v5.20.0 リリース

新モデルの追加

Muse Spark Open

Muse Spark Openは、テキスト、画像、音声、動画を入力としてテキストを生成する、Metaのマルチモーダルなmixture-of-expertsモデルです。総パラメータ数は816B(トークンごとにアクティブなのは42B)で、モダリティ間で共有される最大1,048,576トークンのコンテキストウィンドウを備えています。マルチファイル編集、デバッグ、ツール使用といったエージェント型のコーディングタスク向けにトレーニングされています。チェックポイントはBF16およびNVFP4形式で提供されています。

リンク: ドキュメント | ブログ記事 * @guarin による Muse Spark Open の追加 (#49644) #49644

Ling 3.0

Ling 3.0 Flashは、InclusionAIによるハイブリッドMixture-of-Experts言語モデルです。そのデコーダは、5つのKimi Delta Attention(KDA)層と1つのMulti-head Latent Attention(MLA)層をグループ化しています。MLAブロックはインターリーブされた回転位置埋め込み(rotary embeddings)とヘッドごとの出力ゲートを使用し、フィードフォワードブロックはルーティングされたエキスパートと共有エキスパートを組み合わせています。Transformersではネイティブにサポートされており、次のように使えます。 BailingHybridForCausalLM、そのため読み込みは trust_remote_code=True.

リンク: ドキュメント * [Model] Ling 3.0 Flash のネイティブサポートを追加 (#49446)、作成者: @icavan、対象: #49446

コリブリ1

Kolibri 1は、Aleph Alphaのドイツ語と英語に特化したmixture-of-experts推論モデルです。50層の各層で、シグモイドルーティングによりすべてのトークンを384のエキスパートのうち6つに振り分け、さらに1つの共有エキスパートを追加します。4つのスライディングウィンドウアテンション層が1つのフルアテンション層と交互に配置され、RoPEはスライディングウィンドウ層にのみ適用されます。

リンク: ドキュメント * Kolibri 1 を追加 (#49463) 作成者: @lucamotz、 #49463

MiniCPM-V 4.7

MiniCPM-V 「は、」が開発した効率的なマルチモーダル大規模言語モデルのシリーズである。 OpenBMBMiniCPM-V 4.6と同様に、MiniCPM-V 4.7のアーキテクチャは、ウィンドウアテンションマージャーを備えたSigLIPビジョンエンコーダとQwen3.5言語モデルバックボーンを組み合わせており、4倍と16倍の両方の視覚ダウンサンプリングモードに対応しています。

4.6からの主な追加機能は canvas M-RoPE: 単一の1次元シーケンスに沿って視覚トークンに番号を付ける代わりに、このモデルはすべての画像を2次元キャンバス上に配置し、各視覚トークンに (temporal, height, width) 配置されるため、同じ画像のスライスは空間的な関係を保ち、動画フレームは時間的な順序を保ちます。

• @zucchini-nlp による「さらに多数の修正 (#48979)」 #48979

UnlimitedOcr

UnlimitedOcrは、Baidu製の3Bパラメータの単一OCRモデルで、標準の32,768トークンのコンテキスト長を持ちます。DeepSeek OCRをベースに、すべてのデコーダーのアテンション層をReference Sliding Window Attention(R-SWA)に置き換えています。これによりデコード中のKVキャッシュが一定に保たれるため、モデルは1回のフォワードパスで数十ページを文字起こしできます。「gundam」モード(640x640のタイルと動的クロッピング)と「base」モード(単一の1024x1024ビュー)に対応し、バウンディングボックス付きの領域検出を出力することもできます。

リンク: ドキュメント | 論文 * @guarin による Unlimited OCR の追加 (#46836) #46836

UltraBERT

UltraBERTは、分類および検索タスクのために、複数のマスキング比率、プルーニング、蒸留を組み合わせて学習された双方向テキストエンコーダのファミリーです。公開されているエンコーダは最大32,768トークンのシーケンスをサポートします。ロータリー位置埋め込み、RMSNorm、SwiGLUフィードフォワード層、そしてローカルアテンションとグローバルアテンションの交互配置（3層ごとに1層がグローバル）を使用しています。チェックポイントには、マスク言語モデリングとファインチューニング用のUltraBERT-150MおよびUltraBERT-380M、テキスト埋め込み用のUltraBERT-Embed-150Mが含まれます。

