Release v5.20.0

새 모델 추가

Muse Spark Open

Muse Spark Open은 Meta의 멀티모달 mixture-of-experts 모델로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 입력으로 받아 텍스트를 생성합니다. 총 816B 파라미터(토큰당 42B 활성)를 가지며, 모달리티 간에 공유되는 최대 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있습니다. 멀티 파일 편집, 디버깅, 도구 사용과 같은 에이전트형 코딩 작업을 위해 학습되었습니다. 체크포인트는 BF16 및 NVFP4 형식으로 제공됩니다.

링크: 문서 | 블로그 포스트 * Muse Spark Open 추가 (#49644) by @guarin in #49644

Ling 3.0

Ling 3.0 Flash는 InclusionAI의 하이브리드 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. 디코더는 Kimi Delta Attention (KDA) 레이어 다섯 개를 Multi-head Latent Attention (MLA) 레이어 하나와 그룹화합니다. MLA 블록은 인터리브드 로터리 임베딩과 헤드별 출력 게이트를 사용하며, 피드포워드 블록은 라우팅된 전문가와 공유 전문가를 결합합니다. Transformers에서 BailingHybridForCausalLM으로 기본 지원되므로 trust_remote_code=True.

없이도 로드할 수 있습니다. **링크:** 문서 * [Model] Ling 3.0 Flash 기본 지원 추가 (#49446) by @icavan in #49446

Kolibri1

Kolibri 1은 Aleph Alpha의 mixture-of-experts 추론 모델로, 독일어와 영어에 중점을 두고 있습니다. 50개 레이어 각각은 시그모이드 라우팅을 사용해 모든 토큰을 384개 전문가 중 6개로 라우팅하며, 공유 전문가 하나를 추가합니다. 4개의 슬라이딩 윈도우 어텐션 레이어가 하나의 전체 어텐션 레이어와 교대로 배치되며, RoPE는 슬라이딩 윈도우 레이어에만 적용됩니다.

링크: 문서 * Kolibri 1 추가 (#49463) by @lucamotz in #49463

MiniCPM-V 4.7

MiniCPM-V 는 효율적인 멀티모달 대규모 언어 모델 시리즈로, 다음에서 개발되었습니다: OpenBMB. MiniCPM-V 4.6과 마찬가지로 MiniCPM-V 4.7 아키텍처는 윈도우 어텐션 머저를 갖춘 SigLIP 비전 인코더를 Qwen3.5 언어 모델 백본과 결합하며, 4x 및 16x 시각적 다운샘플링 모드를 모두 지원합니다.

4.6 대비 주요 추가 사항은 canvas M-RoPE입니다: 단일 1-D 시퀀스를 따라 시각 토큰에 번호를 매기는 대신, 모델은 모든 이미지를 2-D 캔버스 위에 배치하고 각 시각 토큰에 (temporal, height, width) 위치를 할당하여, 같은 이미지의 조각들이 공간적 관계를 유지하고 비디오 프레임들이 시간적 순서를 유지하도록 합니다.

• Fix more stuff (#48979) by @zucchini-nlp in #48979

UnlimitedOcr

UnlimitedOcr는 Baidu의 단일 3B 파라미터 OCR 모델로, 표준 32,768 토큰 컨텍스트 길이를 갖습니다. DeepSeek OCR을 기반으로 하며 모든 디코더 어텐션 레이어를 Reference Sliding Window Attention(R-SWA)으로 교체했습니다. 이를 통해 디코딩 중 KV 캐시가 일정하게 유지되므로, 모델이 단일 포워드 패스로 수십 페이지를 전사할 수 있습니다. "gundam" 모드(동적 크롭이 적용된 640x640 타일)와 "base" 모드(단일 1024x1024 뷰)를 지원하며, 바운딩 박스가 포함된 영역 검출 결과를 출력할 수 있습니다.

