Conserva la familia. Despídete de la redundancia.
Menos almacenamiento que cinco despliegues independientes en la familia medida de modelo y adaptadores.
Una instalación · una biblioteca de modelos
Conserva los modelos. Recupera tu espacio en disco.
Conecta una sola vez las carpetas de tus modelos y deja de ordenar archivos a mano. Tensor Archive organiza modelos, cuantizaciones, LoRAs y adaptadores en familias exactas y sin pérdidas, listas cuando tus aplicaciones de modelos las necesiten.
- Organización automática por familias
- 100% sin pérdidas
- Local y privado por diseño
Con tecnología con patente en trámite en EE. UU.
Familia de modelos medida
Restauración exacta
5 despliegues independientes
907.3 MB
Cada despliegue lleva su propio paquete completo.
Tensor Archive · mismas versiones
261.6 MB
Sin cuantización. Todos los bytes restaurados coinciden.
Archivos grandes. Consumo mínimo de RAM.
Menor pico de memoria al empaquetar que ZipLLM con los mismos datos de origen de TA-Bench v1.
Exacto significa exacto.
Bytes distintos tras restaurar los 50 archivos de la validación de checkpoints secuenciales.
Instálalo. Indícale dónde están tus modelos. Olvídate de las carpetas.
Una biblioteca compacta, lista cuando la necesites.
Tensor Archive agrupa archivos de modelos relacionados, almacena una sola vez sus datos compartidos y prepara la versión exacta que necesita un entorno de ejecución conectado. Después de usarla, la copia de trabajo temporal se puede eliminar para liberar espacio sin perder el modelo.
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01
Encuentra y organiza
Conecta las carpetas de tus modelos. Los modelos relacionados, las cuantizaciones, LoRAs, adaptadores y checkpoints se convierten en familias claras.
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02
Empaqueta sin pérdidas
Tensor Archive almacena una sola vez los datos repetidos de los modelos y conserva todos los archivos y bytes necesarios para una recuperación exacta.
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03
Prepara bajo demanda
La versión archivada exacta se materializa y se entrega al entorno de ejecución conectado cuando quieres cargarla.
-
04
Libera espacio después de usarlo
Retíralo de memoria con seguridad, libera el espacio de trabajo temporal y conserva el modelo exacto empaquetado para la próxima solicitud.
BERT Tiny más tres adaptadores. Todas las versiones se restauraron exactamente.
¿Ya utilizas LM Studio, Ollama, FLUX o ComfyUI? Mantén una única biblioteca compacta para todos. Tensor Archive prepara el modelo exacto que solicita cada aplicación y después libera de forma segura el espacio ocupado por su copia de trabajo.
Pruébalo con tu biblioteca de modelosUna capa de almacenamiento para tus aplicaciones de modelos
Tus aplicaciones lo piden. Tensor Archive lo prepara.
Instálalo una vez. Tensor Archive organiza y comprime automáticamente y sin pérdidas tus modelos, LoRAs y adaptadores en una única biblioteca compacta. Cuando una aplicación integrada solicita uno, se prepara la versión exacta bajo demanda y se vuelve a compactar después de usarla.
Disponible ahora
Carga dinámica de modelos para Bionic.
El nuevo Bionic de LM Studio hizo que no dudáramos en integrar por completo Tensor Archive para permitir la carga dinámica de modelos: compacta los modelos que no utilizas, conserva muchas versiones organizadas y usa el mejor modelo para cada tarea, sin complicaciones.
Organiza · prepara · carga · libera espacio
Ollama
Disponible ahora
Flujo de trabajo de modelos centrado en la API.
Ollama ejecuta modelos como esperan los ingenieros: de forma rápida, programable y centrada en la API. Mientras otros se concentran en la ventana de chat, Ollama se centra en el flujo de trabajo de los modelos. Ahí es donde encaja Tensor Archive: comprime, organiza y carga automáticamente la mejor versión para cada tarea.
