BFS: 얼굴·머리·신체 교체용 LoRA 모음
BFS는 Qwen Image, Flux 2 Klein, Krea 2와 실험용 LTX-2에서 얼굴·머리·신체 교체를 지원하는 LoRA 모음입니다. 버전마다 맞는 기반 모델과 입력 순서, 프롬프트, 워크플로가 다르므로 해당 가이드를 확인해야 합니다.
Hugging Face · 최신 글
MiniMax H3 캐릭터 교체 LoRA — 장면 보존을 목표로 한 실험 어댑터
Akatz Labs가 MiniMax H3용으로 학습한 캐릭터 교체 LoRA를 공개했습니다. 배경 보존은 기본 모델보다 나은 경우가 있었지만 긴 영상의 움직임과 표정, 장면 전환은 불안정하며, 라이선스의 표준 허용 지역에서 한국이 제외됩니다.
OrcaSAQ2 27B: Qwen3.8을 12.3GB로 압축한 에이전트용 모델
OrcaRouter가 Qwen3.8-27B의 BF16 체크포인트를 평균 3.21비트로 양자화해 54GB에서 12.3GB로 줄인 모델을 공개했습니다. 자체 비교에서 perplexity 증가는 0.02%였으며, vLLM 추론과 에이전트 작업 성능 수치도 제시했지만 양자화 기법은 공개하지 않았습니다.
Julia 1 — 후보 답안 중 하나를 고르는 1억 4,430만 파라미터 모델
Julia 1은 상태와 질문, 후보 답안을 함께 입력받아 선택·점수·불리언 결정을 내리는 다국어 모델입니다. 144.3M 파라미터로 여러 분류·라우팅 평가를 공개했으며, 짧은 후보 목록에 강점을 보인 반면 Banking77 파일럿에서는 비교 기준보다 낮은 정확도를 기록했습니다.
GLiNER2.5-Decide: 한 번의 추론으로 여러 업무 분류
Fastino가 운영 업무 분류에 맞춘 3억 4천만 개 매개변수 모델 GLiNER2.5-Decide를 공개했습니다. 실행 시점에 라벨을 지정하고 한 번의 추론으로 여러 분류 결과를 얻으며, 공개 벤치마크에서 평균 정확도 60.2%를 기록했습니다.
Apple LensVLM-9B — 압축 문서에서 필요한 페이지만 확장하는 비전 언어 모델
Apple이 9B 규모의 비전 언어 모델 LensVLM을 공개했습니다. 압축된 텍스트 이미지에서 필요한 페이지만 골라 원래 해상도로 확장하며, 5x·10x·15x 압축 옵션을 제공합니다.
CLM-v0.1-8B — 상태와 행동을 비교 학습하는 의사결정 모델
Contrastive-LM은 Qwen3-8B 인코더를 고정하고 상태·행동 프로젝션 헤드만 학습한 8B 모델입니다. 후보를 생성하는 대신 주어진 후보를 점수화하며, 상태와 행동 임베딩을 캐싱해 다수 후보를 빠르게 평가합니다.
Viggle, Qwen-Image-2.1을 6단계로 구동하는 Turbo LoRA 공개
Viggle이 Qwen-Image-2.1을 바탕으로 텍스트-이미지 생성과 이미지 편집을 지원하는 증류 모델을 공개했습니다. 40단계 대신 6단계로 생성하며, 자체 평가에서 기본 모델과 구도 차이가 없고 다양성은 0.98배였지만 복잡한 편집과 작은 글자 표현은 여전히 열세입니다.
TeleOCR — 디지털 문서와 촬영 문서를 함께 파싱하는 12억 파라미터 모델
TeleOCR은 디지털 문서와 카메라로 촬영한 문서를 함께 처리하도록 설계한 오픈소스 문서 파싱 모델입니다. 12억 파라미터 규모로 텍스트·표·수식·레이아웃을 분석하며, 공개 벤치마크와 Dr.DocBench Challenge 결과를 제시합니다.
Qwen-Image-2.1 GGUF 양자화 모델
Unsloth가 Qwen-Image-2.1을 GGUF 형식으로 양자화해 공개했습니다. GGUF 파일은 이미지 생성 모델의 디노이저만 담으므로 VAE와 Qwen3-VL 텍스트 인코더도 함께 준비해야 합니다.
Jev-Omni — 텍스트·이미지·음성·동영상 선택지 분류 모델
Jev-Omni는 Gemma 4 12B IT를 3만 개 질문으로 미세 조정한 멀티모달 분류 모델입니다. 설명을 생성하는 대신 선택지별 확률을 출력하며, 공개 벤치마크와 추론 속도, 실행 조건을 함께 제시합니다.
Audio8 ASR Infinite — 24시간 연속 동작을 목표로 한 스트리밍 음성 인식 모델
Audio8 ASR Infinite는 중국어와 영어를 실시간으로 받아쓰는 스트리밍 음성 인식 모델입니다. 80·120·160ms 오디오 클록과 전사 지연을 조절하며, Rolling KV Cache로 24시간 연속 동작에서도 메모리와 지연을 일정하게 유지하도록 설계했습니다.
NVIDIA Nemotron 3 Diarization, 최대 8명 화자 실시간 분리
NVIDIA가 최대 8명의 화자를 구분하는 오픈 웨이트 음성 분리 모델 Nemotron-3-Diarization을 공개했습니다. 스트리밍 지연 시간은 0.32초부터 설정할 수 있으며, 공개 평가에서 기존 Streaming Sortformer 모델보다 낮은 화자 분리 오류율(DER)을 기록했습니다.
Ming-Image-0.1-Design — 텍스트가 많은 시각 콘텐츠 생성 모델
Ming-Image-0.1-Design은 UI, 인포그래픽, 포스터처럼 글자가 많은 디자인을 만드는 6B 텍스트-이미지 모델입니다. 투명 배경 RGBA 출력도 지원하며, 권장 설정은 2048×2048 해상도와 12회 샘플링입니다.
Qwen-Image-2.1용 Heretic 텍스트 인코더와 ComfyUI GGUF 로더 패치
Qwen-Image-2.1의 텍스트 인코더를 GGUF로 실행할 때 생기는 ComfyUI 로딩 오류를 해결하는 패치와 모델 파일을 제공합니다. 설치 방법, 양자화별 선택지, CFG 단계 조정법을 안내하며, 제작자는 Heretic 파생 모델의 거부율이 100회 중 100회에서 5회로 줄었다고 보고합니다.
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — 에이전트 작업용 9B 모델
Xiaomi MiMo가 Qwen3.5-9B를 MiMo 생성 데이터로 지도 미세 조정한 9B 모델을 공개했습니다. 코딩, 사이버보안, 시각적 코딩, 일반 에이전트 작업을 다루며, 여러 평가에서 원본 Qwen3.5-9B보다 높은 점수를 기록했습니다.
MiMo-V2.6-Pro-RL — 자기개선을 겨냥한 대규모 강화학습 모델
Xiaomi MiMo Team이 텍스트·이미지·비디오·오디오와 100만 토큰 컨텍스트를 지원하는 MiMo-V2.6-Pro-RL을 공개했습니다. 여러 영역을 한 번에 학습하는 비동기 RL, 그룹 단위 에이전트 평가, Sparse MoE 구조를 사용하며 코드·에이전트·사이버보안 벤치마크 결과와 SGLang·vLLM 실행법을 함께 제공합니다.
MiMo-V2.6-Flash-RL, 자기 개선형 멀티모달 에이전트 모델
MiMo-V2.6-Flash-RL은 텍스트·이미지·비디오·오디오와 100만 토큰 컨텍스트를 지원하는 Sparse MoE 모델입니다. 여러 도메인을 한 번에 학습하는 비동기 RL과 그룹 단위 에이전트 평가를 결합했으며, 코드·에이전트·사이버보안 벤치마크 결과와 SGLang·vLLM 실행 방법을 함께 제공합니다.
Needle 3 — 모바일·임베디드 기기를 위한 초소형 도구 호출 모델
Needle 3는 모바일, 웨어러블, 로봇, 스마트홈, 자동차, 마이크로컨트롤러에서 도구 호출과 구조화된 데이터 추출, 텍스트 임베딩을 처리하는 온디바이스 모델입니다. 전체 모델 파일은 8~29MB이며, 2~20개 레이어 서브네트워크를 각 기기에 맞춰 배포하고 LoRA로 제품별 도구를 튜닝할 수 있습니다.
Yandex AliceAI Foundation 80B-A3B Base 공개 — 토큰당 3B 파라미터를 활성화하는 하이브리드 MoE 모델
Yandex가 전체 80B 파라미터 중 토큰마다 3B만 활성화하는 AliceAI Foundation Base 모델을 공개했습니다. 262,144토큰 컨텍스트를 지원하며 러시아어 사실 지식, 수학, 추론 평가와 Transformers·vLLM 실행법을 함께 제공합니다.