Behold familien. Fjern gjentakelsen.
Mindre lagring enn fem selvstendige distribusjoner i den målte modell- og adapterfamilien.
Installer én gang · ett modellbibliotek
Behold modellene. Få diskplassen tilbake.
Koble til modellmappene én gang, og slutt å sortere filer manuelt. Tensor Archive organiserer modeller, kvantiseringer, LoRAs og adaptere i nøyaktige, tapsfrie familier som er klare når modellappene trenger dem.
- Automatisk organisering av familier
- 100% tapsfri
- Lokal og privat som standard
Drevet av patentsøkt teknologi fra USA
Målt modelfamilie
Nøyaktig gjenoppretting
5 selvstendige distribusjoner
907.3 MB
Hver distribusjon har sin egen komplette pakke.
Tensor Archive · samme versjoner
261.6 MB
Ingen kvantisering. Hver gjenopprettet byte samsvarer.
Store arkiver. Lavt RAM-fotavtrykk.
Mindre maksimalt pakkeminne enn ZipLLM på de samme kildedataene fra TA-Bench v1.
Nøyaktig betyr nøyaktig.
Avvikende bytes etter gjenoppretting av alle 50 filene i valideringen med sekvensielle checkpoints.
Installer det. Pek det til modellene dine. Glem mappene.
Ett kompakt bibliotek, klart ved behov.
Tensor Archive grupperer beslektede modellfiler, lagrer de delte dataene én gang og klargjør den nøyaktige versjonen en tilkoblet runtime trenger. Etter bruk kan den midlertidige arbeidskopien frigjøres uten at modellen går tapt.
-
01
Finn og organiser
Koble til modellmappene dine. Beslektede modeller, kvantiseringer, LoRAs, adaptere og checkpoints blir tydelige familier.
-
02
Pakk tapsfritt
Tensor Archive lagrer gjentatte modelldata én gang og bevarer samtidig hver fil og hver byte som trengs for nøyaktig gjenoppretting.
-
03
Klargjør ved behov
Den nøyaktige arkiverte versjonen materialiseres og overleveres til den tilkoblede runtime-en når du vil laste den.
-
04
Frigjør etter bruk
Last ut trygt, frigjør den midlertidige arbeidsplassen og hold den nøyaktige modellen pakket til neste forespørsel.
BERT Tiny med tre adaptere. Hver versjon ble gjenopprettet nøyaktig.
Bruker du allerede LM Studio, Ollama, FLUX eller ComfyUI? Ha ett kompakt bibliotek bak dem alle. Tensor Archive klargjør den nøyaktige modellen hver app ber om, og frigjør deretter arbeidskopien på en trygg måte.
Prøv det på modellbiblioteket dittEtt lagringslag bak modellappene dine
Appene dine spør. Tensor Archive klargjør.
Installer én gang. Tensor Archive organiserer og komprimerer modellene, LoRAs og adapterne dine tapsfritt og automatisk i ett kompakt bibliotek. Når en integrert app ber om en, klargjøres den nøyaktige versjonen ved behov og komprimeres igjen etter bruk.
Tilgjengelig nå
Dynamisk modellasting for Bionic.
Nye Bionic fra LM Studio fikk oss til å integrere Tensor Archive fullt ut uten å nøle, for å muliggjøre dynamisk modellasting: komprimer ubrukte modeller, hold mange versjoner organisert og bruk den beste modellen for hver oppgave — uten bryderi.
Organiser · klargjør · last · frigjør
Ollama
Tilgjengelig nå
API-først-arbeidsflyt for modeller.
Ollama kjører modeller slik utviklere forventer: raskt, skriptbart og API-først. Der andre fokuserer på chattevinduet, fokuserer Ollama på modellarbeidsflyten. Tensor Archive hører hjemme der: komprimer, organiser og last den beste versjonen for hver jobb — automatisk.
Rask · skriptbar · automatisk
Tilgjengelig nå
FLUX-modeller, checkpoints og LoRAs.
