みは画像入力にも対応する。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Audio8/Audio8-TTS-Preview-0.6b",
					"url": "https://huggingface.co/Audio8/Audio8-TTS-Preview-0.6b",
					"downloads": 225,
					"likes": 116,
					"summary": "A 0.6-billion-parameter multilingual text-to-speech model with zero-shot voice cloning, released as a preview. The pitch is competitive speech quality at a size small enough to run without dedicated inference hardware.",
					"summary_zh": "一个 6 亿参数的多语种文本转语音模型，支持零样本声音克隆，目前以预览版发布。其主张是：在无需专用推理硬件的体量下，达到有竞争力的语音质量。",
					"summary_ja": "ゼロショット音声クローンに対応した 6 億パラメータの多言語音声合成モデルで、プレビュー版として公開された。専用の推論ハードウェアを必要としない規模でありながら、競争力のある音質を狙うとしている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Comfy-Org/Mage-Flow",
					"url": "https://huggingface.co/Comfy-Org/Mage-Flow",
					"downloads": 44714,
					"likes": 95,
					"summary": "Microsoft's Mage-Flow repackaged into single-file weights laid out for ComfyUI, so the model drops into an existing node graph without manual conversion. Downloads here run well ahead of the other entries on the list.",
					"summary_zh": "把微软的 Mage-Flow 重新打包成适配 ComfyUI 目录结构的单文件权重，可直接放进现有节点工作流，省去手动转换。它的下载量明显高于榜上其他条目。",
					"summary_ja": "マイクロソフトの Mage-Flow を、ComfyUI のディレクトリ構成に合わせた単一ファイルの重みとして再パッケージしたもの。手作業の変換なしに既存のノードグラフへ組み込める。ダウンロード数はリスト上の他項目を大きく上回っている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2",
					"url": "https://huggingface.co/EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2",
					"downloads": 201,
					"likes": 85,
					"summary": "A 2-bit quantised build of the Qwen3.6-35B-A3B mixture-of-experts model, produced with Escha Labs' own quantisation method. Pushing a 35B MoE to 2 bits is aimed at fitting it on hardware that could not otherwise hold it.",
					"summary_zh": "Qwen3.6-35B-A3B 混合专家模型的 2-bit 量化版本，采用 Escha Labs 自研的量化方法。把一个 35B 的 MoE 压到 2 bit，目的是让原本装不下它的硬件也能跑起来。",
					"summary_ja": "Mixture-of-Experts モデル Qwen3.6-35B-A3B を、Escha Labs 独自の手法で 2bit 量子化したビルド。35B 規模の MoE を 2bit まで落とすのは、本来なら載せられないハードウェアに収めることを狙ったものだ。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "LiquidAI/LFM2.5-Encoder-230M",
					"url": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Encoder-230M",
					"downloads": 7353,
					"likes": 69,
					"summary": "A 230-million-parameter multilingual bidirectional encoder built on the LFM2 architecture, released as part of a two-size family. Encoders of this kind serve retrieval and classification work rather than generation.",
					"summary_zh": "基于 LFM2 架构的 2.3 亿参数多语种双向编码器，属于一个包含两种规模的系列。这类编码器面向的是检索与分类任务，而非文本生成。",
					"summary_ja": "LFM2 アーキテクチャに基づく 2.3 億パラメータの多言語双方向エンコーダで、2 つのサイズからなるファミリーの一つとして公開された。この種のエンコーダが担うのは生成ではなく、検索や分類といった用途である。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-30 12:36 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-29",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Kimi-K3",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K3",
					"downloads": 410,
					"likes": 163,
					"summary": "Unsloth's quantized re-release of Moonshot AI's Kimi K3, the 2.8T parameter open-weight multimodal agentic model. The accompanying GGUF build points at a llama.cpp fork for running it, and notes that lossless Q8 weights come to 1.56TB.",
					"summary_zh": "Unsloth 对月之暗面 Kimi K3 的量化再发布，原模型是 2.8 万亿参数的开放权重多模态智能体模型。配套的 GGUF 版本指向一个 llama.cpp 分支来运行，并说明无损的 Q8 权重体积达 1.56TB。",
					"summary_ja": "Moonshot AI の Kimi K3（2.8 兆パラメータのオープンウェイト・マルチモーダル・エージェントモデル）を Unsloth が量子化して再公開したもの。付随する GGUF 版は実行用に llama.cpp のフォークを案内し、無損失の Q8 重みは 1.56TB に達するとしている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "nota-ai/Solar-Open2-250B-Nota-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/nota-ai/Solar-Open2-250B-Nota-NVFP4",
					"downloads": 6189,
					"likes": 137,
					"summary": "Nota AI's 4-bit quantization of Upstage's Solar Open2 250B, produced with a technique aimed at mixture-of-experts models. The weights use NVFP4 with a group size of 16, packed in compressed-tensors format for direct serving in vLLM.",
					"summary_zh": "Nota AI 对 Upstage Solar Open2 250B 的 4bit 量化版本，使用面向混合专家模型的量化技术。权重采用 group_size 为 16 的 NVFP4，以 compressed-tensors 格式打包，可直接在 vLLM 中部署。",
					"summary_ja": "Nota AI による Upstage の Solar Open2 250B の 4bit 量子化。Mixture-of-Experts 向けの技術を用い、重みは group_size 16 の NVFP4 で compressed-tensors 形式にパックされ、vLLM でそのまま配信できる。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "microsoft/Mage-VL",
					"url": "https://huggingface.co/microsoft/Mage-VL",
					"downloads": 702,
					"likes": 91,
					"summary": "Microsoft published a codec-native streaming multimodal model for image and video understanding, with a visual encoder trained from scratch at a compact 4B scale. The card frames it against a Moravec's paradox for vision-language models, which reason well offline yet stay slow and compute-heavy on simple real-time perception.",
					"summary_zh": "微软发布一个面向图像与视频理解的 codec 原生流式多模态模型，其视觉编码器在 40 亿参数的紧凑规模上从零训练。模型卡把它对照视觉语言模型的「莫拉维克悖论」：离线复杂推理很强，面对简单的实时感知却又慢又耗算力。",