링크: 문서 | 논문 * Add Unlimited OCR (#46836) by @guarin in #46836

UltraBERT

UltraBERT는 분류 및 검색 작업을 위해 다양한 마스킹 비율, 프루닝, 지식 증류를 결합하여 학습된 양방향 텍스트 인코더 계열입니다. 공개된 인코더는 최대 32,768 토큰 길이의 시퀀스를 지원합니다. 이 모델들은 회전 위치 임베딩(rotary position embeddings), RMSNorm, SwiGLU 피드포워드 레이어, 그리고 지역 어텐션과 전역 어텐션을 교대로 사용합니다(세 번째 레이어마다 전역 어텐션 적용). 체크포인트로는 마스크드 언어 모델링 및 파인튜닝용 UltraBERT-150M과 UltraBERT-380M, 그리고 텍스트 임베딩용 UltraBERT-Embed-150M이 포함됩니다.

링크: 문서 | 논문 * @tomaarsen님이 UltraBERT 아키텍처를 통합(#49596) #49596

MOSS-Transcribe-Diarize

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B는 길이가 긴 다중 화자 전사, 화자 분리(diarization), 타임스탬프를 위한 엔드투엔드 오디오 이해 모델입니다. Whisper 스타일 인코더, 4× 프레임 병합 단계, 멀티모달 프로젝터, Qwen3 언어 모델을 결합합니다. 단일 패스로 전사와 화자 분리를 동시에 수행하며, 세그먼트는 다음과 같은 형식으로 출력됩니다. [start][S01]text[end]. 이 기능은 프로세서의 Whisper-window 청킹을 통한 긴 오디오 처리, 핫워드 바이어싱을 통한 프롬프트 가능 전사, 그리고 50개 이상의 언어를 지원합니다.

링크: 문서 * @itazap가 MOSS-Transcribe-Diarize 모델 추가 (#48386) #48386

주요 변경 사항(Breaking changes)

🚨 일반 속보: EP를 사용한 추론에서 속도가 저하되는 문제가 발생했습니다. 최대한 빨리 수정하기 위해 작업 중입니다! 🚨

지원 중단된 검사와 메서드가 다음에서 제거되었습니다: cache_utils.py (minimax_m3_vl 및 pi0 같은 모델에 영향을 미침), 따라서 폐기된 캐시 메서드를 여전히 호출하는 코드는 반드시 현재의 캐시 API로 전환해야 합니다. * 🚨 폐기된 캐시 utils 메서드 제거 (#49605) @guarin 작성

다른 모델의 우발적 임포트가 여러 모델 파일(예: embedding_gemma2, ijepa, lightglue)에서 제거되었으며, 모듈형 변환기는 이제 이러한 교차 모델 임포트를 추가하지 않습니다. 이전에 해당 모델 모듈을 통해 이 이름들을 임포트했다면 대신 원래 모듈에서 임포트하십시오.\n* 🚨 다른 모델의 임포트 제거 (#49473) by @guarin

최소 kernels 버전은 현재 0.17.2이며, 이는 다음을 허용합니다 use_fallback=KernelizeFallback.ALL 커널 로드 실패 시 오류를 발생시키는 대신 원래 구현으로 폴백하도록 합니다. 업그레이드 kernels 0.17.2 이상으로 업그레이드하세요. * 🚨 더 나은 폴백을 위해 최소 커널 버전을 0.17.2로 상향 (#49235) by @SunMarc

새로운 SubConfigSpec 하위 설정(sub-config)들의 초기화를 중앙화하여, 기본 하위 설정들이 클래스를 인스턴스화하는 대신 데이터클래스 필드로부터 수집되도록 하며, 이는 설정 유틸리티와 여러 모델 설정에 영향을 미칩니다. 사용자 정의 또는 기존의 중첩 설정들은 이 메커니즘을 통해 하위 설정을 선언하도록 업데이트가 필요할 수 있습니다. * :rotating_light: SubConfigSpec for centralized init of subconfigs (#48282) by @zucchini-nlp

이제 LUKE 및 mLUKE 토크나이저는 다음과 같은 개체 특수 토큰을 처리합니다. <ent> 특수 토큰으로 처리(분할하지 않으며, 다음에서 존중됨) skip_special_tokens, 정규화됨)를 유지하면서 디코딩 시 일반 어휘 토큰과 동일한 간격을 유지합니다. 따라서 이러한 토큰과 관련된 토크나이제이션 및 디코딩 출력은 이전과 다를 수 있으므로, 기존 동작에 의존하는 코드나 저장된 출력이 있는지 확인하십시오. * 🚨🚨🚨 luke fixe (#48408) by @itazap