I FLUX formerer bildemodeller og LoRAs seg raskt — og diskplassen forsvinner enda raskere. Vi integrerte Tensor Archive slik at hvert checkpoint og hver adapter forblir tapsfritt komprimert, tydelig versjonert og klar til å lastes uten det vanlige rotet.
Tapsfri · versjonert · klar til å laste
ComfyUI
Tilgjengelig nå
Avanserte prosesser. Ett kompakt bibliotek.
ComfyUI kjører avanserte visuelle prosesser — og omfattende modellsamlinger. Tensor Archive holder disse checkpoints og LoRAs kompakte, organiserte og umiddelbart anvendelige, slik at du bygger arbeidsflyter i stedet for å administrere mapper.
Checkpoints · LoRAs · arbeidsflyter
T2T-distribuert levering
Kompakte modelfamilier flyttes som verifiserte objekter.
Lite kan motta og gjenopprette T2T-modellfamilier gratis. Det private arkivet ditt forblir lokalt. Nettverksdeltakelse er uttrykkelig og privat som standard.
Målt TA-Bench-kjøring
3.2× raskere pakking
33.02 sekunder for Tensor Archive mot 105.65 sekunder for Gear CDC på de samme kildebytene, med nøyaktig gjenoppretting. Én kontrollert kjøring, ikke en universell hastighetsgaranti.
Målt på modellene folk faktisk beholder
Reelle GGUF-familier. Reell LM Studio-inferens.
To Qwen2.5-familier viser lagringen som frigjøres i kompakt skala og 7B-skala. Produktsyklusen ble deretter validert fra ende til ende i LM Studio.
Qwen2.5 0.5B
Tre kvantiseringer · Q4_K_M, Q5_K_M og Q6_K
60.8% mindre fysisk lagringQwen2.5 7B
Fire kvantiseringer · ni komplette GGUF-shards
6.26 GB frigjort · 24.9% mindreReell LM Studio-inferens
Aktiver, registrer, last, generer, last ut og frigjør trygt. En modell som er lastet, kan ikke frigjøres, og hver beskyttet shard gjenopprettes byte for byte.
- Lasting + inferens
- Trygg frigjøring
- Nøyaktig gjenoppretting
TA-Bench v1 · samme kildebytes
Nøyaktig gjenoppretting
Fysisk lagring for én modelfamilie
Separat arbeidsbelastning for TA-Bench-modellfamilien, ikke Qwen-GGUF-resultatene ovenfor. Xet bruker den offisielle lokale referanse-CAS-en xet-core v1.5.4. ZipLLM bruker den minste nøyaktig gjenopprettbare lukkingen som er uavhengig verifisert.
Ikke bytt diskpress mot minnepress
Store modeller. Svært lite minnefotavtrykk.
Store modellfiler trenger ikke store minnetopper. På det samme TA-Bench v1-datasettet nådde Tensor Archive maksimalt 52.4 MB, mot 1,523 MB for ZipLLM.
96.6%
mindre maksimalt pakke-RAM enn ZipLLM
31.7 GBfysisk modell
→
<167 MBmaksimalt RAM-forbruk
Pakk106.7 MB
Verifiser163.1 MB
Gjenopprett166.0 MB
- 1.07 GB absolutt grense
- Ingen swap
- Ingen OOM
- Nøyaktig SHA-256
To separate bevis. Sammenligningen på 96.6% bruker det delte TA-Bench v1-korpuset. Kjøringen på 31.7 GB validerer Tensor Archive alene. ZipLLM ble ikke kjørt på denne store filen.
Undersøk minnedokumentasjonenLagringsøkonomi for Mac Studio
Kjøp mindre SSD. Behold flere modeller.
Apple krever betaling for fabrikklagring én gang. Tensor Archive tjener plassen tilbake på tvers av hver beslektet modelfamilie. Hvis familien din tilsvarer vårt målte resultat på 71.2%, kan et mindre SSD-nivå romme de samme versjonene.
