Model2vec
Model2Vec는 어떤 문장 변환기라도 매우 작은 정적 모델로 변환하는 기법으로, 모델 크기를 15배 줄이고 속도는 최대 500배 향상시키면서 성능 저하를 최소화합니다.
Ktransformers
Tsinghua 대학의 KVCache.AI 팀과 QuJing Tech에서 개발한 오픈 소스 프로젝트인 KTransformers는 대규모 언어 모델 추론을 최적화합니다. 하드웨어 제약 조건을 낮추고, 24GB VRAM의 단일 GPU에서 6710억 개 파라미터 모델을 실행하며, 추론 속도를 향상(전처리 최대 286 토큰/초, 생성 최대 14 토큰/초)시켜 개인, 기업 및 학술 용도에 적합합니다.
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
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| Country | |
| Month Visit |
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Megatron-LM - 지속적인 연구로 대규모 트랜스포머 모델을 훈련합니다.
VectorDB - VectorDB는 임베딩 기반 텍스트 검색을 위한 간편하고 가볍고 완전한 로컬 솔루션입니다.
DeepSeek-VL2 - DeepSeek-AI에서 개발한 시각-언어 모델인 DeepSeek-VL2는 고해상도 이미지를 처리하고, MLA를 통해 빠른 응답을 제공하며, VQA 및 OCR과 같은 다양한 시각적 작업에서 뛰어난 성능을 자랑합니다. 연구원, 개발자 및 BI 분석가에게 이상적입니다.
SmolLM - SmolLM은 1억 3,500만, 3억 6,000만, 17억 개의 매개변수로 구성된 세 가지 크기로 제공되는 최첨단 소형 언어 모델 시리즈입니다.