수출업체

이제 Transformers 내보내기 도구들이 Dynamo, ONNX, OpenVINO, ExecuTorch 전반에서 내보내기 과정에서 직접 양자화를 지원합니다. 새로운 통합 양자화 API는 PT2E, ONNX Runtime, NNCF 양자화기를 통합하여, 정적 및 동적 양자화와 더불어 weight-only 압축(INT8/INT4)을 지원하며 구성 가능한 캘리브레이션 워크플로우를 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 백엔드에서 효율적인 추론을 위해 최적화된 모델을 더 쉽게 내보낼 수 있습니다.

자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요: https://huggingface.co/docs/transformers/exporters_quantization

병렬화

이번 릴리스는 분산 학습 및 추론을 개선합니다. FSDP × TP 모델과 옵티마이저 체크포인트를 이제 서로 다른 병렬 구성 간에 저장하고 불러올 수 있으며, expert-parallel 디스패치, 텐서 병렬 플랜, static-cache generate(), 그리고 캐싱 할로케이터의 바이트 수가 고정되었습니다. 컴포지트 모델의 tied LM 헤드는 이제 자체 TP 플랜 항목을 갖게 되며, enable_expert_parallel EP 플랜만 다시 적용하며, TPU 로딩은 `tor

• FSDP x TP 저장 / 불러오기, 옵티마이저 (#49256), @michaelbenayoun 작성, [#49256]
• FSDP x TP 저장 / 불러오기 (#48802), @michaelbenayoun 작성, [#48802]
• gloo 텐서 병렬 테스트에서 랭크별 디바이스를 설정하지 않도록 수정 (#49636), @IlyasMoutawwakil 작성, [#49636]
• fix(distributed): enable_expert_parallel를 EP 단독으로 유지 (#49633), @dacorvo 작성, [#49633]
• FSDP 테스트의 포트 할당 경쟁 상태 수정 (#49455), @icavan 작성, [#49455]
• Expert-parallel 디스패치가 all-to-all의 대기 결과가 아닌 수신된 행을 전문가들에게 전달하도록 수정 (#49421), @IlyasMoutawwakil 작성, [#49421]
• 호스트 측 입력 및 TP 환경에서 static-cache generate() 수정 (#49317), @dacorvo 작성, [#49317]
• Composite lm head tp plan (#49080), @IlyasMoutawwakil 작성, [#49080]
• 수정: torch.accelerator 디바이스 API를 사용하여 TPU에서 TP 로딩이 다시 작동하도록 수정 (#49502), @tengomucho 작성, [#49502]
• caching_allocator_warmup 바이트 계산에 ep와 fsdp 포함 (#49384), @3outeille 작성, [#49384]
• expert-parallel 토큰 디스패치 시 모델을 FSDP로 감싸지 않도록 수정 (#49383), @3outeille 작성, [#49383]

Generation

이 릴리스는 static-cache를 수정합니다 generate() 호스트 측 입력 관련 버그와 텐서 병렬 처리 하에서의 버그를 수정합니다. 또한 디바이스 동기화 및 재컴파일을 줄여 TPU에서의 Whisper 생성 속도를 높이고, 텐서 및 NumPy 입력에 대한 Whisper 배치 타임스탬프 디코딩을 수정합니다. 파이프라인은 생성 인자 처리를 정리하여 불필요한 경고를 제거합니다.