リンク: ドキュメント | 論文 * UltraBERTアーキテクチャを統合 (#49596) by @tomaarsen in #49596

MOSS-Transcribe-Diarize

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9Bは、長形式の複数話者文字起こし、話者ダイアライゼーション、タイムスタンプのためのエンドツーエンドの音声理解モデルです。Whisperスタイルのエンコーダ、4×フレーム結合ステップ、マルチモーダルプロジェクター、Qwen3言語モデルを組み合わせています。1回のパスで文字起こしとダイアライゼーションをjointに出力し、セグメントは [start][S01]text[end]の形式でフォーマットされます。プロセッサにおけるWhisperウィンドウチャンキングによる長形式音声のサポート、ホットワードバイアスを用いたプロンプト可能な文字起こし、50以上の言語に対応しています。

リンク: ドキュメント * MOSS-Transcribe-Diarizeモデルを追加 (#48386) by @itazap in #48386

破壊的変更

🚨 EPを使用した推論の速度にリグレッションが発生している一般的な破壊的変更のお知らせです。できるだけ早急に修正に取り組んでいます！ 🚨

非推奨のチェックとメソッドが cache_utils.py から削除されました（minimax_m3_vlやpi0などのモデルに影響します）。そのため、非推奨のキャッシュメソッドをまだ呼び出しているコードは、現行のキャッシュAPIに切り替える必要があります。 * 🚨 非推奨のキャッシュユーティリティメソッドを削除 (#49605) by @guarin

いくつかのモデルファイル（例：embedding_gemma2、ijepa、lightglue）から、他のモデルからの誤ったインポートが削除され、モジュラーコンバーターはそのようなクロスモデルのインポートを追加しないようになりました。これらの名前をそれらのモデルモジュール経由でインポートしていた場合は、代わりに元のモジュールからインポートしてください。 * 🚨 他のモデルからのインポートを削除 (#49473) by @guarin

最小の kernels バージョンが0.17.2になりました。これにより use_fallback=KernelizeFallback.ALL 、カーネルのロードに失敗した場合にエラーを発生させる代わりに元の実装へフォールバックするようになります。 kernels を0.17.2以降にアップグレードしてください。 * 🚨 より良いフォールバックのために最小カーネルを0.17.2に引き上げ (#49235) by @SunMarc

新しい SubConfigSpec はサブ設定の初期化を一元化し、クラスをインスタンス化する代わりにdataclassフィールドからデフォルトのサブ設定を収集するようになります。この変更は設定ユーティリティおよび多くのモデル設定に影響します。カスタムまたは既存のネストされた設定は、このメカニズムを通じてサブ設定を宣言するように更新する必要がある場合があります。 * :rotating_light: サブ設定の一元化された初期化のためのSubConfigSpec (#48282) by @zucchini-nlp

LUKEおよびmLUKEのトークナイザーは、 <ent> のようなエンティティ特殊トークンを特殊トークンとして扱うようになりました（分割されず、 skip_special_tokensで尊重され、正規化されます）。ただし、デコード時には通常の語彙トークンと同じスペーシングが保持されます。したがって、これらのトークンを含むトークン化およびデコードの出力は以前と異なる可能性があるため、旧動作に依存するコードや保存された出力を確認してください。 * 🚨🚨🚨 luke fixe (#48408) by @itazap

エクスポーター

Transformersのエクスポーターは、Dynamo、ONNX、OpenVINO、ExecuTorch全体でエクスポート中に直接量子化をサポートするようになりました。新しい統一量子化APIはPT2E、ONNX Runtime、NNCFの量子化器を統合し、静的および動的量子化に加えて、重みのみの圧縮（INT8/INT4）を設定可能なキャリブレーションワークフローで可能にします。これにより、異なるバックエンド間で効率的な推論のための最適化されたモデルをエクスポートしやすくなります。

詳細についてはドキュメントを参照してください: https://huggingface.co/docs/transformers/exporters_quantization

並列化

このリリースでは分散学習と推論が改善されました。FSDP × TPのモデルおよびオプティマイザーチェックポイントを、異なる並列構成間で保存・読み込みできるようになりました。また、エキスパート並列ディスパッチ、テンソル並列プラン、スタティックキャッシュ generate()、およびキャッシングアロケーターのバイト数が修正されました。複合モデルのTied LMヘッドはそれぞれ独自のTPプランエントリを持つようになり、 enable_expert_parallel は再びEPプランを単独で適用し、TPUの読み込みは `tor

