Aileyi saklayın. Tekrarı kaybedin.
Ölçülen model ve adaptör ailesindeki kendi kendine yeterli beş dağıtımdan daha az depolama.
Bir kez kurun · tek model kitaplığı
Modelleri saklayın. Disk alanınızı geri alın.
Model klasörlerinizi bir kez bağlayın ve dosyaları elle sıralamayı bırakın. Tensor Archive modelleri, kuantizasyonları, LoRAs ve adaptörleri model uygulamalarınız gerektiğinde hazır, birebir ve kayıpsız aileler hâlinde düzenler.
- Otomatik aile düzenlemesi
- 100% kayıpsız
- Tasarım gereği yerel ve özel
ABD'de Patent Başvurusu Bekleyen Teknoloji ile güçlendirilmiştir
Ölçülen model ailesi
Birebir geri yükleme
Kendi kendine yeterli 5 dağıtım
907.3 MB
Her dağıtım kendi eksiksiz paketini taşır.
Tensor Archive · aynı sürümler
261.6 MB
Kuantizasyon yok. Geri yüklenen her byte eşleşiyor.
Büyük arşivler. Küçük RAM ayak izi.
Aynı TA-Bench v1 kaynak verilerinde ZipLLM'den daha az en yüksek paketleme belleği.
Birebir gerçekten birebirdir.
Sıralı checkpoint doğrulamasında 50 dosyanın tamamı geri yüklendikten sonra farklı byte'lar.
Kurun. Modellerinizi gösterin. Klasörleri unutun.
Tek kompakt kitaplık, istendiğinde hazır.
Tensor Archive ilişkili model dosyalarını gruplandırır, ortak verilerini bir kez saklar ve bağlı çalışma ortamının ihtiyaç duyduğu tam sürümü hazırlar. Kullanımdan sonra geçici çalışma kopyası model kaybedilmeden kaldırılabilir.
-
01
Bul ve düzenle
Model klasörlerinizi bağlayın. İlişkili modeller, kuantizasyonlar, LoRAs, adaptörler ve checkpointler açık aileler hâline gelir.
-
02
Kayıpsız paketle
Tensor Archive, birebir kurtarma için gereken her dosyayı ve her baytı korurken tekrarlanan model verilerini bir kez saklar.
-
03
İstendiğinde hazırlayın
Yüklemek istediğinizde arşivlenmiş tam sürüm oluşturulur ve bağlı çalışma ortamına teslim edilir.
-
04
Kullanımdan sonra alanı geri kazanın
Güvenle kaldırın, geçici çalışma alanını geri kazanın ve tam modeli sıradaki isteği için paketlenmiş tutun.
BERT Tiny ve üç adaptör. Her sürüm eksiksiz geri yüklendi.
Zaten LM Studio, Ollama, FLUX veya ComfyUI mı kullanıyorsunuz? Hepsinin arkasında tek kompakt kitaplık tutun. Tensor Archive her uygulamanın istediği tam modeli hazırlar ve ardından çalışma kopyasını güvenle kaldırır.
Model kitaplığınızda deneyinModel uygulamalarınızın arkasındaki tek depolama katmanı
Uygulamalarınız ister. Tensor Archive hazırlar.
Bir kez kurun. Tensor Archive modellerinizi, LoRAs ve adaptörlerinizi otomatik olarak düzenler ve kayıpsız biçimde tek kompakt kitaplığa sıkıştırır. Entegre uygulama birini istediğinde tam sürüm istendiği anda hazırlanır ve kullanımdan sonra yeniden sıkıştırılır.
Şimdi kullanılabilir
Bionic için dinamik model yükleme.
LM Studio'nun yeni Bionic sürümü, dinamik model yükleme için Tensor Archive'ı tam olarak entegre etme kararını hiç tereddüt etmeden almamızı sağladı: kullanılmayan modelleri sıkıştırın, çok sayıda sürümü düzenli tutun ve her iş için en iyi modeli sorunsuz kullanın.
Düzenle · hazırla · yükle · geri kazan
Ollama
Şimdi kullanılabilir
API öncelikli model iş akışı.
Ollama modelleri mühendislerin beklediği gibi çalıştırır: hızlı, betiklenebilir ve API öncelikli. Başkaları sohbet penceresine odaklanırken Ollama model iş akışına odaklanır. Tensor Archive tam buraya aittir: her iş için en iyi sürümü otomatik olarak sıkıştırır, düzenler ve yükler.
