1mistralai/Timestral-209M2,601 DOWNLOADS · 183 LIKESMistral released Timestral, a family of time series foundation models for zero-shot forecasting; this repository holds the 209M checkpoint, with 5M, 28M and 123M versions alongside. The patch-based transformer handles univariate and multivariate series, past and known-future covariates and 21 quantiles, taking up to 32,768 history steps and forecasting 1,024 in one pass. It reports 0.658 MASE on GIFT-Eval.Mistral 发布了面向零样本预测的时间序列基础模型系列 Timestral,本仓库为 2.09 亿参数的检查点,同系列还有 5M、28M 和 123M 版本。这一基于分块的 Transformer 支持单变量与多变量序列、历史协变量与已知未来协变量以及 21 个分位数,可接收最多 32,768 个历史时间步,并在一次前向传播中预测 1,024 步。官方称其在 GIFT-Eval 上的 MASE 为 0.658。Mistral は、ゼロショット予測向けの時系列基盤モデル群 Timestral を公開した。本リポジトリは 2.09 億パラメータのチェックポイントで、5M・28M・123M 版も併せて提供される。パッチベースの Transformer は単変量・多変量の系列、過去および既知の将来共変量、21 分位点に対応し、最大 32,768 ステップの履歴を受け取って 1,024 ステップを 1 回の順伝播で予測する。GIFT-Eval の MASE は 0.658 と報告されている。
2nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF161,779 DOWNLOADS · 137 LIKESNVIDIA released Dory 1.0 4B, a looped latent-recurrent language model that repeatedly applies a shared block of layers to spend more compute per token. The normalized-GPT architecture interleaves sliding-window and full-attention layers and supports context up to 256K tokens in English. It ships in BF16 under the OpenMDW 1.1 license for commercial and non-commercial use.英伟达发布 Dory 1.0 4B,这是一个循环式潜在递归语言模型,通过反复调用同一组共享层来为每个 token 投入更多算力。其归一化 GPT 架构交替使用滑动窗口注意力层和全注意力层,支持最长 256K token 的英文上下文。该模型以 BF16 精度发布,采用 OpenMDW 1.1 许可,可用于商业与非商业用途。NVIDIA は、共有層のブロックを繰り返し適用してトークンごとの計算量を増やすループ型(潜在再帰)言語モデル Dory 1.0 4B を公開した。正規化 GPT アーキテクチャはスライディングウィンドウ注意層と全注意層を交互に配置し、英語で最大 256K トークンの文脈に対応する。BF16 で提供され、ライセンスは OpenMDW 1.1 で商用・非商用ともに利用できる。
2026-10-18 · SUNDAY · 13:05 PDT
1nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP47,599 DOWNLOADS · 153 LIKESNVIDIA published an NVFP4 build of Nemotron 3.5 Super VL, a vision-language model aimed at reasoning, coding, tool use and document and video understanding. It interleaves Mamba-2, mixture-of-experts and attention layers with a C-RADIO vision encoder, carrying 120B total and 12B active parameters with context up to 1M tokens. The weights come from quantization-aware distillation of the BF16 release.英伟达发布了 Nemotron 3.5 Super VL 的 NVFP4 版本,这是一款面向推理、编程、工具调用以及文档和视频理解的视觉语言模型。它交错排布 Mamba-2、混合专家和注意力层,并搭配 C-RADIO 视觉编码器,总参数 1200 亿、激活参数 120 亿,上下文长度最高支持 100 万 token。其权重由 BF16 版本经量化感知蒸馏得到。NVIDIA は Nemotron 3.5 Super VL の NVFP4 版を公開した。推論、コーディング、ツール利用、文書および動画の理解を狙う視覚言語モデルである。Mamba-2、Mixture-of-Experts、アテンション層を交互に配し、C-RADIO 視覚エンコーダーを組み合わせており、総パラメータ 1200 億、アクティブ 120 億で、最大 100 万トークンの文脈長に対応する。重みは BF16 版からの量子化対応蒸留で得られている。
2reflection/Beam-1.0-501B-A23B1,591 DOWNLOADS · 146 LIKESReflection released Beam 1.0, a sparse mixture-of-experts text model with 501B total and 23B active parameters and a 1M-token context window. The Apache-2.0 release ships instruction-tuned weights in BF16, FP8 and NVFP4, and targets agentic tool use, software engineering and math and science reasoning. Reflection says it matches comparable open models using about 3x fewer reasoning tokens.Reflection 发布了 Beam 1.0,这是一款稀疏混合专家文本模型,总参数 5010 亿、激活参数 230 亿,上下文窗口为 100 万 token。该版本以 Apache-2.0 许可发布,提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种数值格式的指令微调权重,面向智能体工具调用、软件工程以及数学与科学推理。Reflection 称其在推理 token 用量约为同类开源模型三分之一的情况下达到相当的效果。Reflection は Beam 1.0 を公開した。総パラメータ 5010 億、アクティブ 230 億のスパースな Mixture-of-Experts テキストモデルで、100 万トークンの文脈窓を持つ。Apache-2.0 ライセンスで BF16、FP8、NVFP4 の指示チューニング済み重みを提供し、エージェント的なツール利用、ソフトウェア開発、数学・科学の推論を狙う。同社は、推論トークンを約 3 分の 1 に抑えながら同等の公開モデルに匹敵すると述べている。
