Transformers v5.7.0 发布：Laguna MoE 与 DEIMv2 目标检测模型加入

HuggingFace Transformers 发布 v5.7.0 版本，新增两个模型族：Poolside 的 Laguna MoE 语言模型和 DEIMv2 实时目标检测模型。Laguna 的核心创新包括 per-layer 可变 query-head 数（共享 KV cache shape）和基于 sigmoid 的 MoE router + 可学习 per-expert bias 实现无辅助损失的负载均衡。DEIMv2 扩展了 DEIM，引入 DINOv3 特征，通过 Spatial Tuning Adapter 将单尺度输出转为多尺度特征，轻量版使用剪枝 HGNetv2 骨干，DEIMv2-X 以 50.3M 参数达到 57.8 AP，DEIMv2-S 成为首个 sub-10M 参数超 50 AP 的模型。此外修复了多个 attention 相关 bug。