Conserva la famiglia. Elimina la ripetizione.
Meno spazio rispetto a cinque deployment autonomi nella famiglia misurata di modelli e adapter.
Installa una volta · un'unica libreria di modelli
Conserva i modelli. Recupera lo spazio su disco.
Collega una volta le cartelle dei modelli e smetti di ordinare file a mano. Tensor Archive organizza modelli, quantizzazioni, LoRAs e adapter in famiglie esatte e senza perdita di dati, pronte quando servono alle tue app di modelli.
- Organizzazione automatica delle famiglie
- 100% senza perdita di dati
- Locale e privato per concezione
Basato su tecnologia con brevetto in corso di registrazione negli Stati Uniti
Famiglia di modelli misurata
Ripristino esatto
5 deployment autonomi
907.3 MB
Ogni deployment contiene il proprio pacchetto completo.
Tensor Archive · stesse versioni
261.6 MB
Nessuna quantizzazione. Ogni byte ripristinato corrisponde all'originale.
Archivi grandi. Ingombro RAM ridotto.
Meno memoria di picco per il packaging rispetto a ZipLLM sugli stessi dati di origine TA-Bench v1.
Esatto significa esatto.
Byte diversi dopo il ripristino di tutti i 50 file nella convalida dei checkpoint sequenziali.
Installalo. Indica i tuoi modelli. Dimentica le cartelle.
Un'unica libreria compatta, pronta su richiesta.
Tensor Archive raggruppa i file di modelli correlati, memorizza una sola volta i dati condivisi e prepara la versione esatta necessaria a un runtime connesso. Dopo l'uso, la copia di lavoro temporanea può essere eliminata per liberare spazio senza perdere il modello.
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01
Trova e organizza
Collega le cartelle dei modelli. Modelli, quantizzazioni, LoRAs, adapter e checkpoint correlati diventano famiglie chiare.
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02
Compatta senza perdita di dati
Tensor Archive archivia una sola volta i dati ripetuti dei modelli, preservando ogni file e ogni byte necessari per il recupero esatto.
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03
Prepara su richiesta
La versione archiviata esatta viene materializzata e consegnata al runtime connesso quando vuoi caricarla.
-
04
Recupera spazio dopo l'uso
Rimuovi il modello dalla memoria in sicurezza, libera lo spazio di lavoro temporaneo e mantieni il modello esatto compattato per la richiesta successiva.
BERT Tiny più tre adapter. Ogni versione è stata ripristinata esattamente.
Usi già LM Studio, Ollama, FLUX o ComfyUI? Mantieni un'unica libreria compatta dietro a tutte queste app. Tensor Archive prepara il modello esatto richiesto da ciascuna app, quindi elimina in sicurezza la relativa copia di lavoro per liberare spazio.
Provalo sulla tua libreria di modelliUn unico livello di archiviazione dietro alle tue app di modelli
Le tue app chiedono. Tensor Archive prepara.
Installalo una volta. Tensor Archive organizza automaticamente e comprime senza perdita di dati modelli, LoRAs e adapter in un'unica libreria compatta. Quando un'app integrata ne richiede uno, la versione esatta viene preparata su richiesta e ricompattata dopo l'uso.
Disponibile ora
Caricamento dinamico dei modelli per Bionic.
Il nuovo Bionic di LM Studio ci ha convinti senza esitazioni a integrare completamente Tensor Archive per consentire il caricamento dinamico dei modelli: compatta i modelli inutilizzati, mantieni organizzate molte versioni e usa il modello migliore per ogni attività, senza complicazioni.
Organizza · prepara · carica · libera
Ollama
Disponibile ora
Flusso di modelli basato prima di tutto sull'API.
Ollama esegue i modelli come si aspettano gli ingegneri: velocemente, tramite script e con priorità all'API. Mentre altri si concentrano sulla finestra di chat, Ollama si concentra sul flusso di lavoro dei modelli. Tensor Archive appartiene a questo contesto: comprimi, organizza e carica automaticamente la versione migliore per ogni attività.
