1ukisai/Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF58,021 DOWNLOADS · 138 LIKESukisai has published compact mixed-precision GGUF builds of its Swift 1.5 Qwen3.8-27B model for llama.cpp. The quantization reuses the per-tensor bit allocations from ISTA-DASLab's GSQ-RCO release with Swift-specific refinement, and the underlying 1.5 model extends Swift 1.0 with post-training aimed at long-horizon agentic work.ukisai 发布了其 Swift 1.5 Qwen3.8-27B 模型的紧凑型混合精度 GGUF 版本,可在 llama.cpp 中运行。量化沿用 ISTA-DASLab 的 GSQ-RCO 逐张量比特分配方案并针对 Swift 做了调整;作为基础的 1.5 版在 Swift 1.0 之上追加了面向长周期智能体任务的后训练。ukisai が、自社モデル Swift 1.5 Qwen3.8-27B の小型な混合精度 GGUF ビルドを llama.cpp 向けに公開した。量子化は ISTA-DASLab の GSQ-RCO で用いられたテンソル単位のビット配分を流用しつつ Swift 向けに調整したもの。基となる 1.5 は、長期的なエージェント作業を狙った事後学習を Swift 1.0 に加えている。
2Alissonerdx/BFS-Best-Face-Swap150,020 DOWNLOADS · 1,005 LIKESBFS is a collection of LoRA adapters for face, head and body replacement in image generation. Separate releases target Qwen Image 2.1, Qwen Image Edit, Flux 2 Klein and Krea 2, each with its own base model, input order and prompt contract, alongside experimental LTX-2 workflows.BFS 是一组用于图像生成中人脸、头部与身体替换的 LoRA 适配器。针对 Qwen Image 2.1、Qwen Image Edit、Flux 2 Klein 与 Krea 2 分别提供了独立版本,各自对应不同的基础模型、输入顺序与提示词约定,此外还包含实验性的 LTX-2 工作流。BFS は、画像生成における顔・頭部・身体の差し替え用 LoRA アダプタ群である。Qwen Image 2.1、Qwen Image Edit、Flux 2 Klein、Krea 2 ごとに個別のリリースがあり、それぞれ基盤モデル・入力順序・プロンプトの取り決めが異なる。実験的な LTX-2 向けワークフローも含まれる。
2026-09-27 · SUNDAY · 13:10 PDT
1SupersonicLabs/Julia-1274 DOWNLOADS · 176 LIKESSupersonic Labs released Julia 1, a 144.3M-parameter decision model that turns a state, a question and candidate answers into one typed decision, covering classification, routing, ordered scores and Boolean calls. Measured on 2026-09-24 it hit 73.15% on a 2,000-case typed-decision suite and 71.50% macro accuracy across 52 MASSIVE locales.Supersonic Labs 发布了 Julia 1,一个 1.443 亿参数的决策模型,它把状态、问题和候选答案转换为一个带类型的决策,涵盖分类、路由、有序打分和布尔判断。2026 年 9 月 24 日的测评显示,它在 2,000 例带类型决策测试集上取得 73.15%,在 MASSIVE 的 52 种语言环境上取得 71.50% 的宏平均准确率。Supersonic Labs が Julia 1 を公開した。1 億 4,430 万パラメータの決定モデルで、状態・質問・候補となる回答を一つの型付き決定に変換し、分類、ルーティング、順序付きスコア、真偽判定までを同じインターフェースで扱う。2026 年 9 月 24 日の計測では、2,000 件の型付き決定スイートで 73.15%、MASSIVE の 52 ロケール全体でマクロ精度 71.50% を記録した。