					"summary_ja": "Microsoft が画像・動画理解向けのコーデックネイティブなストリーミング型マルチモーダルモデルを公開した。視覚エンコーダは 40 億規模でゼロから学習されている。モデルカードは、オフラインの複雑な推論には強いのに単純なリアルタイム知覚では遅く計算量も多い、という視覚言語モデルのモラベックのパラドックスを引き合いに出す。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "amd/Instella-MoE-16B-A3B-Think",
					"url": "https://huggingface.co/amd/Instella-MoE-16B-A3B-Think",
					"downloads": 730,
					"likes": 77,
					"summary": "AMD's fully open mixture-of-experts language model with 16 billion total and 2.8 billion active parameters, trained end to end from pre-training through reinforcement learning. It was trained from scratch on AMD Instinct MI300X and MI325X GPUs using the company's Primus framework.",
					"summary_zh": "AMD 的完全开放混合专家语言模型，总参数 160 亿、激活参数 28 亿，从预训练到强化学习全流程端到端训练。模型在 AMD Instinct MI300X 与 MI325X GPU 上、使用该公司的 Primus 框架从零训练而成。",
					"summary_ja": "AMD による完全公開の Mixture-of-Experts 言語モデル。総パラメータ 160 億、活性 28 億で、事前学習から強化学習まで一貫して学習された。AMD Instinct MI300X および MI325X GPU 上で、同社の Primus フレームワークを用いてゼロから学習されている。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M",
					"url": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M",
					"downloads": 5327,
					"likes": 66,
					"summary": "Liquid AI released multilingual bidirectional encoders on the LFM2 architecture in two sizes, of which this 350M model is the larger one aimed at downstream quality. The 230M sibling targets tight latency and memory budgets instead.",
					"summary_zh": "Liquid AI 基于 LFM2 架构发布了两种规模的多语种双向编码器，这个 3.5 亿参数版本是更大的一个，面向下游任务质量；2.3 亿参数的姊妹版本则面向严格的延迟与内存预算。",
					"summary_ja": "Liquid AI が LFM2 アーキテクチャの多言語双方向エンコーダを 2 サイズで公開した。この 3.5 億パラメータ版は下流タスクの品質を狙う大きい方で、2.3 億パラメータ版は厳しいレイテンシとメモリ制約に向けられている。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-29 12:40 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-28",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "moonshotai/Kimi-K3",
					"url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3",
					"downloads": 99214,
					"likes": 7840,
					"summary": "Moonshot AI's Kimi K3 is an open-weight native multimodal agentic model of 2.8T parameters built on Kimi Delta Attention and Attention Residuals, with native vision and a 1-million-token context window. Downloads jumped from 2,850 to 99,214 over the past twelve hours as likes reached 7,840.",
					"summary_zh": "月之暗面的 Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数的开放权重原生多模态智能体模型，基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals，具备原生视觉能力和 100 万 token 上下文窗口。过去 12 小时下载量从 2,850 次涨到 99,214 次，like 数达到 7,840。",
					"summary_ja": "Moonshot AI の Kimi K3 は、Kimi Delta Attention と Attention Residuals を基盤とする 2.8 兆パラメータのオープンウェイト・ネイティブマルチモーダル・エージェントモデルで、ネイティブな視覚能力と 100 万トークンの文脈長を持つ。この 12 時間でダウンロードは 2,850 件から 99,214 件へ急増し、いいねは 7,840 件に達した。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF",
					"downloads": 99660,
					"likes": 193,
					"summary": "The sixth Genesis release of an uncensored, vision-capable fine-tune of the Qwen3.6-35B-A3B mixture-of-experts model, distributed as GGUF. The card frames its method as removing accumulated tensor noise from training. At 99,660 downloads it is the most pulled model on today's trending list.",
					"summary_zh": "基于 Qwen3.6-35B-A3B 混合专家模型的无审查、支持视觉的微调版本第六代 Genesis 发布，以 GGUF 格式分发。模型卡称其方法用于消除训练中累积的张量噪声。99,660 次下载使它成为今日上升榜中被拉取最多的模型。",
					"summary_ja": "Qwen3.6-35B-A3B（MoE）を無検閲かつ視覚対応にファインチューンしたモデルの第 6 世代 Genesis リリースで、GGUF 形式で配布される。モデルカードは学習中に蓄積したテンソルのノイズ除去を手法として説明する。ダウンロード 99,660 件は本日のトレンド中で最多。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "microsoft/VibeVoice-ASR-BitNet",
					"url": "https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-ASR-BitNet",
					"downloads": 1754,
					"likes": 86,
					"summary": "Microsoft's BitNet-quantized speech recognition model from the VibeVoice line, shipped in both safetensors and GGUF for the VibeASR.cpp runtime. The card links a technical report and an MIT license, and downloads have grown to 1,754.",
					"summary_zh": "微软 VibeVoice 系列的 BitNet 量化语音识别模型，同时提供 safetensors 与 GGUF 权重，配套 VibeASR.cpp 运行时。模型卡附有技术报告与 MIT 许可，下载量已增至 1,754 次。",
					"summary_ja": "Microsoft の VibeVoice 系列による BitNet 量子化の音声認識モデル。safetensors と GGUF の両形式で配布され、VibeASR.cpp ランタイムに対応する。モデルカードは技術報告と MIT ライセンスを示し、ダウンロードは 1,754 件に伸びた。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "ProCreations/grug-27b",
					"url": "https://huggingface.co/ProCreations/grug-27b",
					"downloads": 1170,
					"likes": 70,
					"summary": "A 27B Qwen3.5-based fine-tune trained to reason in terse, telegraphic notes instead of the usual verbose chain of thought. The card presents token efficiency as the point, contrasting a long deliberative trace with a clipped one that reaches the same decision.",
					"summary_zh": "一个基于 Qwen3.5 的 270 亿参数微调模型，被训练成用极简的电报式笔记进行推理，而非常见的冗长思维链。模型卡把 token 效率作为核心卖点，对比了冗长推理与达到同样结论的精简推理。",
					"summary_ja": "Qwen3.5 系の 270 億パラメータのファインチューンで、通常の冗長な思考連鎖ではなく電報のような簡潔なメモで推論するよう学習されている。モデルカードはトークン効率を主眼に置き、長い熟考の記述と同じ結論に至る簡潔な記述を対比する。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "microsoft/Mage-Flow-Turbo",
					"url": "https://huggingface.co/microsoft/Mage-Flow-Turbo",
					"downloads": 1582,
					"likes": 71,
