Qwen 2.5 7BQ4 · Q5 · Q6 量化
LM Studio
4版本分组
每个本地AI型号有一个私人图书馆
所有模型。
井然有序，随时可用。大幅减少磁盘占用。
Tensor Archive在LM Studio、Ollama、ComfyUI和您的文件夹中查找模型。将相关版本归类到一个私人库中。查看哪些模型适合您的计算机，在您的硬件上比较它们，并在应用程序请求时保持每个检查点、量化、LoRA和适配器无损压缩和准备就绪。
第一次扫描是只读的。没有任何东西被移动、上传或删除。
由美国专利申请中技术提供支持
自动本地发现
扫描完成
在这台电脑上找到
3连接的应用程序
模型库已经识别并整理完毕。
LM Studio 连接
Ollama 连接
ComfyUI 连接
FLUX。1家族基本型号·检查站·LoRAs
ComfyUI
8 项目分组
骆驼3家族相关的当地变体
Ollama
3版本分组
你安装后会发生什么
只需安装一次，其余交给 Tensor Archive。
发现是只读的。只有在确切的恢复已证明并您选择继续后，才会重新占用磁盘空间。
它映射了您已经拥有的库。
LM Studio、Ollama和ComfyUI的标准文件夹将自动检测出来。全面的扫描也可以包括其他文件夹和附件驱动器。
发现扫描只读取模型格式头，不会修改任何文件。它将相关的模型文件分组。
相关的量化、检查点、LoRAs和适配器成为一个可以理解的模型家族，而不是无关的文件。
您可以看到每个可用的版本，以及重复存储的位置。在重新占用磁盘空间之前，它会验证一个确切的恢复。
Tensor Archive 仅存储一次共享数据，重建测试副本并逐字节验证，确认无误后才可移除原始工作副本。
您决定何时继续。没有破坏性的量化，也没有“足够接近”。当应用程序请求时，就会显示确切的模型。
Tensor Archive准备了应用程序要求的准确工作文件。应用程序发布模型后，可以删除临时工作副本以恢复磁盘空间。
紧凑的存档随时准备好应对下一个请求。模型发现
在下载 30 GB 之前，先确认哪些模型适合本机。
模型发现在本地检查您的操作系统、内存和可用硬件加速。在下载模型权重之前，它会显示哪些模型大小适合您的计算机处理文本、图像、视频、语音、音乐和音频。
1在本地检查您的机器
2读取当前模型元数据
3此屏幕上没有下载权重
推荐模型配置文件
仅限本地分析选择你想做的东西。
模型实验室
基准测试帮你缩小范围，最终由你的设备决定。
模型实验室是一个本地比较工作区。提出一个普通的问题，运行一个受控提示或比较两个 答案并排显示——保留了确切的模型身份、运行时、提示和测量时间，使其始终可见。
- LOCAL提示或结果中没有任何内容需要离开您的计算机。
- REAL运行在Tensor Runtime或连接的本地运行时中，如Ollama。
- 可重复将提示、环境和结果保存为本地收据。
受控提示解释存储层如何保留确切的模型版本。
运行A张量运行时
该存档识别重复的张量关系，同时保留字节精确的重建路径......
- 准备好的
- 1.8 s
- 破译
- 42.1 tok/s
- 内存
- 8.4 GB
跑步BOllama
系统只存储一次共享模型数据，并保留重建每个原始版本所需的元数据......
- 准备好的
- 2.4 s
- 破译
- 37.8 tok/s
- 内存
- 8.7 GB
现已可用·您的模型应用程序后面的一个库
一个资料库，为每个模型应用提供它所需的精确版本。
您的运行时或创意应用程序继续进行推理和生成。Tensor Archive在后台管理模型发现、精确工作文件和存储。
LM Studio动态模型加载
Ollama通过API控制模型生命周期
>_
OpenCode本地代理工作流程
ComfyUI检查点+LoRA工作流程
FLUX视觉模型家族
一切底部的存储引擎
保留每个版本，收回重复数据占用的磁盘空间。
在测量的基础模型＋适配器家族中，五个独立部署占用 907.3 MB。Tensor Archive 用 261.6 MB 保留了相同的五个可部署版本。还原后的每个字节都完全一致。
开放压缩基准
这是磁盘空间索赔背后的测量证据。完整的基准套件包括存储比较、RAM使用情况、打包速度、基准、方法和精确恢复证据。
五个独立部署907.3 MB
每个包裹都带有自己的完整的底座。
存储关系，而不是五份副本
Tensor Archive · 相同的五个版本261.6 MB
−71.2%
无量化。还原后的每个字节都一致。
测量了模型和适配器家族与五个独立部署。
在同一TA-Bench v1源数据上，包装内存峰值与ZipLLM。
在顺序检查点测试中，50文件恢复后，出现差异的字节。
T2T 网络 · 交付 · 弹性存储 · 可选计算
AI 模型库可以扩展到这台设备之外，模型准备工作也可以。
T2T扩展了一个具有弹性存储的本地优先库。接收经过验证的公共模型，将完整的受保护模型家族从此磁盘移到符合条件的T2T容量或Tensor Archive云中，并在应用程序请求时自动恢复确切的字节。
可选的互助计算在批准的模型准备和精确重建中使用相同的经过验证的路径。经过验证的结果返回到您的计算机上，而您的本地目录仍然具有权威性。
T2T本地优先经过验证的交换
经过验证的对象通过T2T到达，可以保持紧凑，直到您需要一个可用的版本。
受保护的网络或云容量使其可恢复；Tensor Archive按需恢复丢失的内容。
经过批准的模型制备和精确重建可以在选定的容量下运行。经过验证的结果可以立即使用。
一次安装·一个本地模型系统
保留模型，收回磁盘空间。
从一个私人图书馆中发现、比较、压缩和使用每个本地模型。macOS、Windows和Linux免费下载。