2SupraLabs/Supra2-IMG515 DOWNLOADS · 148 LIKESSupra Labs' Supra2-IMG is a 104M-parameter diffusion transformer that generates 256x256 images from text, trained from scratch for 10 epochs on 5.6M captioned images from FLUX-Reason-6M. It pairs a frozen Flan-T5-Base encoder with SD-VAE-FT-MSE, took about 9 hours on a single H100, and ships under Apache-2.0 with an inference script.Supra Labs 的 Supra2-IMG 是一个 1.04 亿参数的扩散 Transformer,可根据文本生成 256x256 图像,在 FLUX-Reason-6M 的 560 万张带描述图像上从零训练 10 个轮次。它搭配冻结的 Flan-T5-Base 文本编码器与 SD-VAE-FT-MSE,训练在单张 H100 上约耗时 9 小时,以 Apache-2.0 许可发布并附带推理脚本。Supra Labs の Supra2-IMG は、テキストから 256x256 の画像を生成する 1 億 400 万パラメータの拡散トランスフォーマーだ。FLUX-Reason-6M のキャプション付き画像 560 万枚で 10 エポック、ゼロから学習した。凍結した Flan-T5-Base エンコーダと SD-VAE-FT-MSE を組み合わせ、H100 1 枚で約 9 時間の学習、Apache-2.0 ライセンスで推論スクリプトも同梱する。
2026-09-26 · SATURDAY · 13:09 PDT
1DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF1,603,479 DOWNLOADS · 1,198 LIKESGGUF quants of DavidAU's Qwen3.8-27B TURBO fine-tune, which the author reports as the first to pass 730 on ARC-C and 880 on ARC-E at 8-bit, and 718 on ARC-C at 4-bit. TURBO refers to cutting thinking tokens by half to as much as a tenth while holding output detail. The repo has drawn 1.6 million downloads.DavidAU 的 Qwen3.8-27B TURBO 微调模型的 GGUF 量化版本。作者称它是首个在 8 位下 ARC-C 超过 730、ARC-E 超过 880,并在 4 位下 ARC-C 超过 718 的微调模型。TURBO 指的是把思考 token 削减一半乃至十分之一,同时保持输出的细节。该仓库已获得 160 万次下载。DavidAUによるQwen3.8-27B TURBOファインチューンのGGUF量子化版。著者は、8ビットでARC-C 730およびARC-E 880を超え、4ビットでもARC-C 718を超えた最初のファインチューンだとしている。TURBOは、出力の詳細さを保ちながら思考トークンを半分から最大10分の1まで削ることを指す。リポジトリのダウンロードは160万件に達した。
2fastino/GLiNER2.5-Decide14,772 DOWNLOADS · 184 LIKESGLiNER2.5-Decide is a 340M-parameter English classification model that accepts any label set at call time - intent, routing, sentiment, priority, policy or multi-label tags - in a single forward pass. It needs no prompt template and generates no tokens, loading locally through AutoExtractor. One call can score several heads at once.GLiNER2.5-Decide 是一个 3.4 亿参数的英文分类模型,可在调用时接收任意标签集——意图、路由、情感、优先级、策略或多标签标记——并在一次前向传播中完成。它不需要提示词模板,也不生成任何 token,通过 AutoExtractor 在本地加载。单次调用即可同时给多个分类头打分。GLiNER2.5-Decideは3.4億パラメータの英語分類モデルで、意図、ルーティング、感情、優先度、ポリシー、マルチラベルのタグなど、任意のラベル集合を呼び出し時に受け取り、1回の順伝播で処理する。プロンプトテンプレートは不要でトークンも生成せず、AutoExtractorからローカルに読み込める。1回の呼び出しで複数のヘッドを同時に採点できる。
3moondream/parakeet-redux1,636 DOWNLOADS · 159 LIKESMoondream released a 1.58-bit rebuild of NVIDIA's parakeet-tdt-0.6b-v3 speech recognizer in which every encoder weight is -1, 0 or +1, on the same architecture and tokenizer. It fits in 178 MB and runs at 113 times real time on eight x86 CPU cores, which the team measures as 2.5 times the fastest other Parakeet runtime. It stays within 0.3 WER of the original on English and beats it on the 25-language FLEURS set.Moondream 发布了英伟达 parakeet-tdt-0.6b-v3 语音识别模型的 1.58 位重建版:架构与分词器不变,但编码器的每个权重都只取 -1、0 或 +1。它体积为 178 MB,在八个 x86 CPU 核心上以 113 倍实时速度运行,团队测得这是其他最快 Parakeet 运行时的 2.5 倍。英语上与原版的词错率相差不超过 0.3,在 25 语种的 FLEURS 集上还优于原版。MoondreamがNVIDIAの音声認識モデルparakeet-tdt-0.6b-v3を1.58ビットで作り直した。アーキテクチャとトークナイザーは同じまま、エンコーダーの全重みを-1、0、+1のいずれかにしている。サイズは178MBで、x86 CPU 8コアで実時間の113倍の速度で動作し、同チームの計測では他の最速Parakeetランタイムの2.5倍にあたる。英語ではWERの差が0.3以内にとどまり、25言語のFLEURSでは元モデルを上回る。