• FSDP x TPの保存 / 読み込み、オプティマイザー (#49256) by @michaelbenayoun in [#49256]
• FSDP x TPの保存 / 読み込み (#48802) by @michaelbenayoun in [#48802]
• glooテンソル並列テストでランクごとにデバイスを設定しないように修正 (#49636) by @IlyasMoutawwakil in [#49636]
• fix(distributed): enable_expert_parallelをEP単独として維持 (#49633) by @dacorvo in [#49633]
• FSDPテストにおけるポート割り当ての競合を修正 (#49455) by @icavan in [#49455]
• Expert-parallelディスパッチで、all-to-allの保留中の結果ではなく、受信した行をエキスパートに渡すように修正 (#49421) by @IlyasMoutawwakil in [#49421]
• ホスト側の入力およびTP環境下でのstatic-cache generate()を修正 (#49317) by @dacorvo in [#49317]
• 複合lm headのTPプラン (#49080) by @IlyasMoutawwakil in [#49080]
• 修正: torch.acceleratorのデバイスAPIを使用するようにし、TPの読み込みがTPU上で再び動作するように修正 (#49502) by @tengomucho in [#49502]
• caching_allocator_warmupのバイト計算にEPとFSDPを考慮 (#49384) by @3outeille in [#49384]
• expert-parallelのトークンディスパッチのためにモデルをFSDPでラップしないように修正 (#49383) by @3outeille in [#49383]

生成

このリリースでは、static-cache generate() に関するバグを修正しました。対象はホスト側の入力とテンソル並列処理時のバグです。また、デバイス同期と再コンパイルを削減することでTPU上のWhisper生成を高速化し、テンソルおよびNumPy入力に対するWhisperのバッチタイムスタンプデコードを修正しました。Pipelineについては、生成引数処理のクリーンアップが行われ、無関係な警告が削除されました。

• Intel CPUのDockerイメージを自動生成するジョブを追加 (#49560) by @regisss in [#49560]
• 画像デコードをtorchcodecへ移行 (#47963) by @zucchini-nlp in [#47963]
• TPU向けおよびデバイス同期のためのWhisper生成の最適化 (#49426) by @tengomucho in [#49426]
• Pipelineにおける生成処理のクリーンアップ (#49269) by @Rocketknight1 in [#49269]
• テンソルに対するWhisperのバッチタイムスタンプデコードの修正 (#49419) by @Kingofbooks in [#49419]

Vision

Vision処理は複数の箇所で更新されました。画像デコードはtorchcodecを使用するようになり、Molmo2の画像・動画kwargsはライブラリの標準的な規約に従うようになり、PixtralのFlash Attentionはaxial RoPEのリファクタリング以降に発生していた誤った画像境界の検出をしなくなりました。これによりCUDAの不正メモリアクセスエラーや誤った出力が生じていました。さらに、いくつかのCIとDockerの変更も含まれます: GPUイメージはPython 3.11へ移行し、numpy/pyarrowの競合を修正しました

• XPU Dockerイメージでnumpy/pyarrowの競合を修正 (#49582) by @jiqing-feng in [#49582]
• CI: GPUイメージをPython 3.11へ移行 (#49352) by @tarekziade in [#49352]
• Molmo2の画像/動画kwargsを更新 (#49563) by @guarin in [#49563]
• axial RoPEリファクタリング後のPixtral Flash Attentionの画像境界を修正 (#49373) by @oliverholworthy in [#49373]

Kernels

このリリースでは、各ハードウェア間のカーネルサポートを改善しました。 flash_attention_2 がインストールされていない場合、ROCm上では flash-attn がAITERカーネルへフォールバックするようになり、T5系モデルには連続したSDPA position-biasマスクが与えられ、再びfusedカーネルを使用できるようになりました。Hubのrotaryカーネルは、backwardパスが誤った勾配を与えていたため、CUDAの推論に限定されるようになりました。Strix Haloおよび

• ROCm上のflash_attention_2に対するAITERカーネルへのフォールバック (#49608) by @Abdennacer-Badaoui in [#49608]
• SDPA position_biasマスクを連続化し、T5系モデルがfusedカーネルを使用するように変更 (#49517) by @IvenHsu01 in [#49517]
• HubのrotaryカーネルをCUDA上の推論でのみ使用 (#49439) by @qgallouedec in [#49439]
• [Atlas Inference] Strix Halo Gated DeltaNetハブカーネルでtorch.compileを有効化 (#49453) by @AzeezIsh in [#49453]
• [Atlas Inference] transformers 5.17+ 向けにGB10 Gated DeltaNetハブカーネルを修正し、torch.compileを有効化 (#49452) by @AzeezIsh in [#49452]