Uten Tensor Archive
2 TB Apple SSD
+$800
Med Tensor Archive
576 GB fysisk
1 TB Apple-nivå +$300
Uten Tensor Archive
4 TB Apple SSD
+$1,800
Med Tensor Archive
1.15 TB fysisk
2 TB Apple-nivå +$800
Uten Tensor Archive
8 TB Apple SSD
+$3,800
Med Tensor Archive
2.30 TB fysisk
4 TB Apple-nivå +$1,800
Lite forblir gratis.
Prøv gratis nå
Lite holder automatisk nedlastede modeller kompakte, pakker dem ut ved behov og komprimerer dem igjen etter bruk. T2T-levering er også gratis. Pro legger til offload, slik at du kan flytte modellarkivet helt bort fra disken.
Illustrativ tilsvarende kapasitet, ikke generell diskkomprimering. Resultatet på 71.2% kommer fra fem beslektede, selvstendige modelldistribusjoner. Resultatene varierer etter familie. Apple-prisen er den gjeldende amerikanske stigen for fabrikklagring på Mac Studio M4 Max, kontrollert 27. juli 2026, før skatt. Se konfiguratoren til Apple ↗
Tallene besvarer forskjellige spørsmål
Ett løfte. Tre separate bevis.
Lagring, minne og integritet måles uavhengig. Hvert resultat nedenfor navngir arbeidsbelastningen og sammenligningen, slik at tallene aldri må støtte seg på liten skrift.
71.2% mindre lagring
Fem selvstendige modell- og adapterdistribusjoner sammenlignet med den samme familien i Tensor Archive.
69.4% mindre enn Gear CDC
Fem BF16-modell-checkpoints på de samme kildebytene fra TA-Bench v1, med nøyaktig gjenoppretting.
96.6% mindre maksimalt RAM-forbruk
ZipLLM og Tensor Archive pakker den samme TA-Bench v1-modellfamilien.
Integritet / nøyaktig gjenoppretting
50 / 50 filer gjenopprettet
0 bytes avvek
SHA-verifisert
Den offentlige modellsuiten frigjorde også 76.33–76.46% for BERT Tiny, DistilBERT Base og SmolLM2 135M. Resultatene varierer med hvor nært beslektet versjonene er.
Det tekniske signalet
Generell lagring lot plass gå til spille. Tensor Archive frigjorde mer.
Fem sekvensielle BF16-checkpoints fra trening. Samme kilde på 4.06 GB, samme filer, nøyaktig gjenoppretting. Tensor Archive brukte 964.5 MB mindre fysisk lagring enn normalisert Gear CDC.
SMOLLM2-135M · 5 TRENINGS-CHECKPOINTS
Produktsignal
Sekvensiell treningsfamilie
kontra Gear CDC−34.318%
Filer gjenopprettet50 / 50
Avvikende bytes0
Gjenopprettingsforhold ved avspilling0.95×
Gjenopprettingsforholdet måles mot den nøyaktige kontrollen med fast chunkstørrelse. Under 1× betyr ingen observert forsinkelse i denne avspillingen. Dette er én kontrollert arbeidsbelastning, ikke en universell påstand.
TA-Bench v1 · direkte sammenligning
Samme kildebytes. Nøyaktige gjenopprettinger. Ingen lånte tall.
Fem sekvensielle BF16-checkpoints fra én fastlåst treningskjøring. Hvert vurdert system mottar de samme filene. Hver søyle viser målt fysisk lagring, inkludert metadata som er nødvendige for å gjenopprette dem.