4orcarouter/OrcaSAQ-2-27B1,182 DOWNLOADS · 153 LIKESOrcaSAQ-2-27B compresses Qwen3.8-27B from a 54 GB BF16 checkpoint to 12.3 GB using OrcaRouter's proprietary 3-bit mixed-precision quantization. The publisher reports a 0.02 percent perplexity change, 93.2 percent top-1 agreement with the original and a 262K context window. It is aimed at long-horizon agents, coding, tool use and stateful execution.OrcaSAQ-2-27B 用 OrcaRouter 自有的 3 位混合精度量化方案,把 Qwen3.8-27B 从 54 GB 的 BF16 检查点压缩到 12.3 GB。发布方称困惑度仅变化 0.02%,与原模型的 top-1 一致率为 93.2%,上下文窗口为 262K。该模型面向长程智能体、编程、工具调用和有状态执行等场景。OrcaSAQ-2-27Bは、OrcaRouter独自の3ビット混合精度量子化により、Qwen3.8-27Bを54GBのBF16チェックポイントから12.3GBへ圧縮したモデル。公開元はパープレキシティの変化が0.02%、元モデルとのtop-1一致率93.2%、コンテキスト長262Kと報告している。長期ホライズンのエージェント、コーディング、ツール利用、ステートフルな実行を狙う。
2026-09-25 · FRIDAY · 13:11 PDT
1StarDoc-AI/TeleOCR32,056 DOWNLOADS · 300 LIKESAn Apache-2.0 document parsing model built on Qwen2.5-VL that handles clean digital files and photographs of pages in one system. The card points to a GitHub repository and carries a leaderboard badge claiming a top score on OmniDocBench v1.6. It has been downloaded about 32,000 times.一个基于 Qwen2.5-VL、以 Apache-2.0 许可发布的文档解析模型,能在同一套系统中处理原生电子文档与相机拍摄的页面。模型卡指向一个 GitHub 仓库,并带有在 OmniDocBench v1.6 上取得最佳成绩的榜单徽章。该模型已被下载约 3.2 万次。Qwen2.5-VL を土台にした Apache-2.0 ライセンスの文書解析モデルで、デジタル文書とカメラで撮影したページを一つの仕組みで処理する。モデルカードには GitHub リポジトリへのリンクと、OmniDocBench v1.6 で首位という順位表バッジが掲げられている。ダウンロード数は約 3 万 2,000 件。
2Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo47,873 DOWNLOADS · 221 LIKESA few-step student of Qwen-Image-2.1 that Viggle trained with distribution matching distillation. It generates images and instruction-driven edits from one to three reference images in six transformer passes instead of 40 and without classifier-free guidance, which the card puts at roughly five times faster end to end than the base model.Viggle 用分布匹配蒸馏训练出的 Qwen-Image-2.1 少步数学生模型。它只需 6 次 Transformer 前向、且不使用无分类器引导,即可完成文生图以及基于 1 至 3 张参考图的指令式编辑,而原模型需要 40 步;模型卡称端到端速度约为原模型的五倍。Viggle が分布マッチング蒸留で訓練した Qwen-Image-2.1 の少ステップ版。40 ステップを要する元モデルに対し、Transformer の順伝播 6 回、しかも classifier-free guidance なしで画像生成と 1〜3 枚の参照画像を使った指示ベースの編集をこなし、カードでは端から端まででおよそ 5 倍速いとしている。