					"summary": "A 4B-scale generative stack for native-resolution text-to-image work and instruction-based editing. The card argues that co-designing tokenizer, backbone, and system reaches competitive quality without scaling to tens of billions of parameters.",
					"summary_zh": "一个 40 亿参数级的生成栈，用于原生分辨率文生图与指令式编辑。模型卡称通过分词器、主干与系统的协同设计，在不扩张到数百亿参数的前提下达到有竞争力的质量。",
					"summary_ja": "ネイティブ解像度のテキスト画像生成と指示ベース編集に向けた 40 億パラメータ規模の生成スタック。トークナイザ・バックボーン・システムの協調設計により、数百億パラメータへの拡大なしに競争力ある品質に達するとしている。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-28 12:40 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-27",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "owensong/Inflect-Nano-v2",
					"url": "https://huggingface.co/owensong/Inflect-Nano-v2",
					"downloads": 252,
					"likes": 79,
					"summary": "The smaller sibling of Inflect-Micro-v2 does complete local text-to-waveform speech synthesis in under 4M parameters. It offers fixed-voice English output with deterministic seeds, long-text handling, and CPU or CUDA inference. The author says the release was built and funded independently.",
					"summary_zh": "Inflect-Micro-v2 的更小版本，用不到 400 万参数在本地完成从文本到波形的完整语音合成。提供固定音色的英文语音，支持确定性随机种子、长文本处理与 CPU 或 CUDA 推理。作者称该版本由个人独立开发并自筹资金完成。",
					"summary_ja": "Inflect-Micro-v2 の小型版で、400 万パラメータ未満でテキストから波形までのローカル音声合成を完結させる。固定ボイスの英語出力に決定的シード、長文処理、CPU または CUDA 推論を備える。作者は本リリースを個人で独立に開発・資金負担したと述べている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "Lightricks/LTX-2.3-22b-IC-LoRA-Clean-Plate",
					"url": "https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3-22b-IC-LoRA-Clean-Plate",
					"downloads": 0,
					"likes": 79,
					"summary": "Lightricks published an in-context LoRA for its LTX-2.3 22B video model that produces clean plates, the VFX term for a shot with an object removed. It is tagged video-to-video and has drawn 79 likes with no downloads recorded yet.",
					"summary_zh": "Lightricks 为其 LTX-2.3 22B 视频模型发布的 in-context LoRA，用于生成 clean plate，即影视特效中抹除物体后的干净画面。标注为 video-to-video，目前 79 个 like，下载量尚未计数。",
					"summary_ja": "Lightricks が自社の LTX-2.3 22B 動画モデル向けに公開した in-context LoRA で、対象物を除去したクリーンプレート（VFX 用語）を生成する。video-to-video タグ付きで、いいねは 79、ダウンロードはまだ計上されていない。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "poolside/Laguna-XS-2.1",
					"url": "https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS-2.1",
					"downloads": 23776,
					"likes": 181,
					"summary": "Poolside released a 33B mixture-of-experts model with 3B parameters activated per token, aimed at agentic coding and long-horizon work on a local machine. The card reports a 5.4 percent gain on SWE-bench Multilingual over the previous Laguna XS.2, plus stronger terminal performance.",
					"summary_zh": "Poolside 发布的 330 亿参数混合专家模型，每 token 激活 30 亿参数，面向本地机器上的 agentic 编程与长周期任务。模型卡称在 SWE-bench Multilingual 上较上一代 Laguna XS.2 提升 5.4%，终端任务表现也更强。",
					"summary_ja": "Poolside が公開した総パラメータ 330 億、トークンあたり 30 億を活性化する MoE モデルで、ローカル環境でのエージェント型コーディングと長期タスクを狙う。モデルカードは前世代 Laguna XS.2 比で SWE-bench Multilingual が 5.4% 向上し、ターミナル性能も強化されたとする。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "DavidAU/Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF",
					"downloads": 55444,
					"likes": 86,
					"summary": "A community GGUF release of an uncensored Qwen3.5-9B fine-tune, shipped in both regular and MTP quantizations. The card claims the 4-bit and 8-bit builds beat all seven of its reference benchmarks for several larger Qwen models. It has drawn 55,444 downloads.",
					"summary_zh": "社区发布的无审查 Qwen3.5-9B 微调版 GGUF 权重，同时提供常规与 MTP 两种量化。模型卡称其 4bit 与 8bit 版本在参考的七项基准上全面超过若干更大的 Qwen 模型。目前下载量 55,444 次。",
					"summary_ja": "無検閲の Qwen3.5-9B ファインチューンを、通常版と MTP 版の量子化で配布するコミュニティ GGUF リリース。モデルカードは 4bit・8bit 版が参照した 7 つのベンチマークすべてで、より大きな複数の Qwen モデルを上回ると主張する。ダウンロードは 55,444 件。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "PaddlePaddle/HPD-Parsing",
					"url": "https://huggingface.co/PaddlePaddle/HPD-Parsing",
					"downloads": 797,
					"likes": 64,
					"summary": "PaddlePaddle published HPD-Parsing, a hierarchical parallel document parsing model built on an InternVL chat backbone. The repo links an arXiv paper and vLLM serving, and is tagged image-text-to-text for visual-language document work.",
					"summary_zh": "PaddlePaddle 发布的 HPD-Parsing，一个基于 InternVL chat 主干的层次化并行文档解析模型。仓库附有 arXiv 论文与 vLLM 部署链接，标注为面向视觉语言文档任务的 image-text-to-text。",
					"summary_ja": "PaddlePaddle が公開した HPD-Parsing は、InternVL chat 系バックボーン上に構築された階層的並列文書解析モデル。リポジトリは arXiv 論文と vLLM でのサービングを案内し、視覚言語の文書処理向けに image-text-to-text とタグ付けされている。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-27 00:40 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-26",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "owensong/Inflect-Micro-v2",
					"url": "https://huggingface.co/owensong/Inflect-Micro-v2",
					"downloads": 47,
					"likes": 116,
					"summary": "A text-to-speech model that does complete local text-to-waveform synthesis in under 10M parameters. It offers fixed-voice English output with deterministic seeds, long-text handling, and either CPU or CUDA inference. The author says the release was built and funded independently.",
