1MemTensor/MemT-1.0-Nano30,338 DOWNLOADS · 142 LIKESMemTensor published MemT-1.0-Nano, the small entry in its MemT-1.0 line of memory-native language models. Built on Qwen3.6-35B-A3B and licensed Apache 2.0, it ships a separate memory block weight file and custom modelling code alongside the main shards, and is documented in an accompanying technical report. The repository has drawn 30,338 downloads and 142 likes.MemTensor 发布 MemT-1.0-Nano，是其 MemT-1.0 记忆原生语言模型系列中的小型版本。该模型基于 Qwen3.6-35B-A3B 构建，采用 Apache 2.0 许可，除主权重分片外还单独提供一个记忆模块权重文件和自定义建模代码，并配有一份技术报告。该仓库已获得 30,338 次下载和 142 个点赞。MemTensor が、メモリーをモデル本体に組み込む MemT-1.0 シリーズの小型版として MemT-1.0-Nano を公開した。Qwen3.6-35B-A3B をベースに Apache 2.0 ライセンスで提供され、通常の重みシャードとは別にメモリーブロックの重みファイルと独自のモデリングコードを同梱し、技術報告書も用意されている。リポジトリはこれまでに 30,338 回のダウンロードと 142 件の「いいね」を集めている。
2WarmBloodAban/Minimax-h3_Singularity783,234 DOWNLOADS · 915 LIKESSingularity is a community fine-tune of MiniMax-H3 for reference-to-video generation, distributed as BF16, INT8, pruned INT8 and w4a8 checkpoints for ComfyUI. The V2 update widens action coverage, tightens prompt adherence and fixes audio reference conditioning, and the repository ships its own prompt-writing specification. It has drawn 783,234 downloads and 915 likes.Singularity 是社区基于 MiniMax-H3 微调的参考图生视频模型，以 BF16、INT8、剪枝 INT8 和 w4a8 等多种权重格式发布，面向 ComfyUI 使用。V2 版本扩大了动作覆盖范围、提升了提示词遵循度，并修复了音频参考条件的问题，仓库还附带了自己的提示词写作规范。该模型已获得 783,234 次下载和 915 个点赞。Singularity は、MiniMax-H3 をコミュニティがファインチューニングした参照画像からの動画生成モデルで、BF16、INT8、枝刈り済み INT8、w4a8 の各チェックポイントを ComfyUI 向けに配布している。V2 では対応できる動作の幅が広がり、プロンプトへの追従性が高まり、音声参照の条件付けの不具合も修正された。リポジトリには独自のプロンプト記述仕様書も含まれる。ダウンロードは 783,234 回、「いいね」は 915 件に達している。
2026-10-25 · SUNDAY · 13:11 PDT
1Nanbeige/Nanbeige4.3-33B0 DOWNLOADS · 297 LIKESNanbeige released Nanbeige4.3-33B, the flagship teacher model of its Nanbeige4.3 series, under Apache 2.0. The text-generation model targets agentic coding and professional cowork tasks, and its card benchmarks it against Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B and Gemma4-31B at the same scale. It is also meant to anchor distillation into smaller models such as a planned Nanbeige4.3-3B.Nanbeige 发布 Nanbeige4.3-33B，为 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型，采用 Apache 2.0 许可。这款文本生成模型面向智能体编程与专业协同办公任务，其模型卡将其与同规模的 Qwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B 和 Gemma4-31B 作对比。该模型还将作为向更小模型蒸馏的基础，例如计划中的 Nanbeige4.3-3B。Nanbeige は Nanbeige4.3 シリーズの旗艦となる教師モデル Nanbeige4.3-33B を Apache 2.0 ライセンスで公開した。テキスト生成モデルでエージェント型のコーディングと業務協働タスクを狙い、モデルカードでは同規模の Qwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B、Gemma4-31B と比較している。小型モデルへの蒸留の土台としても位置づけられ、Nanbeige4.3-3B が予定されている。