3apple/LensVLM-9B812 DOWNLOADS · 208 LIKESApple's 9B vision-language model reads text as compressed images, then uses learned tools to expand only the pages it actually needs back to full resolution. It is built on Qwen3.5-9B and ships alongside a paper and code on selective context expansion for long visual text.苹果发布的 90 亿参数视觉语言模型,先以压缩后的图像形式通读文本,再通过学习到的工具,只把真正需要的页面还原成原始分辨率。该模型基于 Qwen3.5-9B 构建,并同时放出了关于长视觉文本选择性上下文扩展的论文与代码。アップルによる 90 億パラメーターの視覚言語モデル。文書を圧縮した画像として読み取り、学習済みのツールを使って本当に必要なページだけを元の解像度に戻す。Qwen3.5-9B を基盤とし、長い視覚テキストに対する選択的な文脈展開に関する論文とコードも併せて公開されている。
4Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B13 DOWNLOADS · 196 LIKESA state head and an action head sit on top of a frozen Qwen3-8B encoder and are trained with a bidirectional InfoNCE objective, so the model scores how well an action fits a state instead of generating text. It was pre-trained on about 60 million question-answer pairs and mid-trained on 30 million synthetic hard negatives, and is pitched as a verifier and reranker for agents.该模型在冻结的 Qwen3-8B 编码器之上接了一个状态头和一个动作头,用双向 InfoNCE 目标训练,因此它给出的是动作与状态的匹配程度打分,而不生成文本。模型先在约 6000 万条问答对上预训练,再用 3000 万条合成难负样本做中期训练,定位是智能体的校验器与重排器。凍結した Qwen3-8B エンコーダーの上に状態ヘッドと行動ヘッドを載せ、双方向 InfoNCE 目的で学習したモデル。テキストを生成せず、行動が状態にどれだけ適合するかを採点する。約 6,000 万件の質問応答で事前学習し、3,000 万件の合成ハードネガティブで中間学習しており、エージェント向けの検証器・再ランク器として位置づけられている。
2026-09-24 · THURSDAY · 13:10 PDT
1Lightricks/LTX-2.51,637,601 DOWNLOADS · 4,987 LIKESLTX-2.5 is Lightricks' video generation model, published in single-file diffusion format. Its repository tags cover text-to-video, image-to-video and video-to-video generation as well as joint audio-video output. The repo is now gated, granting access automatically to signed-in users who accept its terms.LTX-2.5 是 Lightricks 的视频生成模型,以单文件 diffusion 格式发布。仓库标签涵盖文生视频、图生视频、视频转视频,以及音视频联合生成。该仓库目前已设为受限访问,登录并接受条款后即自动获得权限。LTX-2.5 は Lightricks の動画生成モデルで、単一ファイルの diffusion 形式で公開されている。リポジトリのタグ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、音声と映像の同時生成にも及ぶ。現在は利用制限付きで、ログインして規約に同意すれば自動的に許可される。
2Edge0/Audio8-ASR-Infinite347 DOWNLOADS · 274 LIKESEdge0 released Audio8-ASR-Infinite, a natively streaming speech recognition model for Chinese and English that decodes 12.5 times per second with a configurable 240 to 560 millisecond transcription delay. A rolling KV cache holds memory and latency constant, which the card says allows unlimited-length transcription in 24/7 operation.Edge0 发布 Audio8-ASR-Infinite,一款原生流式的中英文语音识别模型,每秒解码 12.5 次,转写延迟可在 240 至 560 毫秒之间调节。滚动 KV 缓存使内存占用与延迟保持恒定,模型卡称其可在 7×24 小时运行下完成无限时长的转写。Edge0 が Audio8-ASR-Infinite を公開した。中国語と英語に対応するネイティブなストリーミング音声認識モデルで、毎秒 12.5 回デコードし、文字起こしの遅延は 240 から 560 ミリ秒の範囲で設定できる。ローリング KV キャッシュによりメモリと遅延が一定に保たれ、24 時間連続運用でも長さ無制限の文字起こしができるとしている。
