1unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF4,048 DOWNLOADS · 268 LIKESUnsloth 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.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。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。
2skt/A.X-K21,218 DOWNLOADS · 74 LIKESSK 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.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。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。
2026-07-31 · FRIDAY · 13:05 PDT
1deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-07310 DOWNLOADS · 869 LIKESDeepSeek 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.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。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。
2thinkingmachines/Inkling-Small2,971 DOWNLOADS · 186 LIKESThinking 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.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。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。
3XYZAILab/XYZ-Aquila-mini579 DOWNLOADS · 350 LIKESXYZ 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.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。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。
4XYZAILab/XYZ-Aquila-pro869 DOWNLOADS · 326 LIKESAquila-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.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。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。
5empero-ai/Qwythos-27B-v1864 DOWNLOADS · 78 LIKESEmpero'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.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。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。
2026-07-30 · THURSDAY · 12:36 PDT
1unsloth/Kimi-K3-GGUF12,178 DOWNLOADS · 203 LIKESGGUF 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.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。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。
2Audio8/Audio8-TTS-Preview-0.6b225 DOWNLOADS · 116 LIKESA 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.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。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。
3Comfy-Org/Mage-Flow44,714 DOWNLOADS · 95 LIKESMicrosoft'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.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。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。
4EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2201 DOWNLOADS · 85 LIKESA 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.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。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。
5LiquidAI/LFM2.5-Encoder-230M7,353 DOWNLOADS · 69 LIKESA 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.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。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。
2026-07-29 · WEDNESDAY · 12:40 PDT
1unsloth/Kimi-K3410 DOWNLOADS · 163 LIKESUnsloth'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.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。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。
2nota-ai/Solar-Open2-250B-Nota-NVFP46,189 DOWNLOADS · 137 LIKESNota 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.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。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。
3microsoft/Mage-VL702 DOWNLOADS · 91 LIKESMicrosoft 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.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。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。
4amd/Instella-MoE-16B-A3B-Think730 DOWNLOADS · 77 LIKESAMD'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.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。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。
5LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M5,327 DOWNLOADS · 66 LIKESLiquid 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.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。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。
2026-07-28 · TUESDAY · 12:40 PDT
1moonshotai/Kimi-K399,214 DOWNLOADS · 7,840 LIKESMoonshot 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.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。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。
2LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V6-GGUF99,660 DOWNLOADS · 193 LIKESThe 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.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。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。
3microsoft/VibeVoice-ASR-BitNet1,754 DOWNLOADS · 86 LIKESMicrosoft'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.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。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。
4ProCreations/grug-27b1,170 DOWNLOADS · 70 LIKESA 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.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。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。
5microsoft/Mage-Flow-Turbo1,582 DOWNLOADS · 71 LIKESA 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.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。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。
2026-07-27 · MONDAY · 00:40 PDT
1owensong/Inflect-Nano-v2252 DOWNLOADS · 79 LIKESThe 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.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。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。
2Lightricks/LTX-2.3-22b-IC-LoRA-Clean-Plate0 DOWNLOADS · 79 LIKESLightricks 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.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。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。
3poolside/Laguna-XS-2.123,776 DOWNLOADS · 181 LIKESPoolside 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.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。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。
4DavidAU/Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF55,444 DOWNLOADS · 86 LIKESA 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.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。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。
5PaddlePaddle/HPD-Parsing797 DOWNLOADS · 64 LIKESPaddlePaddle 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.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。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。
2026-07-26 · SUNDAY · 12:37 PDT
1owensong/Inflect-Micro-v247 DOWNLOADS · 116 LIKESA 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.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。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。
2microsoft/Fara1.5-27B1,039 DOWNLOADS · 97 LIKESMicrosoft 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.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。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。
3LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF60,643 DOWNLOADS · 156 LIKESA 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.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。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。
4microsoft/Mage-Flow-Edit-Turbo843 DOWNLOADS · 79 LIKESMicrosoft 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.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。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。
5unsloth/Ornith-1.0-35B-GGUF90,764 DOWNLOADS · 99 LIKESGGUF 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.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。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。