Model2vec
Model2Vecは、任意の文章変換器を非常に小さな静的モデルに変換する手法です。モデルサイズは15分の1に縮小され、最大500倍の高速化を実現します。性能はやや低下しますが、その差はわずかです。
Ktransformers
Tsinghua大学のKVCache.AIチームとQuJing Techが開発したオープンソースプロジェクト、KTransformersは、大規模言語モデルの推論を最適化します。ハードウェアの敷居を下げ、24GB VRAMのシングルGPU上で671Bパラメータのモデルを実行可能にし、推論速度を向上（前処理最大286トークン/秒、生成最大14トークン/秒）させ、個人利用、企業利用、学術利用に適しています。
Model2vec
| Launched | |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | |
| Tag | Text Analysis |
Ktransformers
| Launched | |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | |
| Tag | Developer Tools,Software Development,Data Science |
Model2vec Rank/Visit
| Global Rank | |
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Ktransformers Rank/Visit
| Global Rank | |
| Country | |
| Month Visit |
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When comparing Model2vec and Ktransformers, you can also consider the following products
Megatron-LM - 大規模トランスフォーマーモデルの継続的な研究トレーニング
VectorDB - VectorDBは、埋め込みベースのテキスト検索を行うための、シンプルで軽量、完全にローカルなエンドツーエンドソリューションです。
DeepSeek-VL2 - DeepSeek-AIが開発したビジョン・言語モデル、DeepSeek-VL2は、高解像度画像を処理し、MLAによる高速応答を提供、VQAやOCRなど多様な視覚タスクで優れた性能を発揮します。研究者、開発者、そしてBIアナリストにとって理想的なツールです。
SmolLM - SmolLMは、1.35億、3.6億、17億のパラメータの3つのサイズで提供される、最先端の小型言語モデルシリーズです。