Veloce · tramite script · automatico
Disponibile ora
Modelli, checkpoint e LoRAs FLUX.
Con FLUX i modelli di immagini e le LoRAs si moltiplicano rapidamente e lo spazio su disco scompare ancora più in fretta. Abbiamo integrato Tensor Archive affinché ogni checkpoint e adapter resti compresso senza perdita di dati, chiaramente versionato e pronto da caricare senza la consueta confusione.
Senza perdita di dati · con versioni · pronto da caricare
ComfyUI
Disponibile ora
Pipeline complesse. Un'unica libreria compatta.
ComfyUI esegue pipeline visive complesse e gestisce raccolte di modelli altrettanto grandi. Tensor Archive mantiene checkpoint e LoRAs compatti, organizzati e immediatamente utilizzabili, così crei flussi di lavoro invece di gestire cartelle.
Checkpoint · LoRAs · flussi di lavoro
Consegna distribuita T2T
Le famiglie compatte di modelli si spostano come oggetti verificati.
Lite può ricevere e ripristinare gratuitamente famiglie di modelli T2T. Il tuo archivio privato resta locale; la partecipazione alla rete è esplicita e privata per concezione.
Esecuzione TA-Bench misurata
Packaging 3.2× più veloce
33.02 secondi per Tensor Archive contro 105.65 secondi per Gear CDC sugli stessi byte di origine, con ripristino esatto. Un'esecuzione controllata, non una garanzia universale di velocità.
Misurato sui modelli che le persone conservano davvero
Famiglie GGUF reali. Inferenza reale in LM Studio.
Due famiglie Qwen2.5 mostrano lo spazio recuperato su scala compatta e 7B. Il ciclo del prodotto è stato poi convalidato da un capo all'altro in LM Studio.
Qwen2.5 0.5B
Tre quantizzazioni · Q4_K_M, Q5_K_M e Q6_K
60.8% di spazio fisico in menoQwen2.5 7B
Quattro quantizzazioni · nove shard GGUF completi
6.26 GB recuperati · 24.9% in menoInferenza reale in LM Studio
Attiva, registra, carica, genera, rimuovi dalla memoria ed elimina in sicurezza. Un modello caricato non può essere eliminato e ogni shard protetto viene ripristinato byte per byte.
- Caricamento + inferenza
- Rimozione sicura
- Ripristino esatto
TA-Bench v1 · stessi byte di origine
Ripristino esatto
Spazio fisico di una famiglia di modelli
Carico di lavoro separato della famiglia di modelli TA-Bench, non i risultati Qwen GGUF precedenti. Xet usa il CAS di riferimento locale ufficiale xet-core v1.5.4; ZipLLM usa la più piccola chiusura ripristinabile esattamente e verificata in modo indipendente.
Non sostituire la pressione sul disco con pressione sulla memoria
Modelli grandi. Ingombro di memoria minimo.
I file di modelli di grandi dimensioni non richiedono grandi picchi di memoria. Sullo stesso dataset TA-Bench v1 Tensor Archive ha raggiunto un picco di 52.4 MB, contro 1,523 MB per ZipLLM.
96.6%
meno RAM di picco per il packaging rispetto a ZipLLM
31.7 GBmodello fisico
→
<167 MBRAM di picco massima
Compattazione106.7 MB
Verifica163.1 MB
Ripristina166.0 MB
- Limite rigido di 1.07 GB
- Nessun utilizzo dello swap
- Nessun errore OOM
- SHA-256 esatto
Due prove separate. Il confronto del 96.6% usa il corpus condiviso TA-Bench v1. L'esecuzione da 31.7 GB convalida soltanto Tensor Archive; ZipLLM non è stato eseguito su quel file di grandi dimensioni.
Esamina le prove sulla memoriaEconomia dello spazio di archiviazione di Mac Studio
Acquista meno SSD. Conserva più modelli.