Hızlı · betiklenebilir · otomatik
Şimdi kullanılabilir
FLUX modelleri, checkpointler ve LoRAs.
FLUX, görüntü modellerinin ve LoRAs hızla çoğaldığı, disk alanının ise daha da hızlı kaybolduğu yerdir. Her checkpoint ve adaptörün kayıpsız sıkıştırılması, açıkça sürümlenmesi ve olağan karmaşa olmadan yüklemeye hazır olması için Tensor Archive'ı entegre ettik.
Kayıpsız · sürümlü · yüklemeye hazır
ComfyUI
Şimdi kullanılabilir
Ciddi pipeline'lar. Tek kompakt kitaplık.
ComfyUI ciddi görsel pipeline'ları ve ciddi model koleksiyonlarını çalıştırır. Tensor Archive bu checkpointleri ve LoRAs kompakt, düzenli ve anında kullanılabilir tutar; böylece klasör yönetmek yerine iş akışları oluşturursunuz.
Checkpointler · LoRAs · iş akışları
T2T dağıtılmış teslimat
Kompakt model aileleri doğrulanmış nesneler olarak taşınır.
Lite, T2T model ailelerini ücretsiz alabilir ve geri yükleyebilir. Özel arşiviniz yerel kalır; ağ katılımı açık ve tasarım gereği özeldir.
Ölçülen TA-Bench çalışması
3.2× daha hızlı paketleme
Aynı kaynak baytlarında Tensor Archive için 33.02 saniye, Gear CDC için 105.65 saniye ve birebir geri yükleme. Kontrollü tek çalışma; evrensel hız garantisi değil.
İnsanların gerçekten sakladığı modellerde ölçüldü
Gerçek GGUF aileleri. Gerçek LM Studio çıkarımı.
İki Qwen2.5 ailesi, kompakt ve 7B ölçekte geri kazanılan depolamayı gösterir. Ürün döngüsü daha sonra LM Studio'da uçtan uca doğrulandı.
Qwen2.5 0.5B
Üç kuantizasyon · Q4_K_M, Q5_K_M ve Q6_K
60.8% daha az fiziksel depolamaQwen2.5 7B
Dört kuantizasyon · dokuz tam GGUF shardı
6.26 GB geri kazanıldı · 24.9% daha azGerçek LM Studio çıkarımı
Etkinleştirin, kaydedin, yükleyin, üretin, bellekten çıkarın ve güvenle kaldırın. Yüklenmiş model kaldırılamaz ve korunan her shard byte düzeyinde geri yüklenir.
- Yükleme + çıkarım
- Güvenli kaldırma
- Birebir geri yükleme
TA-Bench v1 · aynı kaynak byte'ları
Birebir geri yükleme
Tek model ailesinde fiziksel depolama
Ayrı TA-Bench model ailesi iş yükü; yukarıdaki Qwen GGUF sonuçları değildir. Xet resmi xet-core v1.5.4 yerel referans CAS'ını kullanır; ZipLLM bağımsız olarak doğrulanan, birebir geri yüklenebilen en küçük kapanışı kullanır.
Disk baskısını bellek baskısıyla değiştirmeyin
Büyük modeller. Küçücük bellek ayak izi.
Büyük model dosyaları büyük bellek sıçramaları gerektirmez. Aynı TA-Bench v1 veri kümesinde Tensor Archive 52.4 MB, ZipLLM ise 1,523 MB en yüksek değere ulaştı.
96.6%
ZipLLM'den daha az en yüksek paketleme RAM'i
31.7 GBfiziksel model
→
<167 MBazami en yüksek RAM
Paketle106.7 MB
Doğrula163.1 MB
Geri Yükle166.0 MB
- 1.07 GB kesin sınır
- Sıfır takas alanı
- Sıfır OOM
- Kesin SHA-256
İki ayrı kanıt. 96.6% karşılaştırması paylaşılan TA-Bench v1 külliyatını kullanır. 31.7 GB çalışma yalnızca Tensor Archive'ı doğrular; ZipLLM bu büyük dosyada çalıştırılmadı.
Bellek kanıtını inceleyinMac Studio depolama ekonomisi
Daha az SSD satın alın. Daha çok model saklayın.