2026-10-17 · SATURDAY · 13:11 PDT
1deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-10170 DOWNLOADS · 862 LIKESDeepSeek published DeepSeek-V4.1-Flash-1017, an MIT-licensed refresh of V4.1-Flash that it calls a minor update but which lifts every benchmark on its own card: Terminal-Bench 4.0 goes from 31.2 to 42.3, Apex Bench from 64.6 to 72.1 and ProgramBench from 20.3 to 29.1. DeepSeek says it also finishes tasks faster and with shorter outputs. Weights ship in FP8 with FP4 experts.DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是 V4.1-Flash 的 MIT 许可更新版。官方称其为小幅更新,但模型卡上所列基准全部提升:Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升至 42.3,Apex Bench 从 64.6 升至 72.1,ProgramBench 从 20.3 升至 29.1。DeepSeek 还表示该模型完成任务更快、输出更短。权重以 FP8 发布,专家层为 FP4。DeepSeek は、V4.1-Flash を MIT ライセンスで更新した DeepSeek-V4.1-Flash-1017 を公開した。同社はマイナー更新と位置づけるが、モデルカード掲載のベンチマークはすべて改善しており、Terminal-Bench 4.0 は 31.2 から 42.3、Apex Bench は 64.6 から 72.1、ProgramBench は 20.3 から 29.1 へ伸びた。タスクの所要時間と出力長も短くなったとしている。重みは FP8、エキスパート部分は FP4 で配布される。
2026-10-16 · FRIDAY · 13:14 PDT
1datalab-to/indra-ocr442 DOWNLOADS · 124 LIKESDatalab released Indra OCR, a 1M-parameter recognizer that it says reads up to 49 pages per second on CPU and turns PDFs and images into markdown, plain text or JSON with boxes. The release ships as about 18 MB of ONNX models with no PyTorch, covering line detection, reading order, layout labels and 14 languages.Datalab 发布 Indra OCR,主识别器约 100 万参数,官方称在 CPU 上每秒可读多达 49 页,并把 PDF 和图片转成 Markdown、纯文本或带坐标框的 JSON。整套权重约 18 MB,以 ONNX 形式发布、不依赖 PyTorch,涵盖行检测、阅读顺序、版面标签和 14 种语言。Datalab が Indra OCR を公開した。認識器は約 100 万パラメータで、CPU で毎秒最大 49 ページを読めるとされ、PDF や画像を Markdown、プレーンテキスト、座標付き JSON に変換する。配布物は約 18 MB の ONNX モデルで PyTorch を必要とせず、行検出、読み順、レイアウト種別、14 言語に対応する。
2026-10-15 · THURSDAY · 13:15 PDT
1black-forest-labs/flux-3-image-klein3,241 DOWNLOADS · 161 LIKESBlack Forest Labs opened the weights of FLUX 3 Image Klein today, a 5.6B-parameter image generation and editing model. It keeps the native 4K output, bounding-box placement and pixel-precise editing of the larger FLUX 3 Image, runs on a single consumer GPU, and ships base, distilled and FP8, NVFP4 and INT8 builds. The FLUX Kommunity License allows free commercial use below $5 million in annual revenue.Black Forest Labs 今日开放了 FLUX 3 Image Klein 的权重,这是一个 56 亿参数的图像生成与编辑模型。它保留了更大的 FLUX 3 Image 的原生 4K 输出、边界框布局与像素级精确编辑能力,可在单张消费级 GPU 上运行,并同时提供基础版、蒸馏版以及 FP8、NVFP4 和 INT8 构建。FLUX Kommunity 许可证允许年收入低于 500 万美元者免费商用。Black Forest Labs は本日、56 億パラメータの画像生成・編集モデル FLUX 3 Image Klein の重みを公開した。上位の FLUX 3 Image と同じネイティブ 4K 出力、バウンディングボックスによる配置、ピクセル単位の編集を備え、コンシューマ向け GPU 1 枚で動作する。ベース版、蒸留版、FP8・NVFP4・INT8 ビルドが同時に提供される。FLUX Kommunity ライセンスにより、年間売上 500 万ドル未満なら商用利用も無償である。
2meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B402 DOWNLOADS · 150 LIKESMeta published the weights of Muse Spark Open, a sparse mixture-of-experts model with 816B total and about 42B active parameters and a 1M-token context. Meta aims it at coding and agentic work, calls it the most capable US open-weight model to date, and says it is the first of its class to run on a desktop, on two Apple M5 Ultra Mac Studios. It ships under the Muse Model License.Meta 公开了 Muse Spark Open 的权重,这是一个稀疏专家混合模型,总参数 8160 亿、激活约 420 亿,上下文长度 100 万 token。Meta 将其定位于编程与智能体任务,称这是迄今能力最强的美国开放权重模型,并表示它是同级别中第一个能在桌面设备上运行的模型,所需配置为两台 Apple M5 Ultra Mac Studio。模型以 Muse Model License 发布。Meta は Muse Spark Open の重みを公開した。総パラメータ 8160 億、活性化は約 420 億のスパース MoE モデルで、文脈長は 100 万トークンである。Meta はコーディングとエージェント用途に向けた位置づけとし、米国の開放重みモデルで現時点で最も高性能だと説明する。同クラスで初めてデスクトップで動かせるモデルでもあり、Apple M5 Ultra の Mac Studio 2 台を用いるという。ライセンスは Muse Model License である。
3autotrust/GLM5.3-Flash-E192-DGX-Spark7,230 DOWNLOADS · 179 LIKESAn unofficial build of GLM-5.3-Flash keeps 192 of the 288 routed experts in each layer, selected by neural architecture search, and quantizes them to NVFP4. That cuts the weights to 132 GB from 306 GB while still activating 18B parameters per token, so a single 180 GB Blackwell GPU runs it with about 32 GiB of KV cache. An NVFP4 draft model for speculative decoding ships with it.这是 GLM-5.3-Flash 的一个非官方构建:每层从 288 个路由专家中保留 192 个,由神经架构搜索挑选,并将专家量化为 NVFP4。权重体积由 306 GB 降至 132 GB,每 token 仍激活 180 亿参数,因此单张 180 GB 的 Blackwell GPU 即可运行,并留出约 32 GiB 的 KV 缓存。仓库同时提供用于投机解码的 NVFP4 草稿模型。GLM-5.3-Flash の非公式ビルドで、各層のルーテッドエキスパート 288 個のうち 192 個をニューラルアーキテクチャ探索で選んで残し、NVFP4 に量子化している。重みは 306 GB から 132 GB に縮み、1 トークンあたりの活性化は 180 億パラメータを保つため、180 GB の Blackwell GPU 1 枚で KV キャッシュ約 32 GiB を確保して動く。投機的デコード用の NVFP4 ドラフトモデルも同梱される。
4Cloudflare/clef-omni2,949 DOWNLOADS · 121 LIKESCloudflare released Clef-Omni, a 30B-A3B mixture-of-experts model post-trained from Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct that turns a state and a schema of typed questions into decisions. It reads the state as text, JSON, images, audio or video and returns a probability for every allowed option in a single forward pass, with no free-form text to parse. A joint schema head scores all options of all questions together.Cloudflare 发布了 Clef-Omni,这是一个 30B-A3B 的专家混合模型,由 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 后训练而来,可把一份状态和一组带类型的问题模式转化为决策。它能以文本、JSON、图像、音频或视频读取状态,并在一次前向传播中为每个允许选项给出概率,无需解析自由文本。模型通过一个联合模式头对所有问题的所有选项统一打分。Cloudflare は Clef-Omni を公開した。Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct を事後学習した 30B-A3B の MoE モデルで、状態と型付き質問のスキーマを受け取って決定を返す。状態はテキスト、JSON、画像、音声、動画として読み取り、許可された選択肢ごとの確率を 1 回の前向き計算で返すため、自由文を解析する必要がない。共同スキーマヘッドが全質問の全選択肢をまとめて採点する。
2026-10-14 · WEDNESDAY · 13:11 PDT
