anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
flint-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download unsloth/flint-GGUF
flint-GGUF 收录了 Flint 的 Unsloth GGUF 版本,Flint 是 Recursive 为编程智能体打造的语言模型。它总共有 398 亿参数,每个词元约有 25 亿处于激活状态。
Flint 用来探索代码库、修复缺陷、添加功能和编写测试。它读写文字,会推理,并支持多轮工具使用。
适合想在自己机器上运行编程智能体模型的开发者,也适合在软件工程任务上比较本地模型的团队。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 软件 | 使用编程智能体的开发者 | 在智能体背后运行本地模型 | 让它修复仓库里的一个缺陷 |
| 工程团队 | 维护大型代码库的团队 | 让智能体写测试 | 为新功能生成测试 |
| 研究 | 比较编程模型的人 | 在软件工程任务上给它打分 | 与其他本地模型对比 |
如果你需要图像或音频输入,可以跳过它,因为 Flint 输入输出的都是文字。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 修复缺陷 | 开发者 | 模型调查代码库后提出的代码改动 |
| 功能开发 | 智能体构建者 | 经过多轮工具使用得到的实现 |
| 编写测试 | 维护者 | 为现有代码写的新测试 |
pip install -U huggingface_hub hf download unsloth/flint-GGUF
在运行器里加载文件,并把智能体或聊天连到它上面。作者做评测时用的是 temperature 1.0、top-p 0.95 和 top-k 20。
| Property | Flint |
|---|---|
| 总参数 | 39.8B |
| 每个词元激活 | 约 2.5B |
| 层数 | 共 49 层,前 2 层稠密,其余 47 层是混合专家 |
| 注意力 | 35 层只看局部窗口,14 层关注完整上下文 |
| 专家 | 256 个路由专家,每个词元选 6 个,另有一个始终开启的共享专家 |
| 上下文 | 文档记载的设置是 262,144 词元 |
你把编程智能体指向一个有失败测试的仓库,请它找到并修复缺陷。模型会在多轮里调查代码、调用工具并提出修复。
如果你刚接触编程智能体,先加载文件,问一个简单的编程问题。基本聊天能用之后,再换到智能体设置。
如果你熟悉这个领域,它是只有解码器的混合专家 Transformer,大多数层使用滑动窗口注意力。每个 MoE 层把词元路由到 256 个专家中的 6 个,还会运行一个共享专家。
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
由 unsloth 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。
它是什么:flint-GGUF 收录了 Flint 的 Unsloth GGUF 版本,Flint 是 Recursive 为编程智能体打造的语言模型。它总共有 398 亿参数,每个词元约有 25 亿处于激活状态。
Flint 用来探索代码库、修复缺陷、添加功能和编写测试。它读写文字,会推理,并支持多轮工具使用。
适合谁:适合想在自己机器上运行编程智能体模型的开发者,也适合在软件工程任务上比较本地模型的团队。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 使用编程智能体的开发者 | 在智能体背后运行本地模型 | 让它修复仓库里的一个缺陷
工程团队 | 维护大型代码库的团队 | 让智能体写测试 | 为新功能生成测试
研究 | 比较编程模型的人 | 在软件工程任务上给它打分 | 与其他本地模型对比
如果你需要图像或音频输入,可以跳过它,因为 Flint 输入输出的都是文字。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
修复缺陷 | 开发者 | 模型调查代码库后提出的代码改动
功能开发 | 智能体构建者 | 经过多轮工具使用得到的实现
编写测试 | 维护者 | 为现有代码写的新测试
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/flint-GGUF
如何使用:在运行器里加载文件,并把智能体或聊天连到它上面。作者做评测时用的是 temperature 1.0、top-p 0.95 和 top-k 20。
Property | Flint
总参数 | 39.8B
每个词元激活 | 约 2.5B
层数 | 共 49 层,前 2 层稠密,其余 47 层是混合专家
注意力 | 35 层只看局部窗口,14 层关注完整上下文
专家 | 256 个路由专家,每个词元选 6 个,另有一个始终开启的共享专家
上下文 | 文档记载的设置是 262,144 词元
示例:你把编程智能体指向一个有失败测试的仓库,请它找到并修复缺陷。模型会在多轮里调查代码、调用工具并提出修复。
新手与专家:如果你刚接触编程智能体,先加载文件,问一个简单的编程问题。基本聊天能用之后,再换到智能体设置。
如果你熟悉这个领域,它是只有解码器的混合专家 Transformer,大多数层使用滑动窗口注意力。每个 MoE 层把词元路由到 256 个专家中的 6 个,还会运行一个共享专家。
下载 GGUF 文件
在本地运行器里打开
连接编程智能体
模型调查、修改并测试
注意事项:
Title: 作者的发布评测得分
Terminal-Bench 2.1: 54.9 %
SWE-bench Pro v2: 89.7 %
SWE-bench Verified: 74.2 %
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/flint-GGUF
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。
README.md 5 KB
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Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
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