Cache

このリリースでは、キャッシュ関連の複数のバグを修正しました: static-cache generate() がホスト側のネストされた入力とテンソル並列処理を正しく扱えるようになり、オフロードキャッシュのプリフェッチがオフロードコピーと競合しなくなり、Phi3 LongRoPEのキャッシュ再構築がコンテキスト境界で完全なプレフィックスを受け取るようになりました。さらに、MiMo-V2-Flashのスライディングウィンドウでクエリトークンをカウントするようにし、量子化キャッシュ (hqq/quanto) のドキュメント例を修正

• オフロードキャッシュのプリフェッチがオフロードコピーと競合する問題を修正 (#49363) by @qgallouedec in [#49363]
• docs: 量子化キャッシュ hqq/quanto の例とドキュメントを更新 (#47212) by @DavidJohnQuinlan in [#47212]
• [MiMo-V2-Flash] スライディングウィンドウでクエリトークンをカウント (#49170) by @guapisolo in [#49170]
• コンテキスト境界におけるPhi3 LongRoPEキャッシュ再構築の修正 (#49361) by @LE0-Lin in [#49361]

バグ修正と改善

• [docs] ハードウェアドキュメントテンプレート (#49575) by @stevhliu in [#49575]
• PR CI統合のためのMIC契約ロックファイルを追加 (#49631) by @ydshieh in [#49631]
• ROCmでaiter-rope バージョン3を使用する(#49595)、作成者 @Abdennacer-Badaoui、[#49595]
• ドキュメントから存在しないメソッドを削除(#49637)、作成者 @guarin、[#49637] 内
• Translate torch.mm(..., out_dtype=...) to ONNX (#49635)、作成者 @IlyasMoutawwakil、[#49635] 内
• [docs] ハードウェアセクション(#49541)、作成者 @michaelbenayoun、[#49541] 内
• torch のフォールバックで packed-sequence の境界が失われる場合に例外を発生させる (#49474) by @qgallouedec in [#49474]
• Fa packed sequence decode (#49610) by @SunMarc in [#49610]
• ネストされた set_attn_implementation の修正 (#49138) by @eustlb in [#49138]
• feat: Mellum2/2.1 に MTP サポートを追加 (#49531) by @shadeMe in [#49531]
• onnx exporter のテストを non-cuda デバイスに拡張 (#49627) by @kaixuanliu in [#49627]
• video processor バックエンドのドキュメント化 (#49470) by @DimensionSTP in [#49470]
• sinusoidal position embeddings をコンパイル可能にする (#49482) by @jiqing-feng in [#49482]
• ロード時にシャーディングされたモデルの PEFT アダプターを、そのモデル自身のパラメーターから保存する (#49500) by @qgallouedec in [#49500]
• fix: MTP レイヤーのタイプをレイヤータイプごとの rotary embeddings に渡す (#49468) by @shadeMe in [#49468]
• LFM2 を GGUF のロードパスに追加 (#49400) by @francip in [#49400]
• ドラフトループを所有するフレームワーク向けの MtpModel ヘルパーを追加 (#49544) by @hmellor in [#49544]
• .python-version の Python バージョンでドキュメントをビルドする (#49603) by @tarekziade in [#49603]
• AXK1 に mlp_layer_types を使用するようにし、MoE レイヤーのレイアウトが moe_layer_freq に従うようにする (#49518) by @hmellor in [#49518]
• Nvidia+AMD の run-slow CI コメントを 1 つに統合 (#49598) by @ydshieh in [#49598]
• 不安定な streamer タイムアウトテストを修正 (#49583) by @tarekziade in [#49583]
• TPU 関連のテスト問題を修正 (#49568) by @tengomucho in [#49568]
• fix(distributed): TPU ランクを LOCAL_RANK ではなくデバイスインデックス 0 にバインドする (#49543) by @tengomucho in [#49543]
• どこでも transformers init を使用する (#49573) by @guarin in [#49573]
• [docs] eval 中の Context parallelism (#48663) by @stevhliu in [#48663]
• examples を削除 (#49357) by @SunMarc in [#49357]
• parse_response において整数型のツール引数として整数値の float を受け入れる (#49547) by @yonigozlan in [#49547]
• Intel CPU Dockerfile を更新 (#49408) by @jiqing-feng in [#49408]
• 欠落していた video processor の自動 docstring を追加 (#49569) by @guarin in [#49569]
• チャット入力のサニタイズを追加 (#47386) by @Rocketknight1 in [#47386]
• Fix create_chunked_causal_mask() のクラッシュを修正 block_sequence_ids (#49457) by @kaixuanliu in [#49457]
• SinglePositionMultiTokenCandidateGenerator のシグネチャを修正 (#49413) by @jiqing-feng in [#49413]
• Minicpm 4.7 の統合テストを更新 (#49565) by @zucchini-nlp in [#49565]
• HunYuan の DynamicNTKAlpha RoPE を動的として扱うのをやめる (#49445) by @jiqing-feng in [#49445]
• Gemma3nVision2TextModelTest::test_model_parallelism の分割を修正 (#49562) by @tarekziade in [#49562]