1JetBrains/Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking1,783 DOWNLOADS · 130 LIKESJetBrains released Mellum2.1 Thinking, an Apache 2.0 coding model with 12B total and 2.5B active parameters and a 131k context. The architecture is unchanged from Mellum2: almost all the work went into reinforcement learning, including training inside real repositories with shell and file-editing tools. JetBrains reports LiveCodeBench v6 at 82.0 against 69.4 for its predecessor, and 47.0 on SWE-bench Verified.JetBrains 发布了 Mellum2.1 Thinking,这是一个 Apache 2.0 许可的代码模型,总参数 120 亿、激活参数 25 亿,上下文长度 131k。架构与 Mellum2 相同,改进几乎全部来自后训练中的强化学习,包括让模型在真实代码仓库中使用 shell 和文件编辑工具进行训练。官方报告 LiveCodeBench v6 得分 82.0,上一代为 69.4;SWE-bench Verified 为 47.0。JetBrains は Mellum2.1 Thinking を公開した。Apache 2.0 のコーディングモデルで、総パラメータ 120 億・活性化 25 億、文脈長は 131k である。アーキテクチャは Mellum2 から変わらず、改良のほぼすべては強化学習による事後学習に充てられ、シェルとファイル編集ツールを備えた実際のリポジトリ内での学習も含む。LiveCodeBench v6 は前世代の 69.4 に対し 82.0、SWE-bench Verified は 47.0 と同社は報告している。
2026-10-13 · TUESDAY · 13:16 PDT
1AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF208,575 DOWNLOADS · 402 LIKESAtomicChat published an abliterated build of Qwen3-VL-8B-Instruct, the text encoder Qwen-Image-2.1 runs on, packaged as GGUF to drop into stable-diffusion.cpp beside the Turbo denoiser weights. The uploader reports the encoder's refusal rate falling from 88.9 to 1.2 percent in English and 38 to 0 percent in Russian on held-out prompts, with MMLU unchanged at 77.35 percent.AtomicChat 发布了 Qwen3-VL-8B-Instruct 的消除拒答版本,该模型正是 Qwen-Image-2.1 所用的文本编码器,这次以 GGUF 格式打包,可与 Turbo 去噪权重一起直接用于 stable-diffusion.cpp。上传者称,在留出提示集上,该编码器的英文拒答率从 88.9% 降至 1.2%,俄文从 38% 降至 0%,而 MMLU 成绩维持在 77.35% 不变。AtomicChat は、Qwen-Image-2.1 が用いるテキストエンコーダー Qwen3-VL-8B-Instruct から拒否の方向を除いた版を公開した。GGUF 形式でまとめられ、Turbo のデノイザー重みと並べて stable-diffusion.cpp にそのまま差し込める。投稿者によると、未公開のプロンプトでの拒否率は英語で 88.9% から 1.2%、ロシア語で 38% から 0% に下がり、MMLU は 77.35% で変わらないという。
2dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP878,622 DOWNLOADS · 606 LIKESdealignai's build of DeepSeek-V4.1-Flash removes the model's refusal behaviour at the weight level while leaving the native FP8 checkpoint, routed experts, vision tower and 1M-token context in place, so it loads like the base model with no runtime hooks. The underlying mixture of experts has a 552B-parameter backbone and activates 8B to 16B parameters per token.dealignai 版 DeepSeek-V4.1-Flash 在权重层面移除了模型的拒答行为,同时保留原生 FP8 检查点、路由专家、视觉塔和 100 万 token 上下文,因此无需任何运行时钩子,加载方式与基座模型一致。其底层混合专家架构主干为 5520 亿参数,每个 token 激活 80 亿至 160 亿参数。dealignai による DeepSeek-V4.1-Flash は、拒否の挙動を重みのレベルで取り除きつつ、ネイティブの FP8 チェックポイント、ルーティングされたエキスパート、視覚タワー、100万トークンの文脈をそのまま残しており、実行時のフックなしで基盤モデルと同じように読み込める。基になる MoE はバックボーンが 5520 億パラメータで、1トークンあたり 80 億〜160 億を活性化する。
3vllm-sr/d31,156 DOWNLOADS · 135 LIKESThe vLLM Semantic Router project released d3, a 26B multimodal decision model that answers choice, yes/no and score questions about text, images or video in a single pass and returns a probability for every answer without generating text. It reports 66.3 on the Jev Decision Index 0.3.2, 10.4 points above its 27B predecessor, and a median 54.4 ms per text request. Apache-2.0.vLLM Semantic Router 项目发布了 d3,一个 260 亿参数的多模态决策模型:对文本、图像或视频提出的选择题、是非题与评分题,它在一次前向计算中全部作答,并为每个答案给出概率,而不生成任何文本。官方称其在 Jev Decision Index 0.3.2 上得分 66.3,比上一代 270 亿参数模型高 10.4 分,文本请求的中位耗时为 54.4 毫秒。采用 Apache-2.0 许可。vLLM Semantic Router プロジェクトが、260億パラメータのマルチモーダル決定モデル d3 を公開した。テキストや JSON に画像や動画を添えた入力に対し、選択、はい・いいえ、採点の問いを1回の推論でまとめて答え、文章を生成せずに各回答の確率を返す。Jev Decision Index 0.3.2 で 66.3 と、前世代の270億パラメータ版を 10.4 ポイント上回り、テキスト要求の中央値は 54.4 ミリ秒だという。Apache-2.0。