					"summary_zh": "一个不到 1000 万参数的文本转语音模型，可在本地完成从文本到波形的完整合成。提供固定音色的英文语音，支持确定性随机种子、长文本处理，以及 CPU 或 CUDA 推理。作者称该版本由个人独立开发并自筹资金完成。",
					"summary_ja": "1000 万パラメータ未満でテキストから波形までのローカル音声合成を完結させる TTS モデル。固定ボイスの英語出力に決定的シード、長文処理、CPU または CUDA 推論を備える。作者は本リリースを個人で独立に開発・資金負担したと述べている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "microsoft/Fara1.5-27B",
					"url": "https://huggingface.co/microsoft/Fara1.5-27B",
					"downloads": 1039,
					"likes": 97,
					"summary": "Microsoft released a 27B multimodal computer use agent for driving web interfaces from screenshots. The model card links a paper and an Azure Foundry deployment path, and the repo tags it as a CUA and web agent built on a Qwen3.5 backbone.",
					"summary_zh": "微软发布的 270 亿参数多模态「计算机操作智能体」，可依据截图操作网页界面。模型卡附有论文与 Azure Foundry 部署入口，仓库标签将其标为基于 Qwen3.5 主干的 CUA 与 web agent。",
					"summary_ja": "スクリーンショットから Web インターフェースを操作する、Microsoft の 270 億パラメータのマルチモーダル computer use エージェント。モデルカードは論文と Azure Foundry での提供先を示し、リポジトリのタグは Qwen3.5 系バックボーンの CUA / web エージェントとしている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF",
					"downloads": 60643,
					"likes": 156,
					"summary": "A community GGUF release of an uncensored, vision-capable fine-tune of the Qwen3.6-35B-A3B mixture-of-experts model. The card frames its Genesis method as removing accumulated tensor noise from training. It has drawn 60,643 downloads.",
					"summary_zh": "社区发布的 GGUF 权重，基于 Qwen3.6-35B-A3B 混合专家模型的无审查、支持视觉的微调版本。模型卡称其 Genesis 方法用于消除训练中累积的张量噪声。目前下载量 60,643 次。",
					"summary_ja": "Qwen3.6-35B-A3B（MoE）を無検閲かつ視覚対応にファインチューンしたモデルの、コミュニティによる GGUF 配布。モデルカードは Genesis 手法を学習中に蓄積したテンソルのノイズ除去と説明する。ダウンロードは 60,643 件。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "microsoft/Mage-Flow-Edit-Turbo",
					"url": "https://huggingface.co/microsoft/Mage-Flow-Edit-Turbo",
					"downloads": 843,
					"likes": 79,
					"summary": "Microsoft published a 4B-scale rectified-flow stack for native-resolution text-to-image generation and instruction-based editing. The card argues that tokenizer, backbone, and system co-design reaches competitive quality without scaling to tens of billions of parameters.",
					"summary_zh": "微软发布的 40 亿参数级 rectified flow 生成栈，用于原生分辨率的文生图与指令式图像编辑。模型卡称通过分词器、主干与系统的协同设计，在不扩张到数百亿参数的前提下达到有竞争力的质量。",
					"summary_ja": "ネイティブ解像度のテキスト画像生成と指示ベース編集に向けた、Microsoft の 40 億パラメータ規模の rectified flow スタック。トークナイザ・バックボーン・システムの協調設計により、数百億パラメータへの拡大なしに競争力ある品質に達するとしている。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "unsloth/Ornith-1.0-35B-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Ornith-1.0-35B-GGUF",
					"downloads": 90764,
					"likes": 99,
					"summary": "GGUF quantizations of Ornith-1.0-35B, the MoE member of a self-improving open-source family for agentic coding. The family spans 9B and 31B dense plus 35B and 397B MoE variants post-trained on Gemma 4 and Qwen 3.5, with coding benchmark claims on Terminal-Bench 2.1 and SWE-bench.",
					"summary_zh": "Ornith-1.0-35B 的 GGUF 量化版本，该模型是面向 agentic 编程的自我改进开源系列中的 MoE 成员。整个系列包含 9B 与 31B 稠密版以及 35B 与 397B MoE 版，基于 Gemma 4 与 Qwen 3.5 后训练，并在 Terminal-Bench 2.1 与 SWE-bench 上给出成绩主张。",
					"summary_ja": "エージェント型コーディング向けの自己改善オープンソース系列のうち、MoE 版である Ornith-1.0-35B の GGUF 量子化。系列は 9B・31B の dense と 35B・397B の MoE から成り、Gemma 4 と Qwen 3.5 を基に事後学習され、Terminal-Bench 2.1 や SWE-bench での性能を主張している。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-26 12:37 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-25",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "unsloth/Laguna-S-2.1-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/unsloth/Laguna-S-2.1-GGUF",
					"downloads": 57536,
					"likes": 174,
					"summary": "Unsloth published GGUF builds of poolside's Laguna S 2.1 using its Dynamic 2.0 imatrix quantization. The repo is aimed at running the model locally through llama.cpp or Unsloth Studio, with UD-Q4_K_XL among the offered quants.",
					"summary_zh": "Unsloth 发布了 poolside 旗下 Laguna S 2.1 的 GGUF 版本，采用其 Dynamic 2.0 imatrix 量化方案。该仓库面向本地部署，可通过 llama.cpp 或 Unsloth Studio 运行，提供的量化档位包括 UD-Q4_K_XL。",
					"summary_ja": "Unsloth が poolside の Laguna S 2.1 を GGUF 化し、独自の Dynamic 2.0 imatrix 量子化を適用して公開した。llama.cpp や Unsloth Studio でのローカル実行を想定しており、量子化バリアントには UD-Q4_K_XL などが含まれる。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "baseten/GLM-5.2-Vision-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/baseten/GLM-5.2-Vision-NVFP4",
					"downloads": 494,
					"likes": 92,
					"summary": "Baseten gave GLM-5.2 sight by attaching the MoonViT vision encoder from Kimi-K2.6 through a trained PatchMerger projector. Both the text backbone and the vision tower stay frozen and byte-identical to their upstream releases, so only the projector is new. This checkpoint is quantized to NVFP4 for SGLang serving.",
					"summary_zh": "Baseten 通过训练一个 PatchMerger 投影层，把 Kimi-K2.6 的 MoonViT 视觉编码器接到原本没有视觉输入的 GLM-5.2 上。文本主干与视觉塔均保持冻结，且与各自上游版本逐字节一致，新增的只有投影层。该检查点已量化为 NVFP4，面向 SGLang 部署。",