2orcarouter/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated-GGUF7,293 DOWNLOADS · 213 LIKESorcarouter published GGUF builds of its abliterated DeepSeek-V4.1-Flash-1017, aimed at running the mixture-of-experts model locally through llama.cpp. The repository went up on October 22 and has drawn 7,293 downloads and 213 likes. Access is gated, so downloading requires a signed-in Hugging Face account.orcarouter 发布了其 abliterated 版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 构建，面向通过 llama.cpp 在本地运行这一混合专家模型。该仓库于 10 月 22 日上线，已获得 7,293 次下载和 213 个点赞。仓库设有访问门槛，下载需登录 Hugging Face 账号。orcarouter は、同アカウントによる abliterated 版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 の GGUF ビルドを公開した。llama.cpp を通じて混合エキスパート型のモデルをローカルで動かすことを狙う。リポジトリは 10 月 22 日に公開され、ダウンロード数は 7,293 件、いいねは 213 件。アクセスは制限されており、ダウンロードには Hugging Face へのログインが必要となる。
2026-10-24 · SATURDAY · 15:23 PDT
1linoyts/ltx2-19b-distilled-faceswap-v378 DOWNLOADS · 140 LIKESThis repo fuses a distilled LoRA and a face-swap LoRA into the LTX-2 19B video transformer, shipping the merged weights as four safetensors shards in diffusers format rather than as an adapter. Both of its commits date from March and set the two LoRA scales at 1.0 and 1.1. It is trending on 140 likes against 78 recorded downloads.该仓库把一个蒸馏 LoRA 和一个换脸 LoRA 融合进 LTX-2 19B 视频 Transformer，以 diffusers 格式发布合并后的权重，分为四个 safetensors 分片，而不是作为适配器提供。仓库仅有的两次提交都在今年 3 月，两个 LoRA 的权重系数分别设为 1.0 和 1.1。它凭 140 个点赞登上趋势榜，而下载量仅 78 次。このリポジトリは、蒸留 LoRA とフェイススワップ LoRA を LTX-2 19B の動画 Transformer に融合し、マージ済みの重みをアダプタではなく diffusers 形式の safetensors 4 分割として公開している。コミットは 2 件のみでいずれも 3 月のもので、2 つの LoRA の係数は 1.0 と 1.1 に設定されている。ダウンロードは 78 件だが、140 のいいねでトレンドに入っている。
2HuggingFaceBio/Carbon-X570 DOWNLOADS · 144 LIKESHugging Face Bio released Carbon-X, a 14.8B decoder-only model that reads raw DNA inside an ordinary chat and answers in English, predicting whether variants are pathogenic and which regions control gene activity. DNA and text share one token stream, with DNA encoded as 6-mers. It averages 66.7 percent across five DNA benchmarks, 27 points above the Qwen3-14B it starts from.Hugging Face Bio 发布 Carbon-X，一个 148 亿参数的纯解码器模型，可在普通对话中直接读取原始 DNA 并用英文作答，判断变异是否致病、识别调控基因活性的区域。DNA 与文本共用同一条词元序列，DNA 以 6 个碱基为一个词元编码。它在五项 DNA 基准上平均得分 66.7%，比作为起点的 Qwen3-14B 高出 27 个百分点。Hugging Face Bio は、148 億パラメータのデコーダ専用モデル Carbon-X を公開した。通常のチャットの中で生の DNA を読み取り、英語で回答し、変異が病原性かどうかや遺伝子活性を制御する領域を予測する。DNA とテキストは同一のトークン列を共有し、DNA は 6 塩基を 1 トークンとして符号化される。5 つの DNA ベンチマークの平均は 66.7% で、出発点である Qwen3-14B を 27 ポイント上回る。
