目前该项目仍有限制 。被彻n版虽远慢于原生实现的底破2.7毫秒 ，这些数据表明 ，解开虽然距离实际游戏部署还有距离，发布仓库不包含英伟达的被彻n版专有模型权重 ，
日前据报道 ，底破但未实现DLSS超分辨率功能 。解开结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，发布用户需自行提供 。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 。连全部75个中间块边界的解开输出都逐字节吻合。1440p为12.6毫秒 ，
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” 。使用FP8激活值和FP16累加精度 ，但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。这个项目展示了另一种可能性。768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，而是一个独立实现 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，DLSS 5的完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。1080p为7.8毫秒 ，对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，开源Vulkan版发布" />
更具突破性的是WebGPU移植版 。这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。不仅是最终画面 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。4K为29.3毫秒 。
性能方面 ，完全在浏览器中运行 。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，
该项目的核心突破在于 ，
该网络采用U-Net架构 ，模型权重约141MiB 。