					"summary_ja": "Baseten は、Kimi-K2.6 の視覚エンコーダ MoonViT を学習済みの PatchMerger プロジェクタ経由で接続し、GLM-5.2 に視覚入力を与えた。テキスト側のバックボーンと視覚タワーはいずれも凍結され、上流のリリースとバイト単位で同一のまま、新しいのはプロジェクタだけである。本チェックポイントは SGLang での配信向けに NVFP4 量子化されている。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "google/gemma-4-31B-it",
					"url": "https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it",
					"downloads": 12511030,
					"likes": 3363,
					"summary": "Google DeepMind's instruction-tuned Gemma 4 at 31B parameters takes text and image input and ships under Apache 2.0. The Gemma 4 line carries a context window of up to 256K tokens and keeps the family's multilingual coverage. At over 12 million downloads it is the most pulled model on today's list.",
					"summary_zh": "谷歌 DeepMind 的 Gemma 4 指令微调版本，参数量 31B，支持文本与图像输入，以 Apache 2.0 许可发布。Gemma 4 系列的上下文窗口最长可达 256K token，并延续了该家族的多语言能力。其下载量超过 1200 万次，是今日榜单中被拉取最多的模型。",
					"summary_ja": "Google DeepMind による Gemma 4 の指示チューニング版で、パラメータ数は 31B、テキストと画像の入力に対応し、Apache 2.0 で提供される。Gemma 4 系列は最大 256K トークンのコンテキストウィンドウを備え、ファミリー共通の多言語対応も維持している。ダウンロード数は 1200 万超で、本日の一覧では最多である。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B",
					"url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B",
					"downloads": 6413105,
					"likes": 2506,
					"summary": "Qwen shipped the first open-weight variant of Qwen3.6, a 35B mixture-of-experts model with 3B active parameters that accepts image and text input. It follows the Qwen3.5 series released in February and is distributed in Hugging Face Transformers format, with vLLM, SGLang and KTransformers listed as compatible runtimes.",
					"summary_zh": "Qwen 发布了 Qwen3.6 系列的首个开放权重版本：一个总参数 35B、激活参数 3B 的混合专家模型，支持图像与文本输入。它承接今年 2 月发布的 Qwen3.5 系列，以 Hugging Face Transformers 格式分发，并兼容 vLLM、SGLang 和 KTransformers 等运行时。",
					"summary_ja": "Qwen は Qwen3.6 系列で初となるオープンウェイト版を公開した。総パラメータ 35B、活性化 3B の Mixture-of-Experts モデルで、画像とテキストの入力に対応する。2 月公開の Qwen3.5 系列を受け継ぐもので、Hugging Face Transformers 形式で配布され、vLLM や SGLang、KTransformers での実行に対応するとされる。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b",
					"downloads": 840691,
					"likes": 938,
					"summary": "Nvidia released a 0.6B streaming speech recognition model in the Nemotron 3.5 line, built around cache-aware decoding for low-latency transcription. It is the multilingual extension of the earlier English-only nemotron-speech-streaming-en-0.6b.",
					"summary_zh": "英伟达在 Nemotron 3.5 系列下发布了一个 0.6B 的流式语音识别模型，采用 cache-aware 解码以降低转写延迟。它是此前仅支持英语的 nemotron-speech-streaming-en-0.6b 的多语言扩展版本。",
					"summary_ja": "エヌビディアは Nemotron 3.5 系列として、0.6B 規模のストリーミング音声認識モデルを公開した。低遅延の文字起こしに向けたキャッシュ考慮型のデコードを採用している。英語のみに対応していた nemotron-speech-streaming-en-0.6b を多言語へ拡張したモデルにあたる。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-25 11:23 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-24",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "poolside/Laguna-S-2.1-NVFP4",
					"url": "https://huggingface.co/poolside/Laguna-S-2.1-NVFP4",
					"downloads": 89186,
					"likes": 129,
					"summary": "Laguna S 2.1 is poolside's 117.6B-parameter mixture-of-experts model, with about 8.5B parameters active per token, built for agentic coding and long-horizon tasks; this is its NVFP4-quantized release for efficient inference. It is available via OpenRouter and the Vercel AI Gateway. The release has 129 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "Laguna S 2.1 是 poolside 推出的 1176 亿参数混合专家(MoE)模型,每个 token 约激活 85 亿参数,面向 agentic 编程与长周期任务;这是其用于高效推理的 NVFP4 量化版本。它可通过 OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 使用。该发布在 Hugging Face 获得 129 个赞。",
					"summary_ja": "Laguna S 2.1はpoolsideの1176億パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、トークンあたり約85億パラメータを活性化し、エージェント型のコーディングや長期タスク向けに設計されている。本リリースは効率的な推論のためのNVFP4量子化版だ。OpenRouterやVercel AI Gatewayから利用でき、Hugging Faceで129のいいねを得ている。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "fdtn-ai/antares-1b",
					"url": "https://huggingface.co/fdtn-ai/antares-1b",
					"downloads": 4266,
					"likes": 144,
					"summary": "Antares-1b is a compact 1-billion-parameter text-generation model from fdtn-ai. Despite modest downloads, it is trending on Hugging Face with 144 likes, pointing to community interest in a small new base model. Public documentation is minimal at release.",
					"summary_zh": "Antares-1b 是 fdtn-ai 推出的紧凑型 10 亿参数文本生成模型。尽管下载量不高,它却在 Hugging Face 上以 144 个赞进入热门,显示社区对这一新的小型基础模型的兴趣。发布时公开文档很少。",
					"summary_ja": "Antares-1bはfdtn-aiによるコンパクトな10億パラメータのテキスト生成モデルだ。ダウンロード数は控えめながら、Hugging Faceで144のいいねを集めて話題になっており、新しい小型ベースモデルへのコミュニティの関心をうかがわせる。公開ドキュメントは公開時点でごくわずかだ。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev",
					"url": "https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev",
					"downloads": 396,
					"likes": 117,
					"summary": "KAT-Coder-V2.5-Dev is a post-trained coding model from Kwaipilot, released as Hugging Face Transformers weights and compatible with vLLM and SGLang for serving. It targets software-development tasks. The early release has 117 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "KAT-Coder-V2.5-Dev 是 Kwaipilot 推出的经过后训练的编程模型,以 Hugging Face Transformers 权重发布,并兼容 vLLM 和 SGLang 部署。它面向软件开发任务。该早期发布在 Hugging Face 获得 117 个赞。",