3briaai/Fibo-2.0-dev1,024 DOWNLOADS · 137 LIKESBria published Fibo-2.0-dev, the diffusers release of its Fibo 2.0 image model, tagged for text-to-image, editing, inpainting and multi-reference work and shipping a LoRA fine-tuning script. The weights are gated behind an auto-approved form and licensed for non-commercial use only. Comfy-Org repacked the same model into single-file ComfyUI builds two days later.Bria 发布 Fibo-2.0-dev，这是其 Fibo 2.0 图像模型的 diffusers 版本，标签涵盖文生图、图像编辑、局部重绘和多参考图生成，并附带一份 LoRA 微调脚本。权重需填写自动通过的申请表才能获取，许可仅限非商业用途。两天后，Comfy-Org 把同一模型重新打包为 ComfyUI 的单文件版本。Bria は、画像モデル Fibo 2.0 の diffusers 版である Fibo-2.0-dev を公開した。テキストから画像、画像編集、インペインティング、複数参照画像といったタグが付き、LoRA の微調整スクリプトも同梱する。重みは自動承認のフォームを通す必要があり、ライセンスは非商用利用に限られる。2 日後には Comfy-Org が同じモデルを ComfyUI 向けの単一ファイル版として再パッケージした。
4FastVideo/FastH3-Omni-Comfy154,490 DOWNLOADS · 130 LIKESFastVideo published ComfyUI-ready builds of its final FastH3 Omni release, which generates video with synchronized audio from a prompt plus ordered image, video and audio references. The repo ships pruned 8-step diffusion weights in BF16 and INT8 ConvRot, alongside Qwen3-VL text encoders and MiniMax-H3 video and audio VAEs. It has drawn 154,490 downloads since October 20.FastVideo 发布了 FastH3 Omni 正式版的 ComfyUI 适配版本，可根据提示词以及按顺序给出的图像、视频和音频参考，生成带同步音频的视频。仓库提供剪枝后的 8 步扩散权重，含 BF16 和 INT8 ConvRot 两种格式，并附带 Qwen3-VL 文本编码器以及 MiniMax-H3 的视频与音频 VAE。自 10 月 20 日上线以来已有 154,490 次下载。FastVideo は、FastH3 Omni 正式版の ComfyUI 対応ビルドを公開した。プロンプトに加えて順序付きの画像、動画、音声の参照から、音声が同期した動画を生成する。リポジトリは枝刈り済みの 8 ステップ拡散モデルを BF16 と INT8 ConvRot の形式で提供し、Qwen3-VL のテキストエンコーダと MiniMax-H3 の動画・音声 VAE も同梱する。10 月 20 日の公開以来、154,490 回ダウンロードされている。
2026-10-23 · FRIDAY · 01:08 PDT
1MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash357 DOWNLOADS · 136 LIKESMiniMax released M3.1-Flash, a native multimodal mixture-of-experts model aimed at coding, agentic workflows, computer use and cybersecurity, with roughly 428B total parameters and 23B active per token. It accepts text, image and video input across a context window of up to 1M tokens. MiniMax reports 73.7 percent on DeepSWE v1.1, 61.7 on OSWorld V2 and 82.2 on CyberGym.MiniMax 发布 M3.1-Flash，这是一款面向编程、智能体工作流、计算机操作和网络安全的原生多模态混合专家模型，总参数约 4280 亿，每个 token 激活 230 亿。模型支持文本、图像和视频输入，上下文窗口最高达 100 万 token。官方给出的成绩包括 DeepSWE v1.1 73.7%、OSWorld V2 61.7、CyberGym 82.2。MiniMax は、コーディング、エージェント的ワークフロー、コンピュータ操作、サイバーセキュリティを狙ったネイティブマルチモーダルの Mixture-of-Experts モデル M3.1-Flash を公開した。総パラメータは約 4280 億、トークンごとの活性化は 230 億で、テキスト、画像、動画を入力でき、文脈長は最大 100 万トークンに達する。同社は DeepSWE v1.1 で 73.7%、OSWorld V2 で 61.7、CyberGym で 82.2 を報告している。
