SANA 是英伟达开源的高效扩散生成模型与配套训练推理引擎，支持文生图、文生视频和世界模型，用线性注意力和 NVFP4 量化在低显存下实现快速生成。

RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构，支持像 GPT 一样并行训练，推理时线性时间、常量显存、无限上下文，无需 KV 缓存。

用纯 C99 从零实现的 Kimi K3 推理引擎，单 CPU、8.24 GB 内存即可跑 2.78 万亿参数模型，不依赖 BLAS、框架或 GPU。

MiniMax 官方开源的文本大模型 MiniMax-Text-01 和视觉语言模型 MiniMax-VL-01，基于线性注意力架构，可用于长上下文理解与多模态推理。

把视频扩散模型的推理速度提升 100–200 倍，靠一致性蒸馏、稀疏线性注意力和 SageAttention 等系统级优化，让视频生成真正跑得动。