					"summary_ja": "KAT-Coder-V2.5-DevはKwaipilotによる事後学習済みのコーディングモデルで、Hugging Face Transformers形式の重みとして公開され、vLLMやSGLangでの提供に対応する。ソフトウェア開発タスクを対象とする。早期の公開でHugging Faceで117のいいねを得ている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "openbmb/MiniCPM-RobotTrack",
					"url": "https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-RobotTrack",
					"downloads": 349,
					"likes": 122,
					"summary": "MiniCPM-RobotTrack is a compact vision-language-action model from OpenBMB, built on MiniCPM4-0.5B for embodied target tracking - following a specified object as a robot moves. It extends the small MiniCPM family toward robotics. The release has 122 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "MiniCPM-RobotTrack 是面壁智能(OpenBMB)推出的紧凑型视觉-语言-动作模型,基于 MiniCPM4-0.5B 构建,用于具身目标跟踪——在机器人移动时跟随指定物体。它把小型 MiniCPM 家族拓展到机器人领域。该发布在 Hugging Face 获得 122 个赞。",
					"summary_ja": "MiniCPM-RobotTrackはOpenBMBによるコンパクトな視覚-言語-行動モデルで、MiniCPM4-0.5Bを基盤に、身体化された対象追跡(ロボットが移動しながら指定した物体を追う)向けに構築された。小型のMiniCPMファミリーをロボティクスへ広げる。Hugging Faceで122のいいねを得ている。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "nvidia/Cosmos3-Edge",
					"url": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Edge",
					"downloads": 30303,
					"likes": 110,
					"summary": "Cosmos3-Edge is part of Nvidia's Cosmos 3 family of omnimodal world models for physical AI, packaged for edge deployment. World models like these aim to let robots and autonomous systems predict physical dynamics. It has 110 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "Cosmos3-Edge 属于英伟达 Cosmos 3 系列——面向物理 AI 的全模态世界模型,并针对边缘部署做了打包。这类世界模型意在让机器人和自主系统预测物理动态。它在 Hugging Face 获得 110 个赞。",
					"summary_ja": "Cosmos3-Edgeは、フィジカルAI向けの全モーダルな世界モデル群であるエヌビディアのCosmos 3ファミリーの一部で、エッジ展開向けにパッケージ化されている。こうした世界モデルは、ロボットや自律システムが物理的な動態を予測できるようにすることを狙う。Hugging Faceで110のいいねを得ている。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-24 15:44 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-23",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "microsoft/Mage-Flow",
					"url": "https://huggingface.co/microsoft/Mage-Flow",
					"downloads": 411,
					"likes": 193,
					"summary": "Mage-Flow is Microsoft's compact 4B-parameter generative stack for text-to-image generation and instruction-based image editing, released alongside a companion paper. Rather than scaling to tens of billions of parameters, it targets efficient synthesis at native resolution. The Hugging Face release drew 193 likes.",
					"summary_zh": "Mage-Flow 是微软推出的紧凑型 40 亿参数生成栈,用于文本生成图像以及基于指令的图像编辑,并配有同名论文。它不追求数百亿参数规模,而是主打原生分辨率下的高效合成。该 Hugging Face 发布获得 193 个赞。",
					"summary_ja": "Mage-Flowはマイクロソフトのコンパクトな40億パラメータ生成スタックで、テキストからの画像生成と指示ベースの画像編集に対応し、同名の論文も公開された。数百億規模へ拡大せず、ネイティブ解像度での効率的な生成を狙う。Hugging Faceでの公開は193のいいねを集めた。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "openbmb/MiniCPM-RobotManip",
					"url": "https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-RobotManip",
					"downloads": 408,
					"likes": 165,
					"summary": "MiniCPM-RobotManip is a 1.5B vision-language-action model from OpenBMB built for on-device robotic manipulation. It ships as a single generalist policy meant to drive a robot from perception and instructions rather than task-specific models. The release gathered 165 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "MiniCPM-RobotManip 是面壁智能(OpenBMB)推出的 15 亿参数视觉-语言-动作模型,面向端侧机器人操作。它以单一通用策略发布,意在直接从感知和指令驱动机器人,而非依赖任务专用模型。该发布在 Hugging Face 获得 165 个赞。",
					"summary_ja": "MiniCPM-RobotManipはOpenBMBによる15億パラメータの視覚-言語-行動モデルで、オンデバイスのロボット操作向けだ。タスク専用モデルではなく、知覚と指示からロボットを駆動する単一の汎用ポリシーとして公開された。Hugging Faceで165のいいねを獲得した。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "poolside/Laguna-S-2.1-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/poolside/Laguna-S-2.1-GGUF",
					"downloads": 25360,
					"likes": 116,
					"summary": "Poolside published GGUF builds of its Laguna S 2.1 model for local inference with llama.cpp, bundled with a DFlash speculative-decoding draft model for faster generation. The quantized release makes poolside's coding-oriented model runnable on consumer hardware. It has 116 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "Poolside 发布了其 Laguna S 2.1 模型的 GGUF 版本,便于用 llama.cpp 做本地推理,并附带用于加速生成的 DFlash 推测解码草稿模型。量化发布让 poolside 这款偏编程的模型能在消费级硬件上运行。它在 Hugging Face 获得 116 个赞。",
					"summary_ja": "Poolsideは自社のLaguna S 2.1モデルのGGUF版を公開し、llama.cppでのローカル推論に対応させ、生成を高速化するDFlash投機的デコード用のドラフトモデルも同梱した。量子化版により、poolsideのコーディング志向モデルが一般的なハードウェアで動く。Hugging Faceで116のいいねを得ている。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B",
					"url": "https://huggingface.co/bottlecapai/ThinkingCap-Qwen3.6-27B",
					"downloads": 25231,
					"likes": 530,
					"summary": "ThinkingCap is a finetune of Qwen3.6-27B that reaches similar capability while using about 50% fewer reasoning tokens on average, and over 90% fewer in the best cases. It targets the cost of long chain-of-thought by trimming how much the model thinks before answering. The release drew 530 likes on Hugging Face.",
