抱抱脸模型TOP榜，我现在只服yuxinlu1

听雨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

一位个人开发者，竟然在一众大厂中，杀进了抱抱脸Models Trending榜的前排？！

这是普通的一天，我也普通地刷着抱抱脸的Trending榜。

第一是GLM-5.2，智谱最新开源模型，老熟人了，下载量6万多，不足为奇。

第二是百度的无限OCR，最近悄悄开源的，一口气能解析40多页文档，下载量也来到了7万。

再往下看，突然出现了一个个人账号：yuxinlu1

嗯……嗯？！

而且一占就是两个位置。

再一看下载量——最新数据已高达20.7万和53.6万。好家伙，这是什么神仙模型来了？

甚至在此前一周，这位个人开发者的模型一度霸榜抱抱脸，力压GLM-5.2一头，连智谱负责人都在X上公开推荐：

也就是说，在智谱、百度、Qwen、NVIDIA…这些名字中间，一个个人开发者账号硬生生挤进了TOP，而且下载量还这么高。

不禁令人好奇：luyuxin究竟是谁？怎么能量这么大？

“素人模型”冲上抱抱脸热榜

这波Hugging Face热榜，前排基本是大厂、明星团队和热门赛道在卡位。

比如智谱GLM-5.2，753B超大参数，国产明星大模型；百度Unlimited-OCR，踩中了最近很火的OCR和文档理解方向。

再往下还有Qwen的AgentWorld、英伟达的 LocateAnything、微软的FastContext。

国产开源大模型的熟面孔也都在列：MiniMax M3、Kimi-K2.7-Code、DeepSeek-V4-Pro。

图像生成方向也有Krea，新模型Krea-2-Turbo和Krea-2-Raw都在榜上。

结果里面还夹了两个luyuxin的12B GGUF模型

不er…luyuxin你也太醒目了吧…

仔细一看，这两个新模型，主要把Fable 5的编程推理能力，蒸进了一个本地能跑的Gemma4-12B小模型里。

4.5GB显存就能跑，本地、离线、零API成本。普通玩家一张消费级显卡，甚至一台带统一内存的Mac，就能把它跑起来。

两个模型的分工也不同。

V1是Coder版，主打写代码、解题、生成可运行代码。

据模型卡，它的训练数据是“可验证”的代码推理：每条思维链对应的代码，都得真跑过测试、通过了才留下。

教师数据主要来自Cursor的Composer 2.5，外加Fable 5——Composer 2.5做错的题，会交给Fable 5重新推一遍，生成新的推理链和正确代码。

V1发布后，曾连续多日霸榜抱抱脸Trending榜榜首。

V2是agentic版，加了多步工具调用能力，能当本地Agent用，会自己读、推理、动手、再验证。

作者还跑了benchmark——在tau2-bench的telecom子集上，基座gemma-4-12B得分15%，V2版模型得分55%，大概是基础性能的3.5倍

不过作者也表示，这是本地自测、单一领域、20个任务跑出来的相对值，不能跟官方榜直接比，他也坦白跟frontier大模型还有不小差距。

作者还提到：Fable 5后来被下线了，只有他自己的数据集还保留着Fable 5“原始”的那份推理过程。

而社区贡献数据里缺失的那部分reasoning，他改用Claude Opus 4.8(xhigh)重新生成、一条条补了回来。

他也承认，重建出来的轨迹“可能和原版Fable 5有出入”，但这是当时唯一可行的方案。

他还在discussion里透露，这套微调数据其实只有约1万条examples。他强调，数据量没有大家想象得那么重要，真正关键的是质量、筛选和验证。

这套模型之所以能在抱抱脸上有这么高的热度，还有一个很现实的原因：本地能跑

这两个模型都是GGUF量化版

GGUF是llama.cpp生态里常见的本地模型格式，用户可以用llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan等工具直接加载。

这对coding场景尤其有吸引力。毕竟写代码、看仓库、跑命令、调bug，经常涉及私有项目和本地环境。能在自己机器上跑，就意味着不用把代码传到云端，也不用每次都付API调用成本。