Apple fabrika depolaması için bir kez ücret alır. Tensor Archive bu alanı ilişkili her model ailesinde geri kazanır. Aileniz ölçtüğümüz 71.2% sonucuyla eşleşirse daha küçük SSD katmanı aynı sürümleri tutabilir.
Tensor Archive olmadan
2 TB Apple SSD
+$800
Tensor Archive ile
576 GB fiziksel
1 TB Apple katmanı +$300
Tensor Archive olmadan
4 TB Apple SSD
+$1,800
Tensor Archive ile
1.15 TB fiziksel
2 TB Apple katmanı +$800
Tensor Archive olmadan
8 TB Apple SSD
+$3,800
Tensor Archive ile
2.30 TB fiziksel
4 TB Apple katmanı +$1,800
Lite ücretsiz kalır.
Şimdi ücretsiz deneyin
Lite, indirilen modelleri otomatik olarak kompakt tutar, gerektiğinde genişletir ve kullanımdan sonra yeniden sıkıştırır. T2T teslimatı da ücretsizdir. Pro, offload özelliği ekleyerek model arşivini diskinizden tamamen taşımanızı sağlar.
Genel disk sıkıştırması değil, açıklayıcı eşdeğer kapasitedir. 71.2% sonucu, ilişkili ve kendi kendine yeterli beş model dağıtımından gelir; sonuçlar aileye göre değişir. Apple fiyatlandırması, vergi öncesi 27 Temmuz 2026 tarihinde kontrol edilmiş güncel ABD Mac Studio M4 Max fabrika depolama basamaklarıdır. Apple yapılandırıcısını kontrol edin ↗
Sayılar farklı soruları yanıtlar
Tek vaat. Üç ayrı kanıt.
Depolama, bellek ve bütünlük bağımsız olarak ölçülür. Aşağıdaki her sonuç iş yükünü ve karşılaştırmasını adlandırır; böylece sayılar hiçbir zaman küçük yazılara dayanmak zorunda kalmaz.
71.2% daha az depolama
Tensor Archive'daki aynı aileyle karşılaştırılan, kendi kendine yeterli beş model ve adaptör dağıtımı.
Gear CDC'den 69.4% daha az
Aynı TA-Bench v1 kaynak baytlarında, birebir geri yüklemeli beş BF16 model checkpointi.
96.6% daha az en yüksek RAM
Aynı TA-Bench v1 model ailesini paketleyen ZipLLM ve Tensor Archive.
Bütünlük / birebir geri yükleme
50 / 50 dosya geri yüklendi
0 bayt farklıydı
SHA ile doğrulandı
Herkese açık model paketi ayrıca BERT Tiny, DistilBERT Base ve SmolLM2 135M genelinde 76.33–76.46% alan geri kazandı. Sonuçlar sürümlerin ne kadar yakın ilişkili olduğuna göre değişir.
Teknik sinyal
Genel depolama geride alan bıraktı. Tensor Archive daha fazlasını geri kazandı.
Beş sıralı BF16 eğitim checkpointi. Aynı 4.06 GB kaynak, aynı dosyalar, birebir geri yükleme. Tensor Archive, normalleştirilmiş Gear CDC'den 964.5 MB daha az fiziksel depolama kullandı.
SMOLLM2-135M · 5 EĞİTİM CHECKPOINTİ
Ürün sinyali
Sıralı eğitim ailesi
Gear CDC'ye karşı−34.318%
Geri yüklenen dosyalar50 / 50
Farklı byte'lar0
Yeniden oynatma geri yükleme oranı0.95×
Geri yükleme oranı tam sabit parçalı kontrole göre ölçülür; 1× altı bu yeniden oynatmada gözlenen yavaşlama olmadığı anlamına gelir. Bu kontrollü tek iş yüküdür, evrensel iddia değildir.
TA-Bench v1 · doğrudan karşılaştırma
Aynı kaynak baytları. Birebir geri yüklemeler. Ödünç sayı yok.
Dondurulmuş tek eğitim çalışmasından beş sıralı BF16 checkpoint. Puanlanan her sistem aynı dosyaları alır; her çubuk, geri yükleme için gereken metadata dâhil olmak üzere ölçülmüş fiziksel depolamadır.
