Qwen 2.5 7BQ4 · Q5 · Q6 量子化
LM Studio
4バージョンはグループ化されています
各ローカル AI モデルのための単一のプライベートライブラリ
すべてのモデル。
整理済み。すぐに使える。ディスク使用量を大幅に削減。
Tensor Archive は、LM Studio、Ollama、ComfyUI、各フォルダーに分散したモデルを見つけ、 関連するバージョンを一つのプライベートライブラリにまとめます。自分のハードウェアに適合するモデルを確認して比較し、 すべてのチェックポイント、量子化、LoRA、アダプターをロスレスでコンパクトに保ち、アプリからの要求に備えます。
最初のスキャンは読み取り専用です。何も移動、アップロード、削除されません。
米国特許出願中の技術を採用
自動ローカル発見
スキャン完了
このコンピュータで見つかった
3接続されたアプリ
モデルライブラリは、すでに識別・整理済み。
LM Studio 接続済み
Ollama 接続済み
ComfyUI 接続済み
FLUX。1家族ベースモデル・チェックポイント・LoRAs
ComfyUI
8 アイテムがグループ化されています
ラマ3家族関連するローカルバリアント
Ollama
3バージョンをグループ化
インストールしたらどうなるの？
一度インストールすれば、あとは Tensor Archive におまかせ。
発見は読み取り専用です。ディスクスペースは、正確な復元が確認され、続行を選択した後のみ、解放されます。
すでに所有しているライブラリをマッピングします。
LM Studio、Ollama、ComfyUIの標準フォルダが自動的に検出されます。完全なスキャンには、他のフォルダや添付ドライブも含まれます。
発見スキャンでは、モデルフォーマットのヘッダーのみを読み取り、ファイルを変更しません。関連するモデルファイルをグループ化します。
関連する量子化、チェックポイント、LoRAs、アダプターは、関連のないファイルではなく、理解しやすいモデルファミリーになります。
すべての使用可能なバージョンを確認でき、繰り返し保存されている場所もわかります。ディスクの空き容量を回復する前に、正確な復元を確認します。
Tensor Archive は共有データを一度だけ保存し、テスト用コピーを再構築してバイト単位で検証した後に、元の作業コピーを安全に削除できるようにします。
進めるタイミングは自分で決める。破壊的な量子化も、「十分に近い」ということもありません。正確なモデルは、Appが要求するときに利用可能になります。
Tensor Archiveは、アプリが要求する正確な作業ファイルを準備します。アプリがモデルをリリースした後、一時的な作業コピーを削除してディスクスペースを回復できます。
コンパクトなアーカイブは、次のリクエストに備えて常に準備されています。モデル発見
30 GB をダウンロードする前に、このマシンに適したモデルを確認。
モデル発見は、ローカルでオペレーティングシステム、メモリ、利用可能なハードウェアアクセラレーションを確認します。モデルウェイトをダウンロードする前に、テキスト、画像、ビデオ、音声、音楽、オーディオのいずれかに最適なモデルサイズがコンピューターに適合しているかどうかが表示されます。
1マシンをローカルでチェックします
2現在のモデルのメタデータを読み込みます
3この画面ではダウンロードに重みはありません
推奨モデルプロファイル
ローカル分析のみ作るものを選びましょう。
モデルラボ
ベンチマークで候補を絞り、最後はあなたのマシンで決める。
Model Lab はローカル比較ワークスペースです。通常の質問や制御されたプロンプトを実行し、二つの回答を 並べて比較できます。正確なモデル識別情報、ランタイム、プロンプト、測定時間を常に確認できます。
- LOCALプロンプトや結果に何もコンピュータから離れていなくてもいいです。
- REALは、テンソルランタイムまたはOllamaなどの接続されたローカルランタイムを実行します。
- REPEATABLEプロンプト、環境、結果をローカルレシートとして保存します。
制御されたプロンプトストレージ層が正確なモデルバージョンをどのように保存するかを説明してください。
Aを走るテンソル実行時間
アーカイブは、バイト完全の再構築パスを維持しながら、繰り返されるテンソル関係を識別します...
- 用意ができて
- 1.8 s
- 読みとる
- 42.1 tok/s
- メモリ
- 8.4 GB
ランBOllama
システムは共有モデルデータを一度だけ保存し、各オリジナルバージョンを再構築に必要なメタデータを保持します...
- 用意ができて
- 2.4 s
- 読みとる
- 37.8 tok/s
- メモリ
- 8.7 GB
今すぐ利用可能 · モデルアプリを支える単一のライブラリ
一つのライブラリから、各モデルアプリに必要な完全一致のバージョンを提供。
実行時間またはクリエイティブアプリは、引き続き推論と生成を実行します。Tensor Archiveは、モデル発見、正確な作業ファイル、およびバックグラウンドでのストレージを管理します。
LM Studio動的モデルロード
OllamaAPIを介してモデルライフサイクルが制御されます。
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OpenCodeローカルエージェントワークフロー
ComfyUIチェックポイント+LoRAワークフロー
FLUXビジュアルモデルファミリー
すべての下にあるストレージエンジン
すべてのバージョンを保持したまま、重複データが占めるディスク容量を回収。
測定対象のベース＋アダプターファミリーでは、五つの独立したデプロイが 907.3 MB を占有しました。Tensor Archive は同じ五つの使用可能なバージョンを 261.6 MB に保持しました。復元したすべてのバイトが一致しました。
オープン圧縮ベンチマーク
これはディスクスペースの主張の裏にある測定された証拠です。完全なベンチマークスイートには、ストレージ比較、RAM使用量、パケット速度、ベースライン、方法論、および正確な復元証拠が含まれています。
五つの独立したデプロイ907.3 MB
各パッケージには独自の完全なベースが付属しています。
五つのコピーではなく、関係性を保存
Tensor Archive · 同じ五つのバージョン261.6 MB
−71.2%
量子化なし。復元したすべてのバイトが一致。
測定対象のモデル＋アダプターファミリーと、五つの独立したデプロイとの比較。
同じTA-Bench v1ソースデータにおけるピークパッケージングメモリ対ZipLLM。
順次チェックポイントテストで50ファイルがすべて復元された後、異なるバイトが表示されました。
T2T ネットワーク · 配送 · エラストリックストレージ · オプションコンピューティング
AI ライブラリをこのマシンの外まで拡張。モデル準備の処理も同様に。
T2Tは、拡張性のあるストレージを備えたローカルファーストライブラリを拡張します。検証済みのパブリックモデルを受信し、完全な保護されたモデルファミリをこのディスクから対象となるT2T容量またはTensor Archiveクラウドに移行し、アプリが要求するときに正確なバイトを自動的に回復します。
オプションの相互計算は、承認されたモデル準備と正確な再構築に同じ検証済みパスを使用します。検証済み結果はコンピュータに返還され、ローカルカタログは権威的のままです。
T2Tローカルファースト検証済みの交換
検証済みのオブジェクトはT2T経由で到着し、動作するバージョンを必要とするまでコンパクトに保存できます。
保護されたネットワークまたはクラウド容量により、復旧が可能です。Tensor Archiveは、必要に応じて欠落しているものを復元します。
承認されたモデル準備と正確な再構築は、選択された容量で実行できます。検証済みの結果は、使用する準備ができています。
一度のインストール · 一つのローカルモデルシステム
モデルはそのまま。ディスク容量を取り戻す。
単一のプライベートライブラリで、すべてのローカルモデルを見つけ、比較し、コンパクト化して利用できます。macOS、Windows、Linux 向けに無料でダウンロードできます。