2KRAFTON/Raon-1-mini-preview249 DOWNLOADS · 136 LIKESGame studio KRAFTON published Raon-1 mini, a 30B-A4B mixture-of-experts model it says was trained from scratch, under the Apache 2.0 license. The preview release has built-in reasoning, tool calling for agent workflows, and training across seven languages with an emphasis on Korean. A DFlash2 draft model ships for speculative decoding, alongside MXFP8 and NVFP4 quantizations.游戏公司 KRAFTON 发布 Raon-1 mini，这是一款 30B-A4B 混合专家模型，官方称其完全从零训练，并以 Apache 2.0 许可发布。该预览版内置思考能力，支持面向智能体工作流的工具调用，训练语料覆盖七种语言并侧重韩语。项目同时提供用于推测解码的 DFlash2 草稿模型，以及 MXFP8 和 NVFP4 量化版本。ゲーム企業の KRAFTON は、ゼロから学習したとする 30B-A4B の Mixture-of-Experts モデル Raon-1 mini を Apache 2.0 ライセンスで公開した。このプレビュー版は思考機能を内蔵し、エージェント的ワークフロー向けのツール呼び出しに対応し、韓国語を重視しつつ 7 言語で学習されている。投機的デコード用の DFlash2 ドラフトモデルと、MXFP8 および NVFP4 量子化版も提供される。
2026-10-22 · THURSDAY · 13:14 PDT
1facebook/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m738,000 DOWNLOADS · 1,489 LIKESMeta's DINOv3 ViT-L/16 is the 303-million-parameter checkpoint of its self-supervised vision backbone, pretrained on the LVD-1689M image collection and listing the 7B DINOv3 model as its base. It is published for image feature extraction, producing dense representations for downstream vision work rather than text output. Weights are gated and the repo has drawn 738,000 downloads and 1,489 likes.Meta 的 DINOv3 ViT-L/16 是其自监督视觉骨干网络的 3.03 亿参数检查点，在 LVD-1689M 图像集合上预训练，并将 70 亿参数的 DINOv3 模型列为基础模型。该仓库以图像特征提取为用途发布，输出的是供下游视觉任务使用的稠密表示，而非文本。权重需申请授权，仓库已累积 738,000 次下载和 1,489 次收藏。Meta の DINOv3 ViT-L/16 は、自己教師あり学習による視覚バックボーンの 3 億 300 万パラメータ版チェックポイントで、画像コレクション LVD-1689M で事前学習され、ベースモデルとして 70 億パラメータの DINOv3 を挙げている。画像特徴抽出用として公開され、テキストではなく下流の視覚タスク向けの密な表現を出力する。重みは利用申請制で、累計 738,000 ダウンロード、1,489 いいねを集めている。
2026-10-21 · WEDNESDAY · 13:11 PDT
1InternScience/Sage-A1.558 DOWNLOADS · 140 LIKESShanghai AI Laboratory released weights for Sage-A1.5, a 35B Mixture-of-Experts agentic model built on A1 for long-horizon scientific work. The card highlights subagent orchestration, verification and open scientific discovery, and tags the model for vision, code and tool use. Apache 2.0, with 58 downloads and 140 likes so far.上海人工智能实验室发布了 Sage-A1.5 的权重，这是一个在 A1 基础上构建的 35B 混合专家智能体模型，面向长程科研任务。模型卡重点介绍了子代理编排、自我验证和开放式科学发现，并标注了视觉、代码与工具调用能力。采用 Apache 2.0 许可，目前有 58 次下载和 140 个点赞。上海 AI 研究所（Shanghai AI Laboratory）が Sage-A1.5 の重みを公開した。A1 を基盤とする 350 億パラメータの Mixture-of-Experts エージェントモデルで、長期にわたる科学的作業を狙う。モデルカードはサブエージェントのオーケストレーション、検証、オープンな科学的発見を挙げ、視覚・コード・ツール利用のタグを付けている。Apache 2.0 で、現時点でダウンロード 58、いいね 140。