3nvidia/Nemotron-3-Diarization4,282 DOWNLOADS · 258 LIKESNVIDIA released Nemotron 3 Diarization on September 23, an open-weight speaker diarization model that works out who spoke when for up to eight speakers. A single checkpoint serves both streaming and offline inference, with input buffer latency as low as 80 milliseconds, and chunked inference removes any limit on audio length.英伟达于 9 月 23 日发布 Nemotron 3 Diarization,一款开放权重的说话人分离模型,可判定最多八位说话人各自的发言时段。单一检查点即可支持流式与离线两种推理,输入缓冲延迟最低至 80 毫秒,分块推理则使音频时长不再受限。NVIDIA が 9 月 23 日に Nemotron 3 Diarization を公開した。誰がいつ話したかを判定するオープンウェイトの話者ダイアライゼーションモデルで、最大 8 人まで扱える。単一のチェックポイントでストリーミングとオフラインの両方に対応し、入力バッファの遅延は最小 80 ミリ秒、チャンク推論により音声の長さに上限はない。
4MiniMaxAI/MiniMax-H33,640,535 DOWNLOADS · 5,650 LIKESMiniMax-H3 is MiniMax's video generation model, covering text-to-video, image-to-video and video-to-video along with synchronized audio and video output. The card points to hosted APIs on the company's global and China platforms and to official prompt-writing skills on GitHub. It has 3.6 million downloads and 5,650 likes.MiniMax-H3 是 MiniMax 的视频生成模型,支持文生视频、图生视频、视频转视频,以及音画同步的音视频生成。模型卡提供了公司国际版与中国版平台的 API 入口,以及 GitHub 上用于提示词写作的官方 skills。累计下载 364 万次,点赞 5,650 个。MiniMax-H3 は MiniMax の動画生成モデルで、テキストから動画、画像から動画、動画から動画に加え、音声と映像を同期させた生成にも対応する。モデルカードはグローバル版と中国版プラットフォームの API、および GitHub 上の公式プロンプト作成用 skills を案内している。ダウンロードは 364 万件、いいねは 5,650 件。
5akhilaaa3/Jev-Omni0 DOWNLOADS · 191 LIKESJev-Omni is a multimodal decision classifier built on Gemma 4 12B IT with a 30,000-question fine-tuning run. Given a question and a set of options over text, images, audio or video, it returns a probability for each option instead of a generated explanation. The card reports 87.57 percent on DecisionBench Medium.Jev-Omni 是一款基于 Gemma 4 12B IT、经三万道题微调而成的多模态决策分类器。给定一个问题和若干选项(可涉及文本、图像、音频或视频),它直接输出每个选项的概率,而不生成解释性文字。模型卡称其在 DecisionBench Medium 上的准确率为 87.57%。Jev-Omni は Gemma 4 12B IT をベースに 3 万問のファインチューニングを行ったマルチモーダル判断分類器だ。テキスト、画像、音声、動画にまたがる質問と選択肢を与えると、説明文を生成する代わりに各選択肢の確率を返す。モデルカードは DecisionBench Medium で 87.57% の精度を報告している。
2026-09-23 · WEDNESDAY · 13:11 PDT