• torch.compile 下の SuperPoint forward における UnboundLocalError を修正 (#49409) by @kaixuanliu in [#49409]
• AutoVideoProcessor で解決済みのリモートバックエンド参照を保持 (#49511) by @DimensionSTP in [#49511]
• PR slow CI の提案を修正: venv 内に transformers をインストール (#49558) by @tarekziade in [#49558]
• PR修正: スローなCIの提案対応、transformersのインストール、スクリプトエラー時の失敗 (#49549) by @ArthurZucker in [#49549]
• 非推奨となったデータヘルパーの削除 (#49360) by @SunMarc in [#49360]
• 意図的に凍結されたパラメータに対する test_all_params_have_gradient の修正 (#49264) by @thillai-c in [#49264]
• molmo2テストに対するFlex attnの修正 (#49530) by @molbap in [#49530]
• bridgetowerのクロスアテンションマスク形状バグの修正 (#49447) by @kaixuanliu in [#49447]
• Hubのtokenizer_classがGemmaTokenizerの場合にSiglip2Tokenizerを使用する (#49245) by @jayzuccarelli in [#49245]
• WatermarkDetectorにおける混在BOSプレフィックス検証の修正 (#49496) by @dangruiyuan in [#49496]
• 未使用のget_uniform_frame_indicesの非推奨化 (#49464) by @archiep867-sys in [#49464]
• [tests] TPU上でのテストスイート失敗に対するいくつかの修正 (#49425) by @tengomucho in [#49425]
• torch 2.6クリーンアップの第二段階 (#49396) by @Rocketknight1 in [#49396]
• current_accelerator() のチェックにガードを追加しTorchのバージョンを引き上げ (#49395) by @Rocketknight1 in [#49395]
• PRの説明で1つの静的なTransformers CIバッジを使用する (#49471) by @tarekziade in [#49471]
• fix: 設定クラスの宣言されたすべてのフィールドをデフォルトとして扱う、#49456を修正 (#49466) by @tarekziade in [#49466]
• AutoVideoProcessorクラスのルックアップを遅延のまま維持 (#49458) by @DimensionSTP in [#49458]
• Molmo2の追加 (#43451) by @SangbumChoi in [#43451]
• CIがマルチモーダルモデルを再帰的に取得 (#49389) by @zucchini-nlp in [#49389]
• すべてのサブ設定に対して再帰処理 (#49461) by @zucchini-nlp in [#49461]
• Aria、Ernie4.5-VL-MoE、Gemma4、Inkling、MiniMax-M3-VL、Qwen3.5-MoE: VLM/ALMテスターでモデルテストを実行 (#49404) by @IlyasMoutawwakil in [#49404]
• CIのSlackレポートの修正: model_results.json でクラッシュした/欠落したモデルジョブを表示 (#49427) by @ydshieh in [#49427]
• [Qwen3VLMoe] test_small_model_integration_test_expand の期待テキストを更新 (#49301) by @ydshieh in [#49301]
• ドキュメント内のbackend属性とMistralCommonBackendのデフォルトバックエンドの修正 (#49149) by @samyuktahegde in [#49149]
• RoPEのさらなる簡素化、TF32の修正 (#49328) by @Rocketknight1 in [#49328]
• PR #49228の完了: 11のモデルファミリーからropeの init から未使用の device=None を削除 init 11のモデルファミリーにおける変更 (#49285) 作成者: @ydshieh、[#49285]
• "[CI] AMDの定期CIトリガーを一時的に無効化"を元に戻す (#49433) by @ydshieh in [#49433]
• マルチトークン更新に対するQuantizedCacheの残余フラッシュの修正 (#49418) by @LE0-Lin in [#49418]
• compile下での _ignore_causal_mask_sdpa のデータ依存分岐の修正 (#49354) by @dacorvo in [#49354]
• dense_intermediate_size が存在する場合のInklingの moe_intermediate_size の修正 (#49416) by @Talhax55z in [#49416]
• DebertaV2ForMaskedLMの非レガシーロード問題のバグ修正 (#49152) by @kaixuanliu in [#49152]
• このPRは、欠落している重みが…に配置される必要がある場合のGemma3nのfp16ロードを修正します (#49147) by @sywangyi in [#49147]
• PR CI: 再利用可能なワークフローに actions: read を付与 (#49417) by @tarekziade in [#49417]
• [バグ修正] [モデリング] DSV4 norm を修正 (#47486)、作成者: @kylesayrs、[#47486]
• [ドキュメント] Spaces を更新 (#49242)、作成者: @stevhliu、[#49242]
• spm converter で空の precompiled charsmap を扱えるようにする (#49211)、@itazap による [#49211]
• [CI] AMD 定期 CI トリガーを一時的に無効化 (#49394)、@ydshieh による [#49394]
• [tests] Speech2TextFeatureExtractionWithoutTorchaudioTest の不安定な CMVN テストを修正 (#49374)、@ydshieh による [#49374]
• トークン dispatch を次で実行できるようにする ep_size != tp_size (#49368)、@qgallouedec による [#49368]
• [tests] BitForImageClassification の onnx.exactness をスキップ (ORT fp32 のドリフト) (#49366)、@ydshieh による [#49366]