2RecursiveSI/flint0 DOWNLOADS · 131 LIKESRecursive published Flint, a mixture-of-experts model for coding agents with 39.8 billion total parameters and about 2.5 billion active per token. The card reports 54.9 percent on Terminal-Bench 2.1, 89.7 percent on SWE-bench Pro v2 and 74.2 percent on SWE-bench Verified. This repo holds the BF16 checkpoint and an SGLang serving kit; it has 131 likes and no downloads yet.Recursive 发布了 Flint，一个面向编码代理的混合专家模型，总参数 398 亿，每个 token 激活约 25 亿。模型卡给出的成绩为 Terminal-Bench 2.1 得 54.9%、SWE-bench Pro v2 得 89.7%、SWE-bench Verified 得 74.2%。该仓库提供 BF16 检查点和一套 SGLang 部署工具，目前有 131 个点赞，尚无下载。Recursive がコーディングエージェント向けの Mixture-of-Experts モデル Flint を公開した。総パラメータは 398 億、トークンあたりの活性は約 25 億。モデルカードでは Terminal-Bench 2.1 で 54.9%、SWE-bench Pro v2 で 89.7%、SWE-bench Verified で 74.2% と報告している。本リポジトリは BF16 チェックポイントと SGLang 用の配信キットを収録し、いいね 131、ダウンロードはまだゼロ。
3XHToken/Spark-X2.6-4B85 DOWNLOADS · 132 LIKESSpark-X2.6-4B is XHToken's compact on-device agent model, arriving about a month after Spark-X2.5-4B. It keeps the earlier architecture unchanged and credits improved post-training for its gains in coding, agentic use, long context, multilingual work and reasoning. Apache 2.0, English and Chinese, with 85 downloads and 132 likes.Spark-X2.6-4B 是 XHToken 面向端侧部署的小型智能体模型，距 Spark-X2.5-4B 发布仅一个多月。它完全沿用上一代架构，把在编码、代理任务、长上下文、多语言和推理上的提升归因于改进的后训练。采用 Apache 2.0 许可，支持中英文，目前有 85 次下载和 132 个点赞。Spark-X2.6-4B は XHToken による端末内実行向けの小型エージェントモデルで、Spark-X2.5-4B から約 1 カ月で登場した。アーキテクチャは前世代とまったく同じまま、コーディング・エージェント用途・長文脈・多言語・推論での向上は事後学習の改良によるものだとしている。Apache 2.0 で英語と中国語に対応し、ダウンロード 85、いいね 132。
4ornith-ai/Ornith-1.5-122B742 DOWNLOADS · 125 LIKESOrnith-1.5-122B is a 122B mixture-of-experts model whose self-improvement loop now jointly optimizes task generation, scaffold construction and solution rollouts instead of relying on human-curated tasks and hand-designed harnesses. The team positions it for efficient single-GPU deployment, with a quantized Mobile variant for edge devices. MIT licensed, 742 downloads and 125 likes.Ornith-1.5-122B 是一个 122B 混合专家模型，其自我改进循环现在会联合优化任务生成、脚手架构建和解题推演，而不再依赖人工整理的任务集和手工设计的执行框架。团队称其可在单张 GPU 上高效部署，并提供量化的 Mobile 变体用于端侧设备。采用 MIT 许可，目前有 742 次下载和 125 个点赞。Ornith-1.5-122B は 1220 億パラメータの Mixture-of-Experts モデルで、自己改善ループが人手で用意したタスク集や手作りのハーネスに頼らず、タスク生成・足場（スキャフォールド）構築・解法ロールアウトを同時に最適化する。開発チームは GPU 1 枚での効率的な運用を想定し、端末向けに量子化した Mobile 版も用意する。MIT ライセンスで、ダウンロード 742、いいね 125。
2026-10-20 · TUESDAY · 13:11 PDT
1lodestones/Kromoss5,365 DOWNLOADS · 162 LIKESKromoss is a full fine-tune of OpenMOSS-Team's MOSS-Image-Base at 1024 pixels, released as a drop-in replacement that keeps the same architecture, Qwen3.5-9B text encoder and FLUX.2 decoder as MOSS-Image-SFT. The repo also ships two 8-step turbo LoRAs distilled from the base model. It has about 5,400 downloads and 162 likes.Kromoss 是对 OpenMOSS-Team 的 MOSS-Image-Base 在 1024 像素下做的全量微调，以可直接替换的形式发布，沿用与 MOSS-Image-SFT 相同的架构、Qwen3.5-9B 文本编码器和 FLUX.2 解码器。仓库还附带两个从基础模型蒸馏而来的 8 步 turbo LoRA。目前约有 5400 次下载和 162 个点赞。Kromoss は、OpenMOSS-Team の MOSS-Image-Base を 1024 ピクセルで全面ファインチューニングしたモデルで、MOSS-Image-SFT と同じアーキテクチャ、Qwen3.5-9B のテキストエンコーダ、FLUX.2 のデコーダをそのまま使うドロップイン置き換えとして公開された。リポジトリにはベースモデルから蒸留した 8 ステップの turbo LoRA 2 種も同梱される。ダウンロードは約 5400、いいねは 162。
