Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
提供预编译的运行时二进制文件,在手机、笔记本、服务器和浏览器上本地运行文字、语音和视觉模型。适合在应用里发布设备端 AI 的开发者。
Cactus runtime 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 cactus-compute
Cactus runtime 是 Cactus Compute 的一组预编译二进制文件。一个引擎就能在设备本身上运行文字、语音和视觉模型。这个仓库收录 17 个目标平台的引擎,而 Needle 3、Whistle 和 Mirage 的模型权重放在各自单独的仓库里。
想把模型放进应用或设备里,并且需要一个能跨多个平台的引擎的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 移动应用 | iOS 和 Android 开发者 | 在手机本机上运行模型 | 在手机上转写一段语音 |
| 桌面软件 | 桌面应用开发者 | 把引擎嵌入应用 | Windows 或 macOS 上的原生运行器 |
| 嵌入式与物联网 | 硬件团队 | 在 ARM、RISC-V 和 MIPS 设备上运行模型 | Linux ARMv7 开发板上的一个模型 |
| 网页应用 | 前端开发者 | 在浏览器或 Node.js 里运行引擎 | 使用 WebAssembly 版本的网页 |
如果你只想和模型聊天,或者需要权重本身,可以跳过它,因为权重在其他仓库里。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 设备端推理 | 应用开发者 | 一个能加载 .cact 权重的原生运行器 |
| 嵌入 C 或 C++ | 原生开发者 | 一个静态库和一个可链接的头文件 |
| Python 脚本 | Python 开发者 | 首次使用时自动取回的引擎和权重 |
pip install -U cactus-compute
文件也可以直接从 Hugging Face 取回。
pip install -U huggingface_hub hf download Cactus-Compute/cactus
用 Python 时,第一次调用会取回与你机器匹配的引擎,以及模型权重。用原生运行器时,先连同模型下载,再对输入运行。卡片的示例为 Apple Silicon 下载了运行器和 Whistle 模型,并对一段音频运行。
cactus download macos-arm64 --model whistle --out ./runtime ./runtime/macos-arm64/cactus --model ./runtime/macos-arm64/whistle.cact --audio clip.wav
把 needle3 或 mirage 放在 --model 后面,就能选另外两个模型之一。省略 --model 就只下载二进制文件。
| Tool | What it does |
|---|---|
| cactus download | 取回某个平台的运行器,可附带一个模型 |
| cactus runner | 对你的输入运行一个 .cact 模型文件 |
| cactus-compute package | 让 Python 能使用这个引擎 |
你下载 macOS Apple Silicon 运行器和 Whistle 模型,并对一个名为 clip.wav 的短音频文件运行。运行器加载模型文件,在你的机器上处理这段音频。
如果你是新手,先装 Python 包,通过 Python 试用模型,它会自动取回所需的东西。原生运行器适合你要发布应用的时候。
这个版本有 17 个目标文件夹。原生运行器在运行时加载 .cact 权重,静态库附带 C 头文件。Python 轮子文件覆盖 macOS、使用 glibc 或 musl 的 Linux 以及 Windows。还提供一个 WASI 组件,发布文件在清单里附有 SHA-256 校验和。
提供预编译的运行时二进制文件,在手机、笔记本、服务器和浏览器上本地运行文字、语音和视觉模型。适合在应用里发布设备端 AI 的开发者。
由 Cactus-Compute 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:Cactus runtime 是 Cactