Qwen-Image 2.1 무검열 GGUF 양자화 모델 — ComfyUI 로컬 이미지 생성용
Qwen-Image 2.1을 GGUF 형식으로 양자화해 ComfyUI에서 로컬 이미지 생성에 쓰도록 패키징한 모델입니다. Q4_K_M부터 Q8_0까지 제공하지만 현재 Q8_0은 RMSNorm 양자화 문제로 샘플링 오류가 발생해 Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K 사용이 권장됩니다.
Hugging Face · 최신 글
Confucius4-R2T2 — 낮은 지연 시간과 높은 정확도를 지향하는 실시간 음성 인식 모델
Confucius4-R2T2는 이전에 출력한 문장을 수정하지 않는 append-only 방식의 실시간 음성 인식 모델입니다. 80ms부터 2초까지 디코딩 구간을 조절하며 평균 200~600ms 지연 시간을 목표로 하고, vLLM과 WebSocket 서버를 이용한 실시간 서비스 구성을 지원합니다.
Qwen-Image-2.1 — 투명 이미지를 지원하는 통합 텍스트·이미지 생성 및 편집 모델
Qwen-Image-2.1은 Qwen 계열의 오픈소스 통합 이미지 생성·편집 모델입니다. 시각 생성 구성 요소에 7B 파라미터와 32개 Single-Stream DiT 레이어를 사용하며, 텍스트 생성, 이미지 편집, RGBA 투명 이미지 생성, 최대 10개 참조 이미지 활용을 지원합니다.
audnai/penclaw-GLM-5.3-abliterated — 거부 동작을 가중치 편집으로 제거한 Warlock
Audn이 공개한 Warlock은 추가 학습 없이 모델의 거부 동작을 가중치 수준에서 제거한 GLM 계열 언어 모델입니다. Audn Refusal Benchmark에서 비거부율 92.5%, 실제 사용 가능한 응답 생성률 82.5%를 기록했으며, Transformers·vLLM·sglang에서 실행할 수 있습니다.
YuE2-3B용 실시간 오디오 토크나이저와 디코더 LoRA — 실제 녹음 기반 음악 생성·커버 도구
YuE2-3B에 포함되지 않은 오디오→시맨틱 토큰 인코더와 실제 녹음에 맞춘 NAR 디코더 LoRA를 제공하는 Hugging Face 저장소입니다. 자체 녹음 토큰화, 아티스트별 AR LoRA 학습, 음악 생성과 커버 제작을 지원하며 v4부터 v9까지의 학습 방식과 평가 수치도 함께 공개합니다.
Qwen3.8-Flash-Next용 비균일 GGUF 양자화 — GSQ와 RCO로 텐서별 정밀도 배분
ISTA-DASLab이 512-expert MoE 모델 Qwen3.8-Flash-Next를 GSQ와 RCO로 비균일 양자화해 2.40·2.50·3.00 bpw GGUF로 공개했습니다. IQ3_XXS는 BF16 대비 4.7배 작으면서 AIME25 점수가 같고, Q2_0은 IQ2_XS보다 프롬프트 처리량이 3.4배 높습니다.
AlexWortega/openjev — Qwen3.5 기반의 범용 자연어 추론 크로스 인코더
openjev는 Qwen3.5를 premise와 hypothesis의 관계를 entailment·contradiction·neutral로 판별하는 단일 cross-encoder로 구성한 프로젝트입니다. 4B NLI 체크포인트와 동결된 35B-A3B MoE 백본의 작업별 MLP 헤드를 제공하며, 답변 재순위화·채점·콘텐츠 보호와 게임 제어까지 동일한 추론 primitive로 처리합니다.
Laya — 텍스트를 생성하지 않는 오픈소스 'System 1' 의사결정 모델
Convai Innovations가 Hugging Face에 공개한 Laya는 텍스트 생성 대신 보정된 확률과 신뢰도를 반환하는 비자기회귀(non-autoregressive) 의사결정 모델입니다. ModernBERT-large 기반 421M 파라미터로 환각과 파싱 오류를 원천 차단하고, 단일 질문 38ms 수준의 지연과 in-task 83.8% 정확도를 보고했습니다. Apache 2.0 라이선스로 자체 호스팅이 가능합니다.