2inclusionAI/Ling-3.1-flash2,905 DOWNLOADS · 139 LIKESInclusionAI released Ling-3.1-flash, a hybrid-linear mixture-of-experts reasoning model with 560 billion total parameters, 25 billion active per token and a 1 million token context window. The MIT-licensed upgrade to Ling-3.0-flash targets agents, search, office work and software engineering, reporting results on GDPVal-AA V2.1, FrontierSWE and Terminal-Bench 4.0.inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash，一款混合线性 MoE 推理模型，总参数 5600 亿、每 token 激活 250 亿，上下文窗口 100 万 token。这一采用 MIT 许可、在 Ling-3.0-flash 基础上升级的模型面向通用智能体、搜索、办公和软件工程，并给出了 GDPVal-AA V2.1、FrontierSWE 和 Terminal-Bench 4.0 上的成绩。inclusionAI は、ハイブリッド線形 MoE の推論モデル Ling-3.1-flash を公開した。総パラメータ 5600 億、トークンあたりの活性パラメータ 250 億、コンテキスト長は 100 万トークン。MIT ライセンスで、Ling-3.0-flash を改良したもので、汎用エージェント、検索、オフィス業務、ソフトウェア工学を狙い、GDPVal-AA V2.1、FrontierSWE、Terminal-Bench 4.0 の結果を示している。
3orcarouter/OrcaCyber-Nano-1.018,606 DOWNLOADS · 148 LIKESOrcaCyber-Nano-1.0 publishes GGUF builds of a cybersecurity-focused vision-language model meant to run locally under llama.cpp. The card lists reverse engineering, reasoning and function calling, and the repo ships quantizations from a 2 GB Q8_0 up to a 15.7 GB mix plus a separate vision projector. Access is gated, and it has about 18,600 downloads.OrcaCyber-Nano-1.0 发布了一个面向网络安全的视觉语言模型的 GGUF 版本，目标是在 llama.cpp 下本地运行。模型卡列出的能力包括逆向工程、推理和函数调用；仓库提供从 2 GB 的 Q8_0 到 15.7 GB 混合量化的多个版本，另附独立的视觉投影器。该仓库需申请访问，目前下载量约 1.86 万次。OrcaCyber-Nano-1.0 は、サイバーセキュリティ向けの視覚言語モデルを GGUF 形式で公開したもので、llama.cpp によるローカル実行を想定している。モデルカードはリバースエンジニアリング、推論、関数呼び出しを挙げ、リポジトリには 2 GB の Q8_0 から 15.7 GB の混合量子化まで複数の版と、別建ての画像プロジェクタが含まれる。アクセスは承認制で、ダウンロードは約 1 万 8600 件。
4nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB6,820 DOWNLOADS · 135 LIKESNVIDIA released a natively 2-bit build of Nemotron 3.5 Bolt, a vision-language model with 74 billion total parameters and 9 billion active per token, quantized to fit in 24 GB of memory. NVIDIA positions it for everyday agentic work on a local machine, running alongside other applications under the OpenMDW-1.1 license.英伟达发布了 Nemotron 3.5 Bolt 的原生 2 比特版本，这是一款总参数 740 亿、每 token 激活 90 亿的视觉语言模型，经量化后可装入 24 GB 显存。英伟达将其定位为在本地机器上处理日常智能体任务、并能与其他应用同时运行的模型，采用 OpenMDW-1.1 许可。NVIDIA は、総パラメータ 740 億、トークンあたりの活性パラメータ 90 億の視覚言語モデル Nemotron 3.5 Bolt を、ネイティブ 2 ビットで量子化して 24 GB のメモリーに収まるようにした版を公開した。ローカル環境で日常的なエージェント作業をこなし、他のアプリと並行して動かす用途を想定しており、ライセンスは OpenMDW-1.1。