1convaiinnovations/laya-multilingual0 DOWNLOADS · 218 LIKESConvai Innovations released Laya Multilingual, a 322M-parameter checkpoint in its non-autoregressive System 1 decision family covering more than 100 languages. Built on an mmBERT-base encoder with a 1,024-token context, it takes a state and typed questions and returns typed answers with probabilities in one forward pass, generating no text. The company positions it as the checkpoint for anything that is not English.Convai Innovations 发布 Laya Multilingual,是其非自回归「系统一」决策模型家族中的 3.22 亿参数检查点,覆盖 100 多种语言。该模型基于 mmBERT-base 编码器,上下文长度 1,024,接收一段状态和一组带类型的问题后,在一次前向计算中返回带概率的类型化答案,完全不生成文本。官方建议:凡是非英语场景都使用这个检查点。Convai Innovations が Laya Multilingual を公開した。非自己回帰の「システム1」意思決定モデル群に属する3億2,200万パラメータのチェックポイントで、100以上の言語に対応する。mmBERT-base エンコーダを基盤とし、コンテキスト長は1,024。状態と型付きの質問を与えると、1回の順伝播で確率つきの型付き回答を返し、テキストは一切生成しない。同社は英語以外の用途にはこのチェックポイントを使うよう案内している。
2pottokao/Qwen-Image-2.1-Text-Encoder-Heretic-GGUF74,291 DOWNLOADS · 187 LIKESpottokao published an abliterated text encoder for Qwen-Image-2.1 in three formats in one repo: a 5.0 GB Q4_K_M GGUF paired with a separate mmproj file, a 9.3 GB FP8 safetensors build for NVIDIA GPUs, and a 17.5 GB bf16 build for Mac and other non-CUDA setups. A companion ComfyUI node fixes GGUF loading of the Qwen3-VL vision tower.pottokao 发布了 Qwen-Image-2.1 去审查版文本编码器,同一仓库内提供三种格式:5.0 GB 的 Q4_K_M GGUF(需搭配单独的 mmproj 文件)、面向 NVIDIA 显卡的 9.3 GB FP8 safetensors,以及面向 Mac 等非 CUDA 环境的 17.5 GB bf16 版本。作者另提供配套的 ComfyUI 节点,修复 GGUF 加载 Qwen3-VL 视觉塔的问题。pottokao が Qwen-Image-2.1 向けの abliterated なテキストエンコーダを公開した。1つのリポジトリに3形式を収め、5.0 GB の Q4_K_M GGUF(別途 mmproj ファイルが必要)、NVIDIA GPU 向けの 9.3 GB FP8 safetensors、Mac など非 CUDA 環境向けの 17.5 GB bf16 が揃う。付属の ComfyUI ノードにより、GGUF での Qwen3-VL ビジョンタワー読み込みの不具合が解消される。
3inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design0 DOWNLOADS · 175 LIKESinclusionAI released Ming-Image-0.1-Design, a 6B text-to-image model aimed at UI, infographics, posters and other text-rich layouts. It generates complete visual compositions and supports RGBA output with transparent backgrounds, triggered by prepending one of the recommended phrases to the prompt. The MIT-licensed weights ship with a companion inference repository and a hosted demo.inclusionAI 发布 Ming-Image-0.1-Design,一个 60 亿参数的文生图模型,面向 UI、信息图、海报等文字密集的视觉设计场景。它能生成完整的视觉构图,并支持带透明背景的 RGBA 输出——只需在提示词前加上官方推荐的固定短语之一即可触发。权重采用 MIT 许可,另配有推理代码仓库和在线演示。inclusionAI が Ming-Image-0.1-Design を公開した。UI、インフォグラフィック、ポスターなど文字量の多いデザインを狙った60億パラメータの text-to-image モデルである。構図全体を生成でき、プロンプトの先頭に推奨フレーズのいずれかを付けると背景が透明な RGBA 出力にも対応する。重みは MIT ライセンスで、推論用のリポジトリとオンラインデモも用意されている。
