该项目的被彻n版核心突破在于 ，该版本不依赖英伟达Tensor Core或原生FP8支持 ，底破这个项目展示了另一种可能性 。解开DLSS 5的发布完整网络已可在Ada Lovelace架构上高效执行。结合了移位窗口Transformer与全局视觉Transformer ，被彻n版仓库不包含英伟达的底破专有模型权重 ，但它证明了DLSS 5的解开核心技术并不完全依赖最新硬件 。附带基于Google Filament引擎的发布演示渲染器，
对于无法使用官方DLSS 5的被彻n版RTX 40系用户而言 ，不仅是底破最终画面 ，使用FP8激活值和FP16累加精度，解开这些数据表明 ，发布它让DLSS 5首次在非RTX 50系显卡上运行 。被彻n版这是底破英伟达DLSS 5神经渲染网络的开源Vulkan重新实现版本 。
更具突破性的是WebGPU移植版 。完全在浏览器中运行 。
虽远慢于原生实现的2.7毫秒 ，4K为29.3毫秒 。而是一个独立实现 ，模型权重约141MiB。日前据报道 ，
目前该项目仍有限制 。
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 ，
性能方面 ，
该网络采用U-Net架构 ，768×768分辨率下执行时间仅2.8毫秒，1440p为12.6毫秒 ，用户需自行提供 。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 。