• Intel CPU Docker 이미지를 자동으로 생성하는 작업 추가 (#49560), 작성자 @regisss, [#49560]
• 이미지 디코딩이 torchcodec(#47963)으로 이동, @zucchini-nlp가 [#47963]에서 작업
• TPU 및 디바이스 동기화를 위한 Whisper 생성 최적화 (#49426), 작성자 @tengomucho, [#49426]
• 파이프라인의 세대 정리 (#49269) by @Rocketknight1 in [#49269]
• 텐서에 대한 Whisper 배치 타임스탬프 디코딩 수정 (#49419) by @Kingofbooks in [#49419]

비전

비전 처리는 여러 부분에서 업데이트되었습니다. 이미지 디코딩은 이제 torchcodec을 사용하고, Molmo2의 이미지 및 video kwargs는 라이브러리의 표준 규칙을 따르며, Pixtral Flash Attention은 더 이상 axial RoPE 리팩터링 이후 잘못된 이미지 경계를 감지하지 않습니다. 이로 인해 CUDA illegal memory access 오류와 잘못된 출력이 발생했었습니다. 또한 여러 CI 및 Docker 변경 사항도 함께 제공되었습니다: GPU 이미지는 Python 3.11로 이동했으며, numpy/pyarrow 충돌 문제가

• XPU Docker 이미지의 numpy/pyarrow 충돌 수정 (#49582) by @jiqing-feng in [#49582]
• CI: GPU 이미지를 python 3.11로 이동 (#49352) by @tarekziade in [#49352]
• molmo2 processing 이미지/비디오 kwargs 업데이트 (#49563) by @guarin in [#49563]
• axial RoPE 리팩터링 이후 Pixtral Flash Attention 이미지 경계 수정 (#49373) by @oliverholworthy in [#49373]

커널

이번 릴리스는 다양한 하드웨어에서의 커널 지원을 개선합니다. flash_attention_2 설치되지 않은 경우 이제 ROCm에서 flash-attn 이 설치되어 있지 않으면 AITER 커널로 폴백하며, T5 스타일 모델은 연속된 SDPA position-bias 마스크를 받아 다시 퓨전드 커널을 사용할 수 있습니다. Hub rotary 커널은 backward pass가 잘못된 그래디언트를 생성했기 때문에 이제 CUDA 추론으로 제한됩니다. Strix Halo 및

• ROCm에서 flash_attention_2에 대한 AITER 커널 폴백 (#49608) by @Abdennacer-Badaoui in [#49608]
• SDPA position_bias 마스크를 연속적으로 만들어 T5 스타일 모델이 퓨전드 커널을 사용하도록 함 (#49517) by @IvenHsu01 in [#49517]
• CUDA에서 추론 시에만 Hub rotary 커널 사용 (#49439) by @qgallouedec in [#49439]
• [Atlas Inference] Strix Halo Gated DeltaNet hub 커널에 torch.compile 활성화 (#49453) by @AzeezIsh in [#49453]
• [Atlas Inference] transformers 5.17+용 GB10 Gated DeltaNet hub 커널 수정 및 torch.compile 활성화 (#49452) by @AzeezIsh in [#49452]

캐시

이번 릴리스는 여러 캐시 관련 버그를 수정합니다: static-cache generate() 는 이제 호스트 측 중첩 입력과 텐서 병렬 처리를 올바르게 처리하고, 오프로드된 캐시 prefetch는 더 이상 오프로딩 복사와 경쟁하지 않으며, 컨텍스트 경계에서 Phi3 LongRoPE 캐시 재구축은 이제 전체 prefix를 받습니다. 또한 MiMo-V2-Flash의 슬라이딩 윈도우에서 쿼리 토큰을 계산하고 양자화된 캐시(hqq/quanto) 문서 예제를 수정합니다

• 오프로드된 캐시 prefetch가 오프로딩 복사와 경쟁하는 문제 수정 (#49363) by @qgallouedec in [#49363]
• docs: 양자화된 캐시 hqq/quanto 예제 및 문서 업데이트 (#47212) by @DavidJohnQuinlan in [#47212]
• [MiMo-V2-Flash] 슬라이딩 윈도우에서 쿼리 토큰 계산 (#49170) by @guapisolo in [#49170]
• 컨텍스트 경계에서 Phi3 LongRoPE 캐시 재구축 수정 (#49361) by @LE0-Lin in [#49361]