4AikidoSec/altar-1951 DOWNLOADS · 159 LIKESAikido Security published Altar-1, a 504B-parameter prune of GLM-5.3 that strips 34 percent of the 753B original's experts and quantizes to INT4, landing at 328 GB to serve on four H200 GPUs under vLLM. The pruning used REAP, which scores each expert by router-weighted activation, calibrated on cybersecurity traces, coding, tool calling, reasoning and multilingual Wikipedia.Aikido Security 发布 Altar-1,是对 GLM-5.3 的 5,040 亿参数剪枝版本:在原 7,530 亿参数模型基础上移除 34% 的专家,并量化至 INT4,体积降至 328 GB,可在 4 张 H200 上通过 vLLM 部署。剪枝采用 REAP 方法,按路由加权激活为每个专家打分,校准数据涵盖网络安全轨迹、代码、工具调用、推理和多语言维基百科。Aikido Security が Altar-1 を公開した。7,530億パラメータの GLM-5.3 からエキスパートの34%を取り除き INT4 に量子化した、5,040億パラメータの枝刈りモデルである。サイズは 328 GB で、H200 を4基使い vLLM で動かすことを想定する。枝刈りにはルータ重み付き活性度で各エキスパートを評価する REAP を用い、サイバーセキュリティのトレース、コード、ツール呼び出し、推論、多言語ウィキペディアで較正した。
2026-09-22 · TUESDAY · 13:10 PDT
1XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL985 DOWNLOADS · 374 LIKESMiMo-V2.6-Pro-RL is the flagship checkpoint of Xiaomi's MiMo-V2.6 series, a natively omnimodal model that takes text, image, video and audio in a 1M-token context. Xiaomi trained it in one mixed reinforcement learning run across coding, agent, visual and cybersecurity tasks, using asynchronous GRPO on batches of 1,568 prompts by 16 rollouts with an agentic grader that ranks rollouts within each group.MiMo-V2.6-Pro-RL 是小米 MiMo-V2.6 系列的旗舰检查点,是一款原生全模态模型,可在 100 万 token 上下文内处理文本、图像、视频和音频。小米用一次混合强化学习训练覆盖编程、通用智能体、视觉与网络安全任务,采用全异步 GRPO,每步 1,568 条提示乘 16 次采样,并由智能体评分器在每个分组内部对采样结果排序。MiMo-V2.6-Pro-RL は、シャオミの MiMo-V2.6 シリーズの旗艦チェックポイントで、テキスト・画像・動画・音声を 100 万トークンの文脈で扱うネイティブなオムニモーダルモデルだ。コーディング、汎用エージェント、視覚、サイバーセキュリティのタスクを 1 回の混合強化学習でまとめて学習させ、1 ステップあたり 1,568 プロンプト × 16 ロールアウトの完全非同期 GRPO と、グループ内でロールアウトを順位付けするエージェント型採点器を用いた。
2XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B804 DOWNLOADS · 324 LIKESXiaomi also released MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, a 9B agentic model built by supervised fine-tuning of Qwen3.5-9B on MiMo-generated data for code, general agent work, visual coding and cybersecurity. The mixture holds 77.4B tokens, 27.2B of them loss-bearing. The checkpoint scores 44.6 on SWE Pro against 32.0 for the base model and is offered as a starting point for open agentic RL research.小米同时发布了 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B,这是在 Qwen3.5-9B 基础上,用 MiMo 生成的数据做监督微调得到的 9B 智能体模型,覆盖代码、通用智能体任务、视觉编程与网络安全。训练数据共 77.4B token,其中参与损失计算的为 27.2B。该检查点在 SWE Pro 上得分 44.6,而基座模型为 32.0;小米将其作为开放式智能体强化学习研究的起点发布。シャオミは MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B も公開した。Qwen3.5-9B を MiMo 生成データで教師ありファインチューニングした 9B のエージェント型モデルで、コード、汎用エージェント業務、ビジュアルコーディング、サイバーセキュリティを対象とする。学習データは合計 77.4B トークン、うち損失計算に使うのは 27.2B。SWE Pro のスコアはベースモデルの 32.0 に対し 44.6 で、エージェント強化学習のオープンな研究の出発点として提供される。