Rápido · programable · automático
Disponible ahora
Modelos FLUX, checkpoints y LoRAs.
FLUX es el entorno donde los modelos de imagen y las LoRAs se multiplican rápidamente y el espacio en disco desaparece aún más deprisa. Integramos Tensor Archive para que cada checkpoint y adaptador permanezca comprimido sin pérdidas, con versiones claras y listo para cargar sin el desorden habitual.
Sin pérdidas · con versiones · listo para cargar
ComfyUI
Disponible ahora
Flujos exigentes. Una biblioteca compacta.
ComfyUI ejecuta flujos visuales exigentes y acumula colecciones de modelos igual de exigentes. Tensor Archive mantiene esos checkpoints y LoRAs compactos, organizados y listos para usar al instante, para que crees flujos de trabajo en lugar de gestionar carpetas.
Checkpoints · LoRAs · flujos de trabajo
Entrega distribuida mediante T2T
Las familias de modelos compactas se transfieren como objetos verificados.
Lite puede recibir y restaurar gratis familias de modelos T2T. Tu archivo privado permanece en local; la participación en la red es expresa y privada por diseño.
Ejecución medida de TA-Bench
Empaquetado 3.2× más rápido
33.02 segundos con Tensor Archive frente a 105.65 segundos con Gear CDC sobre los mismos bytes de origen y con restauración exacta. Una única ejecución controlada, no una garantía universal de velocidad.
Medido con los modelos que la gente realmente conserva
Familias GGUF reales. Inferencia real con LM Studio.
Dos familias Qwen2.5 muestran el espacio liberado a escala compacta y 7B. Después se validó de extremo a extremo el ciclo del producto en LM Studio.
Qwen2.5 0.5B
Tres cuantizaciones · Q4_K_M, Q5_K_M y Q6_K
Un 60.8% menos de almacenamiento físicoQwen2.5 7B
Cuatro cuantizaciones · nueve fragmentos GGUF completos
6.26 GB liberados · un 24.9% menosInferencia real con LM Studio
Activa, registra, carga, genera, retira de memoria y desaloja con seguridad. Un modelo cargado no se puede desalojar, y todos los fragmentos protegidos se restauran byte por byte.
- Carga + inferencia
- Expulsión segura
- Restauración exacta
TA-Bench v1 · mismos bytes de origen
Restauración exacta
Almacenamiento físico de una familia de modelos
Carga de trabajo independiente de una familia de modelos de TA-Bench, distinta de los resultados de Qwen GGUF anteriores. Xet utiliza el CAS local de referencia oficial xet-core v1.5.4; ZipLLM utiliza el cierre más pequeño con restauración exacta verificado de forma independiente.
No sustituyas la presión del disco por presión de memoria
Modelos grandes. Consumo de memoria minúsculo.
Los archivos de modelos grandes no necesitan grandes picos de memoria. Con el mismo conjunto de datos de TA-Bench v1, Tensor Archive alcanzó un pico de 52.4 MB, frente a 1,523 MB con ZipLLM.
96.6%
menos de RAM máxima durante el empaquetado que ZipLLM
31.7 GBmodelo físico
→
<167 MBpico máximo de RAM
Empaquetar106.7 MB
Verificar163.1 MB
Restaurar166.0 MB
- Límite estricto de 1.07 GB
- Cero uso de swap
- Cero OOM
- SHA-256 exacto
Dos pruebas independientes. La comparación del 96.6% utiliza el corpus compartido de TA-Bench v1. La ejecución de 31.7 GB valida únicamente Tensor Archive; ZipLLM no se ejecutó con ese archivo grande.
Consulta las pruebas de memoriaEconomía del almacenamiento de Mac Studio
Compra menos capacidad SSD. Conserva más modelos.
Apple cobra una sola vez por el almacenamiento de fábrica. Tensor Archive recupera ese espacio en cada familia de modelos relacionados. Si tu familia iguala nuestro resultado medido del 71.2%, un nivel de SSD menor puede albergar las mismas versiones.