İz A · yalnızca model
Model ailesi
5 model dosyası
1.345 GB kaynak
ZipLLM varsayılan çalışma alanıham + sıkıştırılmış1.661 GB
Ham model dosyaları1.345 GB
Gear CDC1.080 GB
tar + zstd1.052 GB
ZipLLM minimum birebir geri yüklemedoğrulanmış en küçük alt küme585 MB
Tensor Archive331 MB
İz B · tam sürümler
Eğitim checkpointleri
Beş tam sürüm
4.060 GB kaynak
Ham dosyalar4.060 GB
tar + zstd2.758 GB
Gear CDC2.810 GB
Tensor Archive1.846 GB
Dar kapsam
FM-Delta mevcut değildir; çünkü resmi codec'i bu BF16 külliyatını kabul etmez. DCP yerel bir semantik durum izine aittir. Gear CDC normalleştirilmiş byte düzeyi kontroldür, barındırılan Xet hizmeti hakkında iddia değildir. ZipLLM'in varsayılan çalışma alanı ham ve sıkıştırılmış tenzörleri tutar; birincil karşılaştırmamız resmi ZipLLM çöp toplama modu değil, her dosyayı eksiksiz geri yüklediğini bağımsız olarak doğruladığımız en küçük alt kümeyi kullanır.
Depolama çalışması 001 · külliyat manifesti bfa502…3ce81 · puanlanan her geri yükleme
bayt düzeyinde birebir. Tensor Archive zamanlamalarının tam tekrarları ve bağımsız yeniden üretim beklemededir.
Karşılaştırma tiyatrosu yok
Tek sayı dikkat çeker. Her temel değer görünür kalır.
Herkese açık paket, aile başına kendi kendine yeterli beş dağıtımı karşılaştırır ve BERT Tiny, DistilBERT ve SmolLM2 genelinde 76.33–76.46% alan geri kazandı. TA-Bench'ten ayrıdır: yukarıdaki doğrudan sonuç Tensor Archive, ZipLLM, zstd ve CDC'yi dondurulmuş tek sıralı model ailesinde karşılaştırır.
Herkese açık metrik kaydını inceleyinBeş sıralı model checkpointiFiziksel boyut · aynı ölçek
Kaynak checkpoint ailesiBeş BF16 model dosyası
1.345 GB
Gear CDCNormalleştirilmiş byte düzeyi kontrolü
1.080 GB
ZipLLMBirebir geri yüklenebilen, doğrulanmış en küçük depo
585.4 MB
Tensor ArchiveModel farkındalıklı birebir arşiv
330.6 MB
Gear CDC'den 69.4% daha az depolama.
ZipLLM'in birebir geri yüklenebilen, doğrulanmış en küçük deposundan 43.5% daha az.
Tasarım gereği özel
Modelleriniz sizin modelleriniz olarak kalır
Tensor Archive yerel olarak çalışır. Alanı geri kazanmak için yıkıcı kuantizasyona veya buluta yüklemeye ihtiyaç duymaz ve T2T katılımı özel model kitaplığınızı asla herkese açık merkeze dönüştürmez.
Yerel çalışma alanı
Arşiviniz ve model dosyalarınız kontrol ettiğiniz altyapıda kalır.
Birebir kurtarma
Doğrulama ve SHA makbuzları, geri yüklenen dosyaların kaynakla eşleştiğini kanıtlar.
Güvenli etkinleştirme
Kullanımdaki model kaldırılamaz. Önce bellekten çıkarın, sonra önbelleği geri kazanın.
Özel T2T teslimatı
Özel arşiviniz kontrolünüzde kalırken dağıtılmış ağ üzerinden kompakt, doğrulanmış model aileleri alın.
Tensor Archive'dan diğer içerikler
Oyun diskinizin 51% kadarını da geri almak ister misiniz?
Tensor Archive Games, ölçülen 12 oyunluk PC kitaplığımızın kullandığı kalıcı depolamanın 51.92% kadarını geri kazandı; her geri yüklemeyi birebir ve Steam'i denetimde tuttu.
Oyun diski alanını geri kazanın
Oyun diski / ölçülen külliyat
Birebir geri yükleme
Geri kazanılan disk−51.92%
Geri yükleme bütünlüğü100%
Çalışan ürün · Şimdi kullanılabilir
Modelleri saklayın. Disk alanınızı geri alın.
Model klasörlerinizi bir kez bağlayın. Tensor Archive aileleri düzenler, neyi geri kazanabileceğinizi gösterir ve çalışma ortamınızın ihtiyaç duyduğu tam sürümü istendiğinde hazır tutar.
macOS · Windows · Linux · 100% kayıpsız · tasarım gereği özel