更关键的是，它门槛不算高。

V1模型卡里写到，最小的Q2_K版本约4.5GB，只要有约4.5GB显存或统一内存，就能跑一个私有、离线的编程助手。

作者推荐的甜点位是Q4_K_M，大小约6.87GB；更高质量的Q8_0则约11.8GB

V2因为更偏agentic，作者没有放Q2_K。理由是压力测试没过，不够可靠。

所以V2的最小可靠版本从Q3_K_M开始，约5.7GB；推荐的Q4_K_M依然是约6.87GB

作者还提前剧透了后续计划——V3已经在路上。

他表示，V3仍然会沿着12B这条线继续做coding+agentic方向。作者说，自己也没想到这次后训练的提升会这么大，所以接下来会继续往前推。

尤其是在tau2-bench telecom上，V2还有一些“过度尝试、反复retry”的问题，V3会继续通过更多训练来改。

另一方面，他还在做一个更大的版本：Qwen3.6-27B。相当于把同一套coding+agentic配方放到更大的底座上，给显存更宽裕的用户用。

一个人，40小时，杀进大厂中间

能单枪匹马冲上抱抱脸热榜，下载量加起来超70万，在一众大厂机构间杀出一席之地。

这位作者究竟是何方神圣？

量子位与作者取得联系后，也得知了他的故事。

他叫逯雨鑫，目前是美国一所高校在读的AI方向研究生，本科念的是数据与商业分析，中间还专门去补过一轮全栈开发，把前后端、软件开发、数据处理都学了。

这两个爆火模型，并不是他的主业，而是纯自费的个人项目。

“开源这东西其实只是花钱，并不会让你有任何收入。”他很清楚这一点，因此他做V1的最初动机，反而是“自我提升”：

学校教的知识更新太慢，他读研时教授讲的还是两三年前的内容，而AI日新月异，他干脆拿这个项目来逼自己追上最新的东西。

为了做这些模型，他烧掉了整整一个Claude Max 20×套餐，单是V2就花了40多个小时。

一条条合成数据、手动清洗、训练、评测、再训练，几乎全是一个人扛下来的。

硬件上，他用的是一张RTX 5090，显存为32GB VRAM；另外还有约96GB的本地SSD资源可配合使用。实际能调动的资源规模大约在128GB左右。

对个人开发者来说不算差，但跟大厂和AI Lab的算力池完全不是一个量级。

他告诉量子位，整个过程里最耗时的其实不是训练，而是数据处理。

尤其是agentic数据，真实对话往往很长，一个任务可能有十几步，几千甚至几万个token。但受限于显存，他训练时一次最多只能喂2048 token。

所以他做了类似“滑动窗口”的处理：在每段多轮会话里，以最近一次用户消息为锚点，围绕一次工具调用，把上下文裁到预算以内。

V1和V2都以Gemma 4-12B为底座。选它不是因为好做，恰恰相反，Gemma 4的格式和工具协议都比较特殊，适配起来很麻烦，甚至很多客户端支持并不完善。

逯雨鑫表示，一方面是挑战自己；另一方面，是因为12B这个尺寸很有吸引力。

他算过，如果量化到3bit左右，很多8GB统一内存的Mac用户也能跑起来，还能留出一定上下文窗口。

• 我现在知道，很多人使用的电脑还是8GB左右的统一内存。所以我想在最大可能的参数量下，让更多人使用到。

逯雨鑫把本地模型的价值总结成两个词：

隐私，免费。

他觉得，很多人只是想让AI帮自己整理文件、处理数据、做PPT，或者体验一下agent，并不一定愿意每个月为Claude、GPT付费。

• 人可能就是想玩一玩，为什么非得要收费呢？

V1发布后，他一开始没太关注榜单，只是像往常一样在模型卡里说：如果大家喜欢、下载量和likes多，他就继续做V2。

没想到两三天后，模型突然从不知道多少名跳到第八；睡了一觉，又冲到第一。

随后，评论和issue大量涌进来。

他几乎每条都看。最多的时候，每天花三四个小时看Hugging Face评论、回复问题、测试用户反馈，再把结果告诉对方。

他表示：“社区有需求，我是真的在去做，这才是最关键的。”

原来还是个爱看网文的…

在HF上，逯雨鑫总共发布了9个公开模型，除了两个爆火模型，他还做过“直接蒸Claude”的模型。

比如gemma-4-12B-it-Claude-4.6-4.8-Opus-GGUF，可以理解成通用版Gemma4-12B蒸馏模型。

它不只限定编程，更像是在把Claude Opus的回答风格、推理习惯、thinking能力，往这个12B本地模型里压。

另一个模型则干脆换上JetBrains的编程模型Mellum2当底座，专做推理蒸馏。

再继续往下看…

等等，怎么还有网文的微调模型啊？

好家伙，还分了四个题材，都是中文网文LoRA，而且全都基于Qwen3.6。

逯雨鑫告诉量子位，这其实是他最早开始做Hugging Face模型的入口。

因为他自己本来就喜欢看小说。追一本没完结的小说时，读者焦虑；作者日更码字也很辛苦。

于是，他想做一整套免费的小说生成pipeline，用不同风格的中文小说LoRA，让作者能用AI提速，读者也能更快看到内容。

但中文小说LoRA在HF上并不算热门，后来他发现用户更关注coding和agentic，于是方向慢慢转到了现在这条线上。

当问及他对其他个人开发者有什么建议时，逯雨鑫说：真诚和坚持最重要

真诚，是不要夸大模型能力。哪里强，哪里弱，都说清楚。

• 你要如实告诉大家。我骗你说我这有多强，但真实使用下来出现很多问题，下次我一发东西，你就不相信我了。

坚持，则是开源作者必须接受这件事：你一定会遇到不好的声音。

模型火了以后，逯雨鑫也遇到过质疑，但他还是决定坚持下去。

在他看来，开源这条路本来就很难。

就算登顶Hugging Face热榜，也不会直接带来收入。更多时候，是自己花钱买算力、花时间处理数据、回复评论、修bug，然后还要面对少数负面声音。

而支撑他一路做下来的，还有一种很个人的工作节奏。

逯雨鑫提到，自己患有ADHD。

过去这可能意味着很难长期按部就班推进一件事，但在AI这个变化极快的领域，快速切换兴趣、迅速进入hyperfocus，反而成了某种优势。

他甚至认为：“AI时代是ADHD的天下。”因为一个方向凉下来后，如果还一直钻在里面，等再转去学新的东西，可能已经晚了。

聊到最后，我们也抛出了那个最初的问题：

作为个人开发者，凭什么能在大厂中间挤进前排？

逯雨鑫的回答很中肯。

他认为大厂当然能做得更好，有更多researcher，也有更强算力。

但大厂发布开源小模型，往往还承担品牌宣传、API引流等目标；而个人开发者没有这些包袱，反而可以更专注地解决一个具体痛点。

• 我很高兴，但不是说我真的全面打败了他们，只是可能更认真一些。

在他看来，这正是个人开源作者的机会：不必做全能模型，而是把一个足够具体的问题做到好用。

如果你也想体验一下这款本地模型，链接已经放在下方。

温馨提示：目前最适配的平台是llama.cpp，优先推荐大家使用~

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