Sin Tensor Archive
SSD de Apple de 2 TB
+$800
Con Tensor Archive
576 GB físicos
Nivel de Apple de 1 TB +$300
Sin Tensor Archive
SSD de Apple de 4 TB
+$1,800
Con Tensor Archive
1.15 TB físicos
Nivel de Apple de 2 TB +$800
Sin Tensor Archive
SSD de Apple de 8 TB
+$3,800
Con Tensor Archive
2.30 TB físicos
Nivel de Apple de 4 TB +$1,800
Lite sigue siendo gratis.
Pruébalo gratis ahora
Lite mantiene compactos automáticamente los modelos descargados, los expande cuando se necesitan y vuelve a compactarlos después de usarlos. La distribución T2T también es gratuita. Pro añade la descarga a almacenamiento externo, para que puedas sacar por completo del disco el archivo de modelos.
Capacidad equivalente ilustrativa, no compresión de disco de uso general. El resultado del 71.2% procede de cinco despliegues de modelos independientes y relacionados; los resultados varían según la familia. Los precios de Apple corresponden a la escala actual de almacenamiento de fábrica del Mac Studio M4 Max en EE. UU., comprobada el 27 de julio de 2026 y sin impuestos. Consulta el configurador de Apple ↗
Las cifras responden a preguntas distintas
Una promesa. Tres pruebas independientes.
El almacenamiento, la memoria y la integridad se miden de forma independiente. Cada resultado que figura a continuación identifica su carga de trabajo y su comparación, para que las cifras nunca tengan que depender de la letra pequeña.
Un 71.2% menos de almacenamiento
Cinco despliegues independientes de modelo y adaptadores comparados con la misma familia en Tensor Archive.
Un 69.4% menos que Gear CDC
Cinco checkpoints de modelo BF16 con los mismos bytes de origen de TA-Bench v1 y restauración exacta.
Un 96.6% menos de pico de RAM
ZipLLM y Tensor Archive empaquetando la misma familia de modelos de TA-Bench v1.
Integridad / restauración exacta
50 / 50 archivos restaurados
0 bytes distintos
Verificado mediante SHA
El conjunto público de modelos también redujo el almacenamiento un 76.33–76.46% con BERT Tiny, DistilBERT Base y SmolLM2 135M. Los resultados varían según lo estrechamente relacionadas que estén las versiones.
La señal técnica
El almacenamiento genérico dejó espacio sin liberar. Tensor Archive liberó más.
Cinco checkpoints de entrenamiento BF16 secuenciales. La misma fuente de 4.06 GB, los mismos archivos y restauración exacta. Tensor Archive utilizó 964.5 MB menos de almacenamiento físico que Gear CDC normalizado.
SMOLLM2-135M · 5 CHECKPOINTS DE ENTRENAMIENTO
Señal del producto
Familia de entrenamiento secuencial
frente a Gear CDC−34.318%
Archivos restaurados50 / 50
Bytes distintos0
Proporción de restauración en la reproducción0.95×
La proporción de restauración se mide frente al control exacto de fragmentos fijos; un valor inferior a 1× significa que no se observó ralentización en esta reproducción. Se trata de una única carga de trabajo controlada, no de una afirmación universal.
TA-Bench v1 · comparación directa
Mismos bytes de origen. Restauraciones exactas. Sin cifras prestadas.
Cinco checkpoints BF16 secuenciales de una misma ejecución de entrenamiento congelada. Todos los sistemas evaluados reciben los mismos archivos; cada barra mide el almacenamiento físico, incluidos los metadatos necesarios para restaurarlos.