Atria Dawn Preview — 상하이 AI 연구소의 744B MoE 기반 에이전틱 모델 프리뷰
상하이 인공지능 연구소(Shanghai Artificial Intelligence Laboratory)가 744B 파라미터 MoE 모델인 GLM-5.2를 기반으로 한 차세대 에이전틱 모델 Atria Dawn Preview를 공개했습니다. 검색·코딩·도구 사용·생산성·보안 벤치마크에서 DeepSeek V4 Pro, KIMI K3, GPT 5.6, Claude Opus 5 등과 비교한 결과를 제시하며, MIT 라이선스로 가중치를 배포하고 Codex CLI·Kimi Code 등 에이전트 도구와의 연동 방법을 상세히 안내합니다.
China Telecom, Ascend NPU만으로 학습한 에이전트 특화 MoE 모델 Xing4.0-29B-A4B 공개
China Telecom이 Xing 시리즈(구 TeleChat)의 차세대 모델 Xing4.0-29B-A4B를 Hugging Face에 공개했습니다. 총 29B 파라미터 중 토큰당 4B만 활성화하는 MoE 구조로, 이 규모로는 처음 Ascend NPU와 MindSpore만으로 전체 학습을 완료한 모델입니다. 256K 컨텍스트를 기본 지원하고 SWE-bench Verified 75.0을 기록했습니다.
Qwen3.8-27B TWIN-TURBO 파인튜 GGUF — 추론 토큰을 최대 1/20까지 줄인 로컬 LLM
Hugging Face의 DavidAU가 Qwen3.8-27B를 다단계 파인튜닝·머지한 TWIN-TURBO 모델을 공개했습니다. 추론(thinking) 토큰을 1/2에서 최대 1/20까지 줄이면서도 출력 품질을 유지하고, 5개 추론 모드와 추론 토큰을 전혀 쓰지 않는 5개 instruct 모드를 채팅 중 실시간 전환할 수 있습니다. 제작자 측정 기준 ARC-C 709(8bit), 701(4bit)로 베이스 모델 대비 118점 높다고 주장합니다.
NeoHorse-1-9B — 라우팅 하네스 기반 에이전트 포스트트레이닝으로 재귀적 자기개선을 향한 첫 프로토타입
TokenRhythm이 Qwen3.5-9B를 기반으로 포스트트레이닝한 9B 에이전트 특화 언어 모델 NeoHorse-1-9B를 공개했습니다. 라우팅 하네스가 작업을 이종 모델 풀에 배정하고 실행 결과를 학습 데이터로 되돌리는 평가-선택-업데이트 루프를 통해 재귀적 자기개선(RSI)을 목표로 하며, 10개 벤치마크 매크로 평균 69.04로 기반 모델 대비 +3.44를 기록했다고 보고했습니다.
facebook/mms-300m — 1,400개 이상 언어로 사전학습된 Meta의 다국어 음성 모델
Meta(Facebook) AI가 공개한 MMS(Massively Multilingual Speech) 프로젝트의 3억 파라미터 체크포인트입니다. 약 50만 시간 분량, 1,400개 이상 언어의 음성 데이터로 Wav2Vec2 자기지도학습 방식으로 사전학습됐으며, ASR·번역·분류 같은 다운스트림 작업에 파인튜닝해 사용하는 기반 모델입니다.
ZDTaichu5.0-9B — 공간 추론·에이전트·임베디드 AI를 겨냥한 9B 멀티모달 파운데이션 모델
TaichuAI가 Qwen3.5-9B 언어 백본과 C-RADIOv4-H 비전 인코더를 결합한 9B급 멀티모달 모델 ZDTaichu5.0-9B를 공개했습니다. 10B급 범용 VLM 비교에서 공간 추론과 에이전트 능력 선두를 주장하며, TAU2-Bench 87.7, IFEval 93.7을 기록했습니다. 128K 컨텍스트와 임의 해상도 시각 입력을 지원하고 오픈 가중치로 배포됩니다.