顕著なコミュニティへの貢献

以下の貢献者は、前回のリリース以降、ライブラリに顕著な変更を加えました:

• @itazap
  • MOSS-Transcribe-Diarize モデルを追加 (#48386)
  • spm converter で空の precompiled charsmap を扱えるようにする (#49211)
  • 🚨🚨🚨 luke 修正 (#48408)
• @ydshieh
  • PR CI 統合のための MIC contract lock ファイルを追加 (#49631)
  • Nvidia と AMD の run-slow CI コメントを 1 つに統合 (#49598)
  • CI の slack レポートを修正: model_results.json でクラッシュした/欠落したモデルジョブを表示するように変更 (#49427)
  • [Qwen3VLMoe] test_small_model_integration_test_expand の期待されるテキストを更新 (#49301)
  • PR #49228 の完了: rope から未使用の device=None を削除 init 11 のモデルファミリー (#49285)
  • Revert "[CI] AMD 定期 CI トリガーを一時的に無効化" (#49433)
  • [CI] AMD 定期 CI トリガーを一時的に無効化 (#49394)
  • [tests] Speech2TextFeatureExtractionWithoutTorchaudioTest の不安定な CMVN テストを修正 (#49374)
  • [Docker] torch 2.14/CUDA 13.0 へのアップグレードと FA2 のソースからのビルドの最適化 (#49381)
  • [tests] BitForImageClassification の onnx.exactness をスキップ (ORT fp32 のドリフト) (#49366)
• @icavan
  • FSDP テストのポート割り当ての競合を修正 (#49455)
  • [Model] Ling 3.0 Flash のネイティブサポートを追加 (#49446)
• @tarekziade
  • .python-version の Python バージョンでドキュメントをビルドする (#49603)
  • 不安定な streamer タイムアウトテストを修正 (#49583)
  • CI: GPU イメージを python 3.11 に移行 (#49352)
  • Gemma3nVision2TextModelTest::test_model_parallelism の split を修正 (#49562)
  • PR slow CI の提案を修正: venv 内に transformers をインストール (#49558)
  • PR の説明で 1 つの静的な Transformers CI バッジを使用 (#49471)
  • fix: configクラスの宣言されたすべてのフィールドをデフォルトとして扱うように修正 fixes #49456 (#49466)
  • PR CI: 再利用可能なワークフローにactions: readを付与 (#49417)
• @lucamotz
  • Kolibri 1の追加 (#49463)
• @SangbumChoi
  • Molmo2の追加 (#43451)
• @maxiaolong03
  • [Model] PP-DocLayoutV4モデルのサポートを追加 (#48387)