Pista A · solo modelo
Familia de modelos
5 archivos de modelo
1.345 GB de origen
Espacio de trabajo predeterminado de ZipLLMsin procesar + comprimido1.661 GB
Archivos de modelo sin procesar1.345 GB
Gear CDC1.080 GB
Formato tar + zstd1.052 GB
Almacén mínimo con restauración exacta de ZipLLMsubconjunto verificado más pequeño585 MB
Tensor Archive331 MB
Pista B · versiones completas
Checkpoints de entrenamiento
Cinco versiones completas
4.060 GB de origen
Archivos sin procesar4.060 GB
Formato tar + zstd2.758 GB
Gear CDC2.810 GB
Tensor Archive1.846 GB
Alcance estricto
FM-Delta figura como N/D porque su códec oficial no admite este corpus BF16. DCP corresponde a una pista nativa de estado semántico. Gear CDC es un control normalizado a nivel de bytes, no una afirmación sobre el servicio Xet alojado. El espacio de trabajo predeterminado de ZipLLM conserva los tensores sin procesar y comprimidos; nuestra comparación principal utiliza el subconjunto más pequeño que verificamos que aún restaura exactamente todos los archivos, no un modo oficial de recolección de basura de ZipLLM.
Ejecución de almacenamiento 001 · manifiesto del corpus bfa502…3ce81 · todas las restauraciones evaluadas
fueron exactas byte por byte. Siguen pendientes las repeticiones completas de tiempos de Tensor Archive y una reproducción independiente.
Sin benchmarks para la galería
Una cifra llama la atención. Todas las referencias siguen visibles.
El conjunto público compara cinco despliegues independientes por familia y redujo el almacenamiento un 76.33–76.46% con BERT Tiny, DistilBERT y SmolLM2. Es independiente de TA-Bench: el resultado directo anterior compara Tensor Archive, ZipLLM, zstd y CDC con una misma familia congelada de modelos secuenciales.
Consulta el registro público de métricasCinco checkpoints de modelo secuencialesTamaño físico · misma escala
Familia de checkpoints de origenCinco archivos de modelo BF16
1.345 GB
Gear CDCControl normalizado a nivel de bytes
1.080 GB
ZipLLMAlmacén más pequeño verificado con restauración exacta
585.4 MB
Tensor ArchiveArchivo exacto que entiende los modelos
330.6 MB
Un 69.4% menos de almacenamiento que Gear CDC.
Un 43.5% menos que el almacén más pequeño verificado con restauración exacta de ZipLLM.
Privado por diseño
Tus modelos siguen siendo tus modelos.
Tensor Archive se ejecuta localmente. No necesita una cuantización destructiva ni subir nada a la nube para liberar espacio, y la participación en T2T nunca convierte tu biblioteca privada de modelos en un repositorio público.
Espacio de trabajo local
Tu archivo y los archivos de tus modelos permanecen en la infraestructura que controlas.
Recuperación exacta
La verificación y los recibos SHA demuestran que los archivos restaurados coinciden con su origen.
Activación segura
Un modelo en uso no se puede desalojar. Retíralo primero de memoria y después libera la caché.
Distribución T2T privada
Recibe familias de modelos compactas y verificadas a través de la red distribuida, mientras tu archivo privado permanece bajo tu control.
También de Tensor Archive
¿Quieres recuperar también el 51% de tu unidad de juegos?
Tensor Archive Games liberó el 51.92% del almacenamiento duradero ocupado por nuestra biblioteca medida de 12 títulos de PC, manteniendo exactas todas las restauraciones y dejando el control en manos de Steam.
Libera espacio en la unidad de juegos
Unidad de juegos / corpus medido
Restauración exacta
Espacio en disco liberado−51.92%
Integridad de la restauración100%
Producto funcional · Disponible ahora
Conserva los modelos. Recupera tu espacio en disco.
Conecta una sola vez las carpetas de tus modelos. Tensor Archive organiza las familias, muestra cuánto espacio puedes liberar y mantiene lista bajo demanda la versión exacta que necesita tu entorno de ejecución.
macOS · Windows · Linux · 100% sin pérdidas · privado por diseño