Parallel Constrained Decoding — Apple Silicon에서 구조화 추론을 최대 7배 빠르게
MLX 기반의 고처리량 추론 엔진 Parallel Constrained Decoding이 공개됐습니다. 다중 필드 JSON 스키마를 토큰 단위로 순차 생성하는 대신 동시에 평가해, Apple Silicon M4 Max에서 표준 자기회귀 디코딩 대비 5.6~7.0배의 지연시간 단축과 100% 스키마 유효성을 달성했습니다.
Agnes-3.0-Flash Preview — 하이브리드 어텐션 구조의 33B 오픈웨이트 멀티모달 모델 공개
Agnes AI가 33B 파라미터의 오픈웨이트 멀티모달 모델 Agnes-3.0-Flash Preview를 Apache 2.0 라이선스로 공개했습니다. 4개 레이어 중 3개가 gated delta rule을 사용하는 하이브리드 어텐션 구조로 262K 토큰 컨텍스트를 지원하며, H200 1장 수준의 단일 GPU로 구동 가능하다는 점이 특징입니다.
Swift-Qwen3.8-27B-GGUF — 추론 토큰을 58.3% 줄이고도 성능 손실 1% 미만, 추론 속도 1.95배 향상
UkisAI가 공개한 Swift-Qwen3.8-27B는 Qwen3.8-27B의 추론 효율 파생 모델로, 추론 과정에서 과도한 사고(overthinking)를 유발하는 토큰 사용에 페널티를 줘 사고 토큰을 최대 58.3% 줄이면서도 벤치마크 성능 손실을 1% 미만으로 억제했습니다. 여러 작업에서 약 1.95배의 속도 향상을 보고했으며, 로컬 배포를 겨냥한 GGUF 양자화 파일과 함께 무료 API도 제공합니다.
DeepSeek-V4.1-Flash 검열 해제 버전 공개 — 가중치 수준 abliteration으로 안전장치를 제거한 FP8 체크포인트
dealignai 팀이 DeepSeek-V4.1-Flash(552B MoE)의 거부 회로를 가중치 수준에서 제거한 'UNCENSORED' 체크포인트를 공개했습니다. HarmBench 기준 ASR이 reasoning effort=max에서 100%에 도달하며, 윤리 클러스터를 제외한 MMLU 성능 저하는 -1.1pp로 능력 보존 목표(3pp)를 충족합니다. 1M 컨텍스트, 비전, DSpark 추론 가속을 그대로 유지하는 것이 특징입니다.
Tencent, 음성 생성·편집 파운데이션 모델 AuK 오픈소스 공개 — MIT 라이선스
Tencent가 음성 생성과 편집을 단일 자연어 인터페이스로 통합한 1.5B 파운데이션 모델 AuK를 MIT 라이선스로 오픈소스 공개했습니다. Zero-shot TTS부터 피치·감정 편집, 음성 분리까지 하나의 모델로 처리하며, 4-step 추론용 증류 모델 AuK-Flash도 함께 배포됩니다.
MiniMax-H3 기반 파인튠 융합 모델 'Minimax-h3_Singularity' — ComfyUI에서 T2V·I2V·Ref2V·V2V 지원
MiniMax-H3를 기반으로 여러 체크포인트를 전략적으로 융합하고 고step 파인튜닝을 거친 비디오 생성 모델 Minimax-h3_Singularity가 Hugging Face에 공개되었습니다. HDR 화질 개선, 원거리 얼굴 복원, 동적 모션 강화 등을 목표로 하며 ComfyUI에서 T2V, I2V, Ref2V, V2V 워크플로우를 모두 지원합니다. 공개 한 달 만에 다운로드 18만 회를 넘기며 커뮤니티 점수 465를 기록했습니다.