Apple addebita una volta lo spazio di fabbrica. Tensor Archive recupera tale spazio in ogni famiglia di modelli correlati. Se la tua famiglia corrisponde al nostro risultato misurato del 71.2%, un livello SSD inferiore può contenere le stesse versioni.
Senza Tensor Archive
SSD Apple da 2 TB
+$800
Con Tensor Archive
576 GB fisici
Livello Apple da 1 TB +$300
Senza Tensor Archive
SSD Apple da 4 TB
+$1,800
Con Tensor Archive
1.15 TB fisici
Livello Apple da 2 TB +$800
Senza Tensor Archive
SSD Apple da 8 TB
+$3,800
Con Tensor Archive
2.30 TB fisici
Livello Apple da 4 TB +$1,800
Lite resta gratuito.
Provalo gratis ora
Lite mantiene automaticamente compatti i modelli scaricati, li espande quando servono e li ricompatta dopo l'uso. Anche la distribuzione T2T è gratuita. Pro aggiunge l'offload, consentendoti di spostare interamente l'archivio dei modelli fuori dal disco.
Capacità equivalente illustrativa, non compressione generale del disco. Il risultato del 71.2% deriva da cinque deployment autonomi di modelli correlati; i risultati variano in base alla famiglia. I prezzi Apple sono quelli dell'attuale scala di archiviazione di fabbrica statunitense per Mac Studio M4 Max, verificati il 27 luglio 2026, al netto delle imposte. Consulta il configuratore Apple ↗
I numeri rispondono a domande diverse
Una promessa. Tre prove separate.
Archiviazione, memoria e integrità sono misurate indipendentemente. Ogni risultato seguente indica il proprio carico di lavoro e il confronto, affinché i numeri non debbano mai affidarsi alle note in piccolo.
71.2% di spazio in meno
Cinque deployment autonomi di modelli e adapter confrontati con la stessa famiglia in Tensor Archive.
69.4% in meno rispetto a Gear CDC
Cinque checkpoint di modelli BF16 sugli stessi byte di origine TA-Bench v1, con ripristino esatto.
96.6% di RAM di picco in meno
ZipLLM e Tensor Archive durante il packaging della stessa famiglia di modelli TA-Bench v1.
Integrità / ripristino esatto
50 / 50 file ripristinati
0 byte diversi
Verificato tramite SHA
La suite pubblica di modelli ha recuperato anche il 76.33–76.46% con BERT Tiny, DistilBERT Base e SmolLM2 135M. I risultati variano a seconda di quanto le versioni siano strettamente correlate.
Il segnale tecnico
L'archiviazione generica ha lasciato spazio inutilizzato. Tensor Archive ne ha liberato di più.
Cinque checkpoint di addestramento BF16 sequenziali. Stessa fonte da 4.06 GB, stessi file, ripristino esatto. Tensor Archive ha utilizzato 964.5 MB di spazio fisico in meno rispetto a Gear CDC normalizzato.
SMOLLM2-135M · 5 CHECKPOINT DI ADDESTRAMENTO
Segnale del prodotto
Famiglia di addestramento sequenziale
contro Gear CDC−34.318%
File ripristinati50 / 50
Byte diversi0
Rapporto di ripristino in replay0.95×
Il rapporto di ripristino è misurato rispetto all'esatto controllo a blocchi fissi; un valore inferiore a 1× indica che in questo replay non è stato osservato alcun rallentamento. Si tratta di un unico carico di lavoro controllato, non di un'affermazione universale.
TA-Bench v1 · confronto diretto
Stessi byte di origine. Ripristini esatti. Nessun numero preso in prestito.
Cinque checkpoint BF16 sequenziali di un'unica esecuzione di addestramento congelata. Ogni sistema valutato riceve gli stessi file; ogni barra misura lo spazio fisico, inclusi i metadati necessari per ripristinarli.
