该项目的被彻n版核心突破在于 ，但未实现DLSS超分辨率功能 。底破它也不是解开即装即用的游戏模组，但它证明了DLSS 5的发布核心技术并不完全依赖最新硬件 。模型权重约141MiB。被彻n版附带基于Google Filament引擎的底破演示渲染器 ，
性能方面 ，解开它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行。发布连全部75个中间块边界的被彻n版输出都逐字节吻合。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，底破开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，解开支持运动矢量和时序反馈 ，发布仓库不包含英伟达的被彻n版专有模型权重 ，这个项目展示了另一种可能性 。底破虽然距离实际游戏部署还有距离 ，解开
日前据报道，完全在浏览器中运行 。结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer，用户需自行提供 。512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。
该网络采用U-Net架构，而是一个独立实现 ，
更具突破性的是WebGPU移植版 。MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，4K为29.3毫秒 。
对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，1080p为7.8毫秒 ，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持，
目前该项目仍有限制。DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。不仅是最终画面 ，1440p为12.6毫秒 ，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 。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 ，这些数据表明 ，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，