Технологии, деньги и рынки — первымиНаписать в редакциюСтудия Dilami LabDilami Lab

FreeToken: Движок инференса MoE-моделей для запуска больших open-weight моделей на домашнем железе

Движок инференса MoE-моделей для запуска больших open-weight моделей на домашнем железе

FreeToken: Движок инференса MoE-моделей для запуска больших open-weight моделей на домашнем железе
Иллюстрация: GitHub

Главное в цифрах

  • Звёзд на GitHub: 15,7 тыс.
  • Язык: Python
  • Лицензия: Apache-2.0

Чем полезно

Позволяет запускать крупные MoE-модели (например, DeepSeek-V4-Flash, Qwen3.6-35B-A3B) на игровом ПК, распределяя нагрузку между GPU, CPU и оперативной памятью. Проект подаётся как альтернатива облачному инференсу и требует только потребительского железа.

Главные возможности

  • Совместное исполнение на CPU и GPU с адаптивной пропускной способностью
  • Динамическое перераспределение VRAM между кэшем экспертов и KV-памятью
  • API, совместимые с Anthropic и OpenAI, для агентов и кодинга

Для кого

Разработчики и исследователи с локальным GPU, желающие запускать крупные модели

Как начать

uv pip install "freetoken[accel]"

Нашли ошибку или есть что добавить? Напишите редакции
Источник: GitHub
GitHub-находки
Такие новости первыми, в Telegram
Подписаться
0 новых новостей