버그 수정 및 개선

• [docs] 하드웨어 문서 템플릿 (#49575) by @stevhliu in [#49575]
• PR CI 통합을 위한 MIC contract lock 파일 추가 (#49631) by @ydshieh in [#49631]
• ROCm에서 aiter-rope 버전 3 사용 (#49595), @Abdennacer-Badaoui 작성, [#49595]
• 문서에서 누락된 메서드 제거 (#49637), @guarin 작성, [#49637]
• 번역 torch.mm(..., out_dtype=...) 을 ONNX로 변환 (#49635), @IlyasMoutawwakil 작성, [#49635]
• [docs] 하드웨어 섹션 (#49541), @michaelbenayoun 작성, [#49541]
• torch 폴백이 packed-sequence 경계를 제거하게 되는 경우 오류를 발생시킵니다(#49474), 작성자: @qgallouedec, [#49474]
• Fa packed sequence decode (#49610) by @SunMarc in [#49610]
• nested set_attn_implementation 수정 (#49138), @eustlb 작성, [#49138]
• feat: Mellum2/2.1에 MTP 지원 추가 (#49531) by @shadeMe in [#49531]
• onnx 내보내기 테스트를 non-CUDA 장치로 확장 (#49627), 작성자: @kaixuanliu, [#49627]
• (#49470) @DimensionSTP의 문서 비디오 프로세서 백엔드 [#49470]
• @jiqing-feng이 [#49482]에서 사인형 위치 임베딩을 컴파일 가능하게 만듦 (#49482)
• 로드 시 분할(sharded)된 모델의 PEFT 어댑터를 해당 모델 자체의 파라미터로부터 저장 (#49500), 작성자: @qgallouedec, [#49500]
• fix: 레이어별 타입 rotary embeddings에 MTP 레이어 타입 전달 (#49468), @shadeMe 작성, [#49468]
• @francip가 [#49400]에서 GGUF 로딩 경로에 LFM2를 추가했습니다 (#49400)
• 추가 MtpModel 드래프팅 루프를 소유하는 프레임워크를 위한 헬퍼 (#49544) by @hmellor in [#49544]
• .python-version의 Python 버전으로 docs 빌드 (#49603) by @tarekziade in [#49603]
• AXK1에 mlp_layer_types를 사용하여 MoE 레이어 레이아웃이 moe_layer_freq를 따르도록 수정 (#49518) by @hmellor in [#49518]
• Nvidia+AMD run-slow CI 코멘트를 하나로 통합 (#49598) by @ydshieh in [#49598]
• 간헐적으로 실패하는 streamer timeout 테스트 수정 (#49583) by @tarekziade in [#49583]
• TPU 관련 테스트 문제 수정 (#49568) by @tengomucho in [#49568]
• fix(distributed): TPU 랭크를 LOCAL_RANK가 아닌 device index 0에 바인딩 (#49543) by @tengomucho in [#49543]
• 모든 곳에서 transformers init 사용 (#49573) by @guarin in [#49573]
• [docs] 평가 중 context parallelism (#48663) by @stevhliu in [#48663]
• examples 제거 (#49357) by @SunMarc in [#49357]
• parse_response에서 정수 도구 인자로 정수 값 float 허용 (#49547) by @yonigozlan in [#49547]
• Intel CPU Dockerfile 업데이트 (#49408) by @jiqing-feng in [#49408]
• 누락된 video processor auto docstring 추가 (#49569) by @guarin in [#49569]
• chat 입력 sanitization 추가 (#47386) by @Rocketknight1 in [#47386]
• Fix create_chunked_causal_mask() 다음과 함께 크래시하던 문제 수정 block_sequence_ids (#49457) by @kaixuanliu in [#49457]
• SinglePositionMultiTokenCandidateGenerator 시그니처 수정 (#49413) by @jiqing-feng in [#49413]
• Minicpm 4.7 업데이트 통합 테스트 (#49565) by @zucchini-nlp in [#49565]
• HunYuan의 DynamicNTKAlpha RoPE를 동적으로 취급하지 않도록 수정 (#49445) by @jiqing-feng in [#49445]
• Fix Gemma3nVision2TextModelTest::test_model_parallelism 분할 수정 (#49562) by @tarekziade in [#49562]
• torch.compile 환경에서 SuperPoint forward의 UnboundLocalError 수정 (#49409) by @kaixuanliu in [#49409]
• AutoVideoProcessor에서 확인된 원격 백엔드 참조 유지 (#49511) by @DimensionSTP in [#49511]
• PR slow CI 제안 수정: venv에 transformers 설치 (#49558) by @tarekziade in [#49558]
• PR CI 느린 CI 제안 수정: transformers 설치, 스크립트 오류 시 실패 처리 (#49549) by @ArthurZucker in [#49549]
