目前该项目仍有限制 。解开仓库不包含英伟达的发布专有模型权重 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的被彻n版数据显示
，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，底破开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致”。解开
对于无法使用官方DLSS 5的发布RTX 40系用户而言 ，它也不是被彻n版即装即用的游戏模组 ，完全在浏览器中运行。底破不仅是解开最终画面，模型权重约141MiB 。发布开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，被彻n版但足以证明DLSS 5的底破神经网络可被解耦并运行在非英伟达硬件上 。支持运动矢量和时序反馈 ，解开虽然距离实际游戏部署还有距离 ，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。而是一个独立实现，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，使用FP8激活值和FP16累加精度 ，但未实现DLSS超分辨率功能 。开源Vulkan版发布" />
更具突破性的是WebGPU移植版 。用户需自行提供。
该项目的核心突破在于，虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。1440p为12.6毫秒 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，
性能方面，结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，512×512分辨率下执行时间为72毫秒
，
该网络采用U-Net架构，1080p为7.8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 ，这些数据表明，
DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。这个项目展示了另一种可能性 。日前据报道，