更具突破性的发布是WebGPU移植版。512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，被彻n版结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，底破开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR ，解开
OpenDLSS-NR精准复现了DLSS 5运行时DLL版本310.8.0中的被彻n版71块神经网络结构 ，不仅是底破最终画面 ，而是解开一个独立实现 ，DLSS 5的发布完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行 。
目前该项目仍有限制。被彻n版MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的底破数据显示 ，开发者声称其输出结果与英伟达官方实现“比特级一致” 。解开该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，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，仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒 ，这是英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本。模型权重约141MiB。但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件。1440p为12.6毫秒 ，虽然距离实际游戏部署还有距离 ，使用FP8激活值和FP16累加精度 ，1080p为7.8毫秒 ，用户需自行提供。该网络采用U-Net架构，
该项目的核心突破在于
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对于无法使用官方DLSS 5的RTX 40系用户而言 ，它也不是即装即用的游戏模组 ，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。
性能方面 ，这些数据表明 ，但未实现DLSS超分辨率功能 。
日前据报道 ，4K为29.3毫秒 。这个项目展示了另一种可能性 。