• 지원 중단된 데이터 헬퍼 제거 (#49360) by @SunMarc in [#49360]
• 의도적으로 고정된 파라미터에 대한 test_all_params_have_gradient 수정 (#49264) by @thillai-c in [#49264]
• molmo2 테스트를 위한 Flex attn 수정 (#49530) by @molbap in [#49530]
• bridgetower cross-attn 마스크 형태 버그 수정 (#49447) by @kaixuanliu in [#49447]
• Hub의 tokenizer_class가 GemmaTokenizer일 때 Siglip2Tokenizer 사용 (#49245) by @jayzuccarelli in [#49245]
• WatermarkDetector에서 혼합된 BOS 접두사 검증 수정 (#49496) by @dangruiyuan in [#49496]
• 사용되지 않는 get_uniform_frame_indices 지원 중단 (#49464) by @archiep867-sys in [#49464]
• [tests] TPU에서 테스트 스위트 실패에 대한 일부 수정 (#49425) by @tengomucho in [#49425]
• torch 2.6 정리 작업 2단계 (#49396) by @Rocketknight1 in [#49396]
• current_accelerator() 검사에 가드 추가 및 Torch 버전 상향 (#49395) by @Rocketknight1 in [#49395]
• PR 설명에서 하나의 정적 Transformers CI 배지 사용 (#49471) by @tarekziade in [#49471]
• fix: 설정 클래스의 선언된 모든 필드를 기본값으로 처리하도록 수정, fixes #49456 (#49466) by @tarekziade in [#49466]
• AutoVideoProcessor 클래스 조회를 지연 처리로 유지 (#49458) by @DimensionSTP in [#49458]
• Molmo2 추가 (#43451) by @SangbumChoi in [#43451]
• CI가 멀티모달 모델을 재귀적으로 가져오도록 변경 (#49389) by @zucchini-nlp in [#49389]
• 모든 서브설정에 대해 재귀 처리 (#49461) by @zucchini-nlp in [#49461]
• Aria, Ernie4.5-VL-MoE, Gemma4, Inkling, MiniMax-M3-VL, Qwen3.5-MoE: VLM/ALM 테스터에서 모델 테스트 실행 (#49404) by @IlyasMoutawwakil in [#49404]
• CI slack 보고 수정: model_results.json에서 크래시되었거나 누락된 모델 작업 표시 (#49427) by @ydshieh in [#49427]
• [Qwen3VLMoe] test_small_model_integration_test_expand에서 예상 텍스트 업데이트 (#49301) by @ydshieh in [#49301]
• 문서의 백엔드 속성 및 MistralCommonBackend의 기본 백엔드 수정 (#49149) by @samyuktahegde in [#49149]
• RoPE 추가 간소화 및 TF32 수정 (#49328) by @Rocketknight1 in [#49328]
• PR #49228 완료: 11개 모델 계열에서 rope의 사용되지 않는 device=None 제거 init 11개 모델 패밀리 (#49285) by @ydshieh in [#49285]
• "[CI] 일시적으로 AMD 예약 CI 트리거 비활성화" 되돌리기 (#49433) by @ydshieh in [#49433]
• 멀티토큰 업데이트를 위한 QuantizedCache 잔여 플러싱 수정 (#49418) by @LE0-Lin in [#49418]
• compile 환경에서 _ignore_causal_mask_sdpa의 데이터 의존적 분기 수정 (#49354) by @dacorvo in [#49354]
• dense_intermediate_size가 존재할 때 Inkling moe_intermediate_size 수정 (#49416) by @Talhax55z in [#49416]
• DebertaV2ForMaskedLM의 non-legacy 로드 문제 버그 수정 (#49152) by @kaixuanliu in [#49152]
• 이 PR은 누락된 가중치가 …에 있어야 할 때 Gemma3n fp16 로딩을 수정합니다 (#49147) by @sywangyi in [#49147]
• PR CI: 재사용 가능한 워크플로우에 actions: read 권한 부여 (#49417) by @tarekziade in [#49417]
• [Bugfix] [Modeling] DSV4 norm 수정 (#47486) by @kylesayrs in [#47486]
• [docs] Spaces 업데이트 (#49242) by @stevhliu in [#49242]
• spm 변환기에서 비어 있는 precompiled charsmap 처리 (#49211) by @itazap in [#49211]
• [CI] AMD 예약 CI 트리거 임시 비활성화 (#49394) by @ydshieh in [#49394]
• [tests] Speech2TextFeatureExtractionWithoutTorchaudioTest에서 불안정한 CMVN 테스트 수정 (#49374) by @ydshieh in [#49374]
• 토큰 디스패치가 다음과 함께 실행되도록 허용 ep_size != tp_size (#49368) by @qgallouedec in [#49368]
• [tests] BitForImageClassification에 대한 onnx.exactness 건너뛰기 (ORT fp32 드리프트) (#49366) by @ydshieh in [#49366]

