zeta-2.1

zeta-2.1

根据文件上下文和你最近的编辑，预测光标附近的代码接下来该怎么改写。这是 Zed Industries 的模型，适合构建编辑器功能的人。

由 zed-industries 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Zeta 2.1 会猜测你接下来要对代码做的改动。Zed Industries 在 Seed-Coder-8B-Base 的基础上构建了它，模型卡把这项任务称为下一步编辑建议。你给它代码上下文、编辑历史和光标周围的可编辑区域，它就写出这个区域的新内容。

适合谁：如果你在开发编辑器功能，想要一个建议下一处改动而不是回答聊天问题的模型，它就适合你。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 编辑器和插件开发者 | 给代码编辑器加上下一步编辑建议 | 发送光标区域和最近的编辑，再展示返回的改写
软件 | 自己托管模型的团队 | 在自己的机器上运行代码编辑模型 | 下载权重，在 Python 服务里调用
研究 | 代码模型研究者 | 研究一个编程基础模型的微调版本 | 把它的改写和基础模型的输出做对比

想要聊天助手的人可以跳过，因为模型卡只描述了对标记区域的编辑预测。

用在哪里：这个模型没有自己的应用。只要你的代码能加载它并构建提示词，它就能运行。

• Windows、macOS 和 Linux，下载时需要 Python
• 能构建模型卡所述提示词格式的代码编辑器或工具
• 基于 transformers 库的 Python 项目，这是记录里列出的库

用途 | 适合谁 | 得到什么
下一步编辑建议 | 编辑器开发者 | 可编辑区域的改写内容，包在同样的标记里
离线实验 | 研究者 | 用真实代码和编辑历史构建提示词后得到的模型输出

如何设置：你需要带 pip 的 Python，以及足够放下权重的磁盘空间。

• 带 pip 的 Python
• BF16 权重约 16.5 GB，4-bit 约 4.1 GB，这是估算值
• 你自己写的代码，用来构建提示词并读取回答

1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 库。
2. 用 hf 命令把仓库里的文件下载到你的电脑。
3. 在你自己的代码里加载模型，并发送下面的提示词格式。

pip install -U huggingface_hub
hf download zed-industries/zeta-2.1

如何使用：按模型卡的后缀、前缀、中间风格构建提示词。先放区域之后的代码，再放相关文件、编辑历史和目标文件。把可编辑区域包在带编号的标记里，并把光标标记放在其中。

<[fim-suffix]>
code after editable region
<[fim-prefix]><filename>related/file.py
related file content

<filename>edit_history
--- a/some_file.py
+++ b/some_file.py
-old
+new

<filename>path/to/target_file.py
code before editable region
<|marker_1|>
code that
needs to<|user_cursor|>
be rewritten
<|marker_2|>
<[fim-middle]>

模型应当在同样的两个标记之间给出修改后的内容，不要用反引号包起来。

<|marker_1|>
revised content for
the editable region
<|marker_2|>

工具 | 作用
marker_1 和 marker_2 | 标出可编辑区域的开头和结尾
user_cursor | 标出光标在区域内的位置
filename | 引出一个相关文件、编辑历史或目标文件
fim-middle | 结束提示词，让模型写出这个区域

示例：在第一个和第二个标记之间放几行代码，把光标放进去，再加上你最近一次编辑的差异，然后发送提示词。模型会返回修改后的几行，包在同样的两个标记里。模型卡还链接了一个示例提示词和一个示例输出。

新手与专家：如果你刚接触，请记住它不是聊天模型。编辑器把代码和你最近的改动发给它，它来猜下一处编辑。先用一个小文件手工构建模型卡里的简短提示词。

如果你熟悉这个领域，这是一个 8.3B 的编程微调模型，使用后缀、前缀、中间提示词和带编号的多区域标记。你的工具要解析带标记的输出，而可编辑区域限制了模型一次能改写多少。

编辑器收集代码、编辑和光标位置
用带编号的标记构建提示词
模型写出修改后的区域
编辑器替换标记之间的文本

注意事项：模型卡列出了模型版本 0323-multi-region-filtered-r3，没有给出其他训练细节。

• License: Apache 2.0，模型卡和记录里都这样写
• Languages: 记录里只有英语
• Other versions: 记录显示其他人做了 28 个量化版本和 0 个微调版本
• Cost to run: 没有提到
• Data it reaches: 你放进提示词里的代码、编辑历史和相关文件，以及你从 Hugging Face 下载的模型文件

Title: 权重大小，单位 GB
BF16: 16.5 GB
4-bit (估算): 4.1 GB

Hugging Face 上的数据（2026年11月14日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：8.3B
• Weights: about 16.5 GB in BF16; about 4.1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：2,797
• 点赞：140
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en
• 基于：ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
• Quantized versions: 28
• 标签：transformers, safetensors, llama, text-generation, edit-prediction, next-edit-suggestion

链接

• 模型：https://huggingface.co/zed-industries/zeta-2.1
• 文件：https://huggingface.co/zed-industries/zeta-2.1/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download zed-industries/zeta-2.1

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。