					"summary_zh": "ThinkingCap 是对 Qwen3.6-27B 的微调版本,在保持相近能力的同时,平均减少约 50% 的推理 token,最好情况下减少 90% 以上。它针对长链式思考的成本,压缩模型在作答前“思考”的用量。该发布在 Hugging Face 获得 530 个赞。",
					"summary_ja": "ThinkingCapはQwen3.6-27Bのファインチューン版で、能力を同等に保ちつつ推論トークンを平均で約50%、最良のケースでは90%以上削減する。回答前にモデルが「考える」量を絞ることで、長い思考連鎖のコストに対処する。公開は530のいいねを集めた。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "moonshotai/Kimi-K2.7-Code",
					"url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code",
					"downloads": 766522,
					"likes": 1255,
					"summary": "Kimi K2.7 Code is Moonshot AI's coding-focused agentic model, built on Kimi K2.6 with gains on real-world, long-horizon software tasks. It emphasizes end-to-end completion of complex engineering workflows while improving token efficiency. With over 766,000 downloads and 1,255 likes, it was the day's most-adopted release.",
					"summary_zh": "Kimi K2.7 Code 是月之暗面(Moonshot AI)偏编程的 agentic 模型,基于 Kimi K2.6 构建,在真实世界的长周期软件任务上有所提升。它强调端到端完成复杂工程流程,同时改善 token 效率。凭借超过 76.6 万次下载和 1255 个赞,它是当日采用最广的发布。",
					"summary_ja": "Kimi K2.7 CodeはMoonshot AIのコーディング志向のエージェント型モデルで、Kimi K2.6を基盤に、現実の長期的なソフトウェアタスクで性能を高めた。複雑なエンジニアリング工程のエンドツーエンドな完遂を重視しつつ、トークン効率も改善する。76万超のダウンロードと1255のいいねで、当日最も採用された公開だった。"
				}
			],
			"updated_at": "2026-07-23 23:34 PDT"
		},
		{
			"date": "2026-07-22",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "poolside/Laguna-S-2.1",
					"url": "https://huggingface.co/poolside/Laguna-S-2.1",
					"downloads": 3056,
					"likes": 411,
					"summary": "Poolside's Laguna S 2.1 is a code-focused generation model released with a blog post and hosted access on OpenRouter and Vercel's AI Gateway. It is the most-trending new model on the Hub this cycle.",
					"summary_zh": "Poolside 的 Laguna S 2.1 是一款面向代码的生成模型,随发布博客上线,并在 OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 提供托管访问。它是本轮 Hub 上最热门的新模型。",
					"summary_ja": "PoolsideのLaguna S 2.1は、ブログ記事とともに公開されOpenRouterやVercel AI Gatewayでホスト提供されるコード特化の生成モデル。今サイクルでHub最注目の新モデルだ。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "upstage/Solar-Open2-250B",
					"url": "https://huggingface.co/upstage/Solar-Open2-250B",
					"downloads": 0,
					"likes": 337,
					"summary": "Upstage released Solar Open 2, a 250B-parameter (A15B active) open model - a sizable open-weights entry from a Korean lab, drawing strong early likes on the Hub.",
					"summary_zh": "Upstage 发布 Solar Open 2,一个 250B 参数(激活 15B)的开放模型——来自韩国实验室的重量级开放权重成果,在 Hub 上早早收获大量点赞。",
					"summary_ja": "UpstageはSolar Open 2を公開。250Bパラメータ(アクティブ15B)のオープンモデルで、韓国のラボによる大型のオープンウェイト成果としてHubで早くも多くの「いいね」を集める。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "Nanbeige/Nanbeige4.2-3B",
					"url": "https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4.2-3B",
					"downloads": 0,
					"likes": 245,
					"summary": "Nanbeige4.2-3B is a compact 3B agentic model built for tool use and multi-step tasks, part of the trend of small models tuned specifically to drive agents.",
					"summary_zh": "Nanbeige4.2-3B 是一个紧凑的 3B 智能体模型,专为工具调用和多步任务打造,属于\"小模型专门调优来驱动智能体\"这一趋势的一部分。",
					"summary_ja": "Nanbeige4.2-3Bは、ツール利用と多段タスク向けに作られたコンパクトな3Bのエージェント型モデルで、エージェント駆動に特化して調整された小型モデルの潮流の一つ。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "conradlocke/krea2-identity-edit",
					"url": "https://huggingface.co/conradlocke/krea2-identity-edit",
					"downloads": 0,
					"likes": 500,
					"summary": "Krea 2 Identity Edit is a community image model for identity-preserving edits - changing a scene while keeping a face consistent. It is trending on likes despite being freshly posted.",
					"summary_zh": "Krea 2 Identity Edit 是一个社区图像模型,用于保持身份一致的编辑——在更换场景的同时保持人脸一致。尽管刚发布,已凭点赞登上趋势。",
					"summary_ja": "Krea 2 Identity Editは、同一人物の顔を保ったまま場面を変えるアイデンティティ保持編集向けのコミュニティ画像モデル。公開直後ながら「いいね」でトレンド入りしている。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "Motif-Technologies/Motif-3-Beta",
					"url": "https://huggingface.co/Motif-Technologies/Motif-3-Beta",
					"downloads": 125,
					"likes": 162,
					"summary": "Motif-3-Beta is a preview checkpoint of Motif Technologies' next model, shared ahead of the final release for early testing - an increasingly common way labs gather community feedback on the Hub.",
					"summary_zh": "Motif-3-Beta 是 Motif Technologies 下一代模型的预览检查点,在正式发布前放出供早期测试——这是各实验室在 Hub 上收集社区反馈越来越常见的方式。",
					"summary_ja": "Motif-3-Betaは、Motif Technologiesの次期モデルのプレビュー版チェックポイントで、正式リリース前に早期テスト用として公開された。ラボがHubでコミュニティのフィードバックを集める、ますます一般的な手法だ。"
				}
			]
		},
		{
			"date": "2026-07-21",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "prism-ml/Ternary-Bonsai-27B-gguf",
					"url": "https://huggingface.co/prism-ml/Ternary-Bonsai-27B-gguf",
					"downloads": 432196,
					"likes": 889,
					"summary": "Prism ML's ternary-weight Bonsai 27B in GGUF form: full 27B-class reasoning at a fraction of the memory, per the whitepaper. The most-downloaded build of the family this week (an MLX 1-bit variant also trends).",
					"summary_zh": "Prism ML 的三值权重 Bonsai 27B(GGUF 版):按白皮书说法,以极低内存实现完整 27B 级推理。本周该家族下载最多的版本(另有 MLX 1-bit 变体同时在榜)。",
					"summary_ja": "Prism MLの三値重みBonsai 27B(GGUF版)。ホワイトペーパーによれば、わずかなメモリで27Bクラスの推論能力をフルに発揮する。今週このファミリーで最もダウンロードされたビルド(MLX 1bit版もトレンド入り)。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "baidu/Unlimited-OCR",