주요 커뮤니티 기여

다음 기여자들은 지난 릴리스 이후 라이브러리에 중요한 변경 사항을 기여했습니다:

• @itazap
  • MOSS-Transcribe-Diarize 모델 추가 (#48386)
  • spm 변환기에서 비어 있는 precompiled charsmap 처리 (#49211)
  • 🚨🚨🚨 luke 수정 (#48408)
• @ydshieh
  • PR CI 통합을 위한 MIC contract lock 파일 추가 (#49631)
  • Nvidia+AMD run-slow CI 코멘트를 하나로 통합 (#49598)
  • CI slack 보고 수정: model_results.json에 크래시되거나 누락된 모델 작업 표시 (#49427)
  • [Qwen3VLMoe] test_small_model_integration_test_expand에서 예상 텍스트 업데이트 (#49301)
  • PR #49228 완료: rope에서 사용하지 않는 device=None 제거 init 11개 모델 계열에서 (#49285)
  • "[CI] AMD 예약 CI 트리거 임시 비활성화" 되돌리기 (#49433)
  • [CI] AMD 예약 CI 트리거 임시 비활성화 (#49394)
  • [tests] Speech2TextFeatureExtractionWithoutTorchaudioTest에서 불안정한 CMVN 테스트 수정 (#49374)
  • [Docker] torch 2.14/CUDA 13.0으로 업그레이드 및 소스에서 FA2 빌드 최적화 (#49381)
  • [tests] BitForImageClassification에 대한 onnx.exactness 건너뛰기 (ORT fp32 드리프트) (#49366)
• @icavan
  • FSDP 테스트에서 포트 할당 경합 수정 (#49455)
  • [Model] Ling 3.0 Flash 네이티브 지원 추가 (#49446)
• @tarekziade
  • .python-version의 Python 버전으로 문서 빌드 (#49603)
  • 불안정한 스트리머 타임아웃 테스트 수정 (#49583)
  • CI: GPU 이미지를 python 3.11로 이동 (#49352)
  • Fix Gemma3nVision2TextModelTest::test_model_parallelism split 수정 (#49562)
  • PR slow CI 제안 수정: venv에 transformers 설치 (#49558)
  • PR 설명에 하나의 static Transformers CI 배지 사용 (#49471)
  • fix: 설정 클래스의 선언된 모든 필드를 기본값으로 처리 fixes #49456 (#49466)
  • PR CI: 재사용 가능한 워크플로우에 actions: read 권한 부여 (#49417)
• @lucamotz
  • Kolibri 1 추가 (#49463)
• @SangbumChoi
  • Molmo2 추가 (#43451)
• @maxiaolong03
  • [Model] PP-DocLayoutV4 모델 지원 추가 (#48387)