Spor A · bare modell
Modellfamilie
5 modellfiler
1.345 GB kilde
Standardarbeidsområde i ZipLLMrå + komprimert1.661 GB
Rå modellfiler1.345 GB
Gear CDC1.080 GB
tar + zstd1.052 GB
Minste nøyaktige gjenoppretting med ZipLLMminste verifiserte delsett585 MB
Tensor Archive331 MB
Spor B · komplette versjoner
Trenings-checkpoints
Fem komplette versjoner
4.060 GB kilde
Råfiler4.060 GB
tar + zstd2.758 GB
Gear CDC2.810 GB
Tensor Archive1.846 GB
Strengt omfang
FM-Delta er ikke relevant fordi den offisielle kodeken ikke godtar dette BF16-korpuset. DCP hører hjemme i et eget spor for semantisk tilstand. Gear CDC er en normalisert kontroll på bytenivå, ikke en påstand om den driftede Xet-tjenesten. Standardarbeidsområdet i ZipLLM beholder rå og komprimerte tensors. Primærsammenligningen vår bruker det minste delsettet vi har verifisert fortsatt gjenoppretter hver fil nøyaktig, ikke en offisiell søppelinnsamlingsmodus fra ZipLLM.
Lagringskjøring 001 · korpusmanifest bfa502…3ce81 · hver vurderte gjenoppretting
byte-nøyaktig. Fullstendige repetisjoner av Tensor Archive-tider og uavhengig reproduksjon gjenstår.
Ingen benchmark-teater
Ett tall vekker oppmerksomhet. Alle referansegrunnlag forblir synlige.
Den offentlige suiten sammenligner fem selvstendige distribusjoner per familie og frigjorde 76.33–76.46% for BERT Tiny, DistilBERT og SmolLM2. Den er adskilt fra TA-Bench: Det direkte resultatet ovenfor sammenligner Tensor Archive, ZipLLM, zstd og CDC på én fastlåst sekvensiell modelfamilie.
Undersøk den offentlige målingsoppføringenFem sekvensielle modell-checkpointsFysisk størrelse · samme skala
Kilde-checkpointfamilieFem BF16-modellfiler
1.345 GB
Gear CDCNormalisert kontroll på bytenivå
1.080 GB
ZipLLMMinste verifiserte lager som kan gjenopprettes nøyaktig
585.4 MB
Tensor ArchiveModellbevisst, nøyaktig arkiv
330.6 MB
69.4% mindre lagring enn Gear CDC.
43.5% mindre enn det minste verifiserte, nøyaktig gjenopprettbare lageret til ZipLLM.
Privat som standard
Modellene dine forblir dine modeller.
Tensor Archive kjører lokalt. Destruktiv kvantisering eller opplasting til skyen er ikke nødvendig for å frigjøre plass, og T2T-deltakelse gjør aldri det private modellbiblioteket ditt til en offentlig hub.
Lokalt arbeidsområde
Arkivet og modellfilene dine forblir på infrastruktur du kontrollerer.
Nøyaktig gjenoppretting
Verifiserings- og SHA-kvitteringer beviser at gjenopprettede filer samsvarer med kilden.
Trygg aktivering
En modell i bruk kan ikke frigjøres. Last den ut først, og frigjør deretter hurtigbufferen.
Privat T2T-levering
Motta kompakte, verifiserte modelfamilier gjennom det distribuerte nettverket, mens det private arkivet forblir under din kontroll.
Også fra Tensor Archive
Vil du også ha tilbake 51% av spilldisken?
Tensor Archive Games frigjorde 51.92% av den varige lagringen som den målte PC-samlingen med 12 titler brukte — samtidig som hver gjenoppretting var nøyaktig og Steam beholdt kontrollen.
Frigjør plass på spilldisken
Spilldisk / målt korpus
Nøyaktig gjenoppretting
Disk frigjort−51.92%
Gjenopprettingsintegritet100%
Fungerende produkt · tilgjengelig nå
Behold modellene. Få diskplassen tilbake.
Koble til modellmappene én gang. Tensor Archive organiserer familiene, viser hva du kan frigjøre og holder den nøyaktige versjonen runtime-en trenger, klar ved behov.
macOS · Windows · Linux · 100% tapsfri · privat som standard