Percorso A · solo modello
Famiglia di modelli
5 file di modelli
fonte da 1.345 GB
Spazio di lavoro predefinito di ZipLLMgrezzo + compresso1.661 GB
File di modelli grezzi1.345 GB
Gear CDC1.080 GB
tar + zstd1.052 GB
Ripristino esatto minimo di ZipLLMsottoinsieme verificato più piccolo585 MB
Tensor Archive331 MB
Percorso B · versioni complete
Checkpoint di addestramento
Cinque versioni complete
fonte da 4.060 GB
File grezzi4.060 GB
tar + zstd2.758 GB
Gear CDC2.810 GB
Tensor Archive1.846 GB
Ambito rigoroso
FM-Delta è N/D perché il relativo codec ufficiale non accetta questo corpus BF16. DCP appartiene a un percorso nativo dello stato semantico. Gear CDC è un controllo normalizzato a livello di byte, non un'affermazione sul servizio Xet in hosting. Lo spazio di lavoro predefinito di ZipLLM conserva tensori grezzi e compressi; il nostro confronto principale usa il sottoinsieme più piccolo che abbiamo verificato ripristinare ancora esattamente ogni file, non una modalità ufficiale di garbage collection di ZipLLM.
Esecuzione di archiviazione 001 · manifest del corpus bfa502…3ce81 · ogni ripristino valutato
identico byte per byte. Le ripetizioni complete dei tempi di Tensor Archive e la riproduzione indipendente restano in sospeso.
Nessun teatrino dei benchmark
Un numero attira l'attenzione. Ogni baseline resta visibile.
La suite pubblica confronta cinque deployment autonomi per famiglia e ha recuperato il 76.33–76.46% con BERT Tiny, DistilBERT e SmolLM2. È separata da TA-Bench: il risultato diretto precedente confronta Tensor Archive, ZipLLM, zstd e CDC su un'unica famiglia congelata di modelli sequenziali.
Esamina il registro pubblico delle metricheCinque checkpoint di modelli sequenzialiDimensione fisica · stessa scala
Famiglia di checkpoint di origineCinque file di modelli BF16
1.345 GB
Gear CDCControllo normalizzato a livello di byte
1.080 GB
ZipLLMArchivio ripristinabile esattamente più piccolo tra quelli verificati
585.4 MB
Tensor ArchiveArchivio esatto ottimizzato per i modelli
330.6 MB
69.4% di spazio in meno rispetto a Gear CDC.
43.5% in meno rispetto all'archivio ripristinabile esattamente più piccolo verificato di ZipLLM.
Privato per concezione
I tuoi modelli restano i tuoi modelli.
Tensor Archive funziona localmente. Non richiede una quantizzazione distruttiva né un caricamento sul cloud per recuperare spazio e la partecipazione a T2T non trasforma mai la tua libreria privata di modelli in un hub pubblico.
Spazio di lavoro locale
Il tuo archivio e i file dei modelli restano sull'infrastruttura che controlli.
Ripristino esatto
La verifica e le ricevute SHA dimostrano che i file ripristinati corrispondono alla fonte.
Attivazione sicura
Un modello in uso non può essere rimosso. Rimuovilo prima dalla memoria, quindi libera la cache.
Distribuzione T2T privata
Ricevi famiglie di modelli compatte e verificate tramite la rete distribuita, mentre il tuo archivio privato resta sotto il tuo controllo.
Altri contenuti di Tensor Archive
Vuoi recuperare anche il 51% dell'unità di gioco?
Tensor Archive Games ha recuperato il 51.92% dello spazio durevole occupato dalla nostra libreria PC misurata di 12 titoli, mantenendo esatto ogni ripristino e lasciando il controllo a Steam.
Recupera spazio sull'unità di gioco
Unità di gioco / corpus misurato
Ripristino esatto
Spazio su disco recuperato−51.92%
Integrità del ripristino100%
Prodotto funzionante · Disponibile ora
Conserva i modelli. Recupera lo spazio su disco.
Collega una volta le cartelle dei modelli. Tensor Archive organizza le famiglie, mostra lo spazio che puoi liberare e mantiene pronta su richiesta la versione esatta necessaria al runtime.
macOS · Windows · Linux · 100% senza perdita di dati · privato per concezione