Transformers v5.13.0 מוסיפה את Kimi K2.7, את MiMo-V2-Flash ונתיב export אחיד

Hugging Face שיגר את Transformers v5.13.0, גרסה מהותית שמרחיבה את כיסוי המודלים, וחשוב מכך — מתקננת את ה-deployment. מבחינת מודלים, נוספה תמיכה במודלי Kimi K2.5/2.6/2.7 המולטימודליים וה-agentic, ב-MiMo-V2-Flash MoE (context של 256K), ב-ZAYA MoE של Zyphra, במודלי הדיבור Nemotron 3.5 ASR ו-Qwen3 ASR, ובמודלי הראייה VideoPrism, RADIO ו-MiniCPM3 — מערך כבד במשתתפים סיניים ובמודלים פתוחים, שמשקף היכן נמצאת האנרגיה של ה-ecosystem הפתוח.

השינוי ההנדסי המרכזי הוא נתיב HfExporter מאוחד שמכוון ל-PyTorch, ל-ONNX ול-ExecuTorch מממשק אחד. זה חייב refactors שוברים במידול, שמתקננים כיצד שכבות מוצהרות לצורך תאימות export — מחיר אמיתי למתחזקים, אבל כזה שמשתלם בכך שהוא הופך את אותו מודל לבר-deployment לרוחב frameworks של training, inference בענן ו-on-device (ExecuTorch) בלי עבודת המרה ייעודית.

למה זה חשוב: פיצול ה-deployment היה מס כרוני על שיגור מודלים פתוחים לפרודקשן. נתיב export יחיד שמגיע גם לשרת (ONNX) וגם ל-edge (ExecuTorch) מוריד את המחסום להרצת מודלים פתוחים על תשתית בבעלות או on-device — ומאפשר ישירות את ההגירה מונעת-העלות למודלים זולים יותר ש-Hugging Face מתעד ממילא.

המסתייגות היא ה-refactor השובר: צוותים שמצמידים גרסאות ישנות של Transformers או שנשענים על הצהרות שכבה מותאמות יצטרכו לעדכן, ו-'refactors שוברים במידול' בספרייה נפוצה כל כך מהדהדים לרוחב ה-ecosystem. שווה לעקוב אחר האימוץ של HfExporter מול נתיבים ותיקים כמו export נייטיב ל-ONNX, ואם היעד ExecuTorch יתפוס תאוצה ככל שמודלים on-device (ה-thread ב-r/LocalLLaMA על 'Mythos-class על חומרה צרכנית בעוד כשנתיים') יהפכו ל-use case גדול יותר.