用 PRISM 算法合并两个 Minimax-H3 微调模型，权重已开源
theOliviaRossi · reddit · 2026-10-25
作者 theOliviaRossi 使用自研的 PRISM 谱/几何合并算法，将两个 Minimax-H3 Ref2VA 微调模型（Singularity V2 与 8 步 Turbo 版 10Eros-Max）合并为单一模型。
PRISM 解决的问题：把 Turbo 快速模型合并进基础模型常引入权重伪影和信号退化。PRISM 的处理方式：
- 用随机化 SVD（秩 ≤64）过滤扩散噪声增量
- 结合方向性 SLERP 与对数空间幅值插值（极测地线）
- 解决符号冲突并重新锚定 layer norm
Turbo 块分布权重偏向时间/头部块（ttime 0.75、thead 0.70），平均 Turbo 份额约 0.55。
模型权重已发布在 Hugging Face，提供 fp16、int8、w6a8 多种精度，作者征集测试生成反馈。配图为其生成的 Jocker 风格人像演示。
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