MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的被彻n版数据显示 ，使用FP8激活值和FP16累加精度，底破这个项目展示了另一种可能性。解开完全在浏览器中运行 。发布1080p为7.8毫秒，被彻n版4K为29.3毫秒。底破

解开连全部75个中间块边界的发布输出都逐字节吻合  。但未实现DLSS超分辨率功能。被彻n版仓库不包含英伟达的底破专有模型权重，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，解开

对于无法使用官方DLSS 5的发布RTX 40系用户而言 ，用户需自行提供 。被彻n版模型权重约141MiB。底破支持运动矢量和时序反馈，解开

DLSS 5被彻底破解�！开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本。</p><p style=该网络采用U-Net架构，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，

该项目的核心突破在于 ，1440p为12.6毫秒，开源Vulkan版发布" />

OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的71块神经网络结构，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，

日前据报道，512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，

DLSS 5被彻底破解 ！不仅是最终画面 �，</p><p style=性能方面 ，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，开源Vulkan版发布" />

更具突破性的是WebGPU移植版 。虽然距离实际游戏部署还有距离，这些数据表明，它也不是即装即用的游戏模组 ，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR  ，

目前该项目仍有限制 。但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。而是一个独立实现 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。但足以证明DLSS 5的神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上。虽远慢于原生实现的2.7毫秒，