3zai-org/GLM-5.3-Flash3,547,021 DOWNLOADS · 2,527 LIKESGLM-5.3-Flash, Z.ai's first natively multimodal GLM-5 model, is trending again with about 3.5 million downloads in the past month. It activates 18B of 320B parameters, combines sparse and linear attention to cut long-context serving cost, adds Manifold-Constrained Hyper-Connections and trains on a 30T-token multimodal corpus. Z.ai says it beats GLM-5.2 at one-tenth the price.GLM-5.3-Flash 是智谱 GLM-5 系列中首个原生多模态模型,近一个月下载量约 350 万次,再度进入趋势榜。它总参数 3,200 亿、激活参数 180 亿,混合使用稀疏注意力与线性注意力以降低长上下文服务成本,引入流形约束超连接(mHC),并在 30 万亿 token 的多模态语料上训练。智谱称其表现优于 GLM-5.2,价格仅为十分之一。GLM-5.3-Flash は、Z.ai の GLM-5 シリーズで初のネイティブなマルチモーダルモデルで、直近 1 カ月のダウンロードが約 350 万件と再び注目を集めている。総パラメータ 3,200 億のうち 180 億を活性化し、疎な注意機構と線形注意機構を組み合わせて長文脈の提供コストを抑え、多様体制約付きハイパーコネクション(mHC)を採用し、30 兆トークンのマルチモーダルコーパスで学習した。Z.ai は GLM-5.2 を上回る性能を 10 分の 1 の価格で提供するとしている。
4XGENlabs/XGEN-JING2 DOWNLOADS · 167 LIKESXGEN-JING is an egocentric interactive experience model built on MiniMax-H3 that generates first-person video and audio from actions, reference images and observation history. Keyboard input drives camera movement while text guides object interaction and dialogue. The release ships a four-step bidirectional model, inference code and prompt skills; the causal model and technical report are still to come.XGEN-JING 是基于 MiniMax-H3 构建的第一人称交互体验模型,可根据动作、参考图像和观察历史生成第一人称视角的视频与音频。键盘输入控制镜头移动,文本则引导物体交互与角色对话。本次发布包含四步双向模型、推理代码和提示词技能,因果版模型与技术报告尚未推出。XGEN-JING は MiniMax-H3 を基盤とする一人称視点のインタラクティブ体験モデルで、行動・参照画像・観測履歴から一人称の映像と音声を生成する。カメラの移動はキーボード操作で行い、物体とのやり取りや会話はテキストで指示する。今回の公開には 4 ステップの双方向モデル、推論コード、プロンプトスキルが含まれ、因果モデルと技術報告は今後とされている。
5DeepMostInnovations/sales-conversion-model-reinf-learning432 DOWNLOADS · 177 LIKESDeepMost Innovations' sales conversion model is a PPO-trained reinforcement learning policy that tracks how each turn of a sales conversation shifts the probability of closing. It ships through the deepmost Python package, optionally pairing with a local LLM for dynamic metrics. The model card reports 96.7 percent conversion prediction accuracy and 85 ms inference, and cites the SalesRLAgent paper.DeepMost Innovations 的销售转化模型是一个用 PPO 训练的强化学习策略,可逐轮追踪销售对话中每条消息如何改变成交概率。它通过 deepmost 这个 Python 包分发,并可选配本地大模型来计算动态指标。模型卡标注转化预测准确率为 96.7%、推理耗时 85 毫秒,并引用了 SalesRLAgent 论文。DeepMost Innovations の営業コンバージョンモデルは、PPO で学習した強化学習の方策で、商談の各ターンが成約確率をどう動かすかをターンごとに追跡する。配布は Python パッケージ deepmost を通じて行われ、動的な指標の算出には任意でローカル LLM を組み合わせられる。モデルカードはコンバージョン予測精度 96.7%、推論時間 85 ミリ秒と記載し、論文 SalesRLAgent を挙げている。