该项目的底破核心突破在于 ，它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。解开虽然距离实际游戏部署还有距离，发布DLSS 5的被彻n版完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，底破该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，解开而是发布一个独立实现，这些数据表明 ，被彻n版
底破对于无法使用官方DLSS 5的解开RTX 40系用户而言 ，用户需自行提供。发布
更具突破性的是WebGPU移植版 。但它证明了DLSS 5的核心技术并不完全依赖最新硬件 。仓库不包含英伟达的专有模型权重 ，使用FP8激活值和FP16累加精度 ，
性能方面，不仅是最终画面，开发者MAAN近日发布了OpenDLSS-NR，
日前据报道 ，
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 ，1080p为7.8毫秒 ，这个项目展示了另一种可能性 。支持运动矢量和时序反馈，512×512分辨率下执行时间为72毫秒 ，连全部75个中间块边界的输出都逐字节吻合 。
目前该项目仍有限制 。MAAN使用RTX 4070 SUPER测得的数据显示 ，附带基于Google Filament引擎的演示渲染器 ，
该网络采用U-Net架构，4K为29.3毫秒 。但未实现DLSS超分辨率功能 。768×768分辨率下执行时间仅2.8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 。它也不是即装即用的游戏模组 ，1440p为12.6毫秒 ，