					"url": "https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR",
					"downloads": 2237351,
					"likes": 2580,
					"summary": "Baidu's OCR model pitched as one-shot long-horizon parsing: whole documents in a single pass instead of page-by-page pipelines. 2.2M downloads with day-one ms-swift community integration.",
					"summary_zh": "百度的 OCR 模型,主打一次性长程解析:整份文档一遍过,而不是逐页流水线。220 万下载,发布当天即获 ms-swift 社区集成。",
					"summary_ja": "BaiduのOCRモデル。ページ単位のパイプラインではなく、文書全体を一度に解析する「ワンショット長距離パース」を掲げる。220万ダウンロード、公開初日からms-swiftコミュニティ統合。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "DavidAU/Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF",
					"downloads": 62842,
					"likes": 221,
					"summary": "A community Qwen3.6-27B finetune whose model card claims arc-c scores above 700 in 8-bit. Benchmark numbers on community cards are self-reported - read them as claims, not results.",
					"summary_zh": "社区微调的 Qwen3.6-27B,模型卡宣称 8-bit 下 arc-c 超过 700 分。社区模型卡上的基准数字均为自报,应视作'声明'而非'结果'。",
					"summary_ja": "コミュニティによるQwen3.6-27Bファインチューン。モデルカードは8bitでarc-c 700超を主張する。コミュニティ製カードのベンチマーク数値は自己申告であり、結果ではなく主張として読むべきだ。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF",
					"url": "https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF",
					"downloads": 2133420,
					"likes": 2383,
					"summary": "GGUF quantizations of Empero's Qwythos-9B with a 1M-token context window. Over 2.1M downloads puts it among the Hub's most-pulled models this week.",
					"summary_zh": "Empero 的 Qwythos-9B(100 万 token 上下文)的 GGUF 量化版。超 210 万下载,位列本周 Hub 拉取量最高的模型之一。",
					"summary_ja": "EmperoのQwythos-9B(100万トークンコンテキスト)のGGUF量子化版。210万超のダウンロードで、今週Hubで最も取得されたモデルの一つ。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive",
					"url": "https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive",
					"downloads": 1997690,
					"likes": 2960,
					"summary": "An uncensored community build of Qwen3.6-35B-A3B nearing 2M downloads. Sustained demand for unrestricted local models remains one of the Hub's clearest usage signals.",
					"summary_zh": "Qwen3.6-35B-A3B 的社区去限制版本,下载量接近 200 万。对无限制本地模型的持续需求,是 Hub 上最清晰的使用信号之一。",
					"summary_ja": "Qwen3.6-35B-A3Bのコミュニティ製アンセンサード版で、ダウンロードは200万に迫る。制限のないローカルモデルへの根強い需要は、Hubで最も明確な利用シグナルの一つだ。"
				}
			]
		},
		{
			"date": "2026-07-17",
			"items": [
				{
					"rank": 1,
					"title": "zai-org/GLM-5.2",
					"url": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2",
					"downloads": 534698,
					"likes": 4078,
					"summary": "Zhipu's flagship open model line updated to 5.2, one of the most-liked releases on the Hub this cycle, shipping with a technical report and an active community.",
					"summary_zh": "智谱的旗舰开放模型系列更新至 5.2，是本周期 Hub 上获赞最多的发布之一，附带完整技术报告和活跃社区。",
					"summary_ja": "Zhipuのフラッグシップ・オープンモデル系列が5.2に更新。今サイクルのHubで最も「いいね」を集めたリリースの一つで、技術レポートと活発なコミュニティを伴う。"
				},
				{
					"rank": 2,
					"title": "thinkingmachines/Inkling",
					"url": "https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling",
					"downloads": 7870,
					"likes": 973,
					"summary": "Thinking Machines' image-text-to-text model, published in BF16 and NVFP4 builds with Tinker Cookbook integration and full documentation.",
					"summary_zh": "Thinking Machines 的图文到文本模型，提供 BF16 和 NVFP4 版本，并集成 Tinker Cookbook 与完整文档。",
					"summary_ja": "Thinking Machinesの画像テキスト→テキストモデル。BF16とNVFP4ビルドで公開され、Tinker Cookbook統合と完全なドキュメントが付属する。"
				},
				{
					"rank": 3,
					"title": "prism-ml/Bonsai-27B-gguf",
					"url": "https://huggingface.co/prism-ml/Bonsai-27B-gguf",
					"downloads": 1045182,
					"likes": 403,
					"summary": "A 1-bit 27B model in GGUF form promising full 27B-class reasoning at a fraction of the memory, per Prism ML's whitepaper. Past a million downloads.",
					"summary_zh": "GGUF 格式的 1-bit 27B 模型，按 Prism ML 白皮书的说法以极低内存实现完整 27B 级推理能力。下载量已超百万。",
					"summary_ja": "GGUF形式の1ビット27Bモデル。Prism MLのホワイトペーパーによれば、わずかなメモリで27Bクラスの推論能力を発揮する。ダウンロードは100万回超。"
				},
				{
					"rank": 4,
					"title": "OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize",
					"url": "https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize",
					"downloads": 83160,
					"likes": 250,
					"summary": "An end-to-end 0.9B audio model that transcribes and diarizes in a single pass - who spoke and what they said, without a pipeline of separate tools.",
					"summary_zh": "0.9B 的端到端音频模型，一次完成转写与说话人分离——谁说了什么一步到位，无需拼接多个工具。",
					"summary_ja": "0.9Bのエンドツーエンド音声モデル。文字起こしと話者分離を一度に行い、「誰が何を話したか」を複数ツールの組み合わせなしで出力する。"
				},
				{
					"rank": 5,
					"title": "ATH-MaaS/OvisOCR2",
					"url": "https://huggingface.co/ATH-MaaS/OvisOCR2",
					"downloads": 10795,
					"likes": 153,
					"summary": "An OCR-focused vision model released with a technical report and online demo. Document-to-structured-text is the workhorse task behind most RAG pipelines.",
					"summary_zh": "专注 OCR 的视觉模型，随附技术报告和在线演示。文档转结构化文本是大多数 RAG 流水线背后的基础工作。",
					"summary_ja": "OCRに特化したビジョンモデルで、技術レポートとオンラインデモ付き。文書から構造化テキストへの変換は、多くのRAGパイプラインを支える基盤タスクだ。"
				}
			]
		}
	]
}