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Hugging Face 社区的热门开源模型、数据集、工具与榜单变化。
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PyTorch 2.15 为 Mac 的 MPS 后端加入 FP8、专用 Metal 内核和更快的 LLM 解码路径。M3 Ultra 上 Qwen3.6-35B-A3B 从 9.4 提升至 61.3 tokens/s，Wan2.2 视频 VAE 解码峰值显存从约 270 GiB 降至约 8 GiB。运行要求更新为 macOS 15 或更高版本以及 Python 3.11 或更高版本。
推荐理由：PyTorch 2.15 通过性能与显存数据展示 Mac 端模型运行改进，并交代 FP8、Metal 内核和兼容性要求。
Hugging Face 发布 TorchTPU，将 TPU 集成到 PyTorch，并让 Transformers、Diffusers 和 Kernels 可原生运行在 TPU 上。
推荐理由：TorchTPU把TPU纳入PyTorch原生后端，并披露Transformers、Diffusers与Kernels的运行方式及测试进度，便于评估迁移成本与成熟度。
AnyLanguageModel 1.0 发布，同时推出 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0，为 Swift 应用提供统一的本地与托管模型 API。
推荐理由：通过同一套 API 串起系统模型、开放权重模型和多家托管服务，开发者可按资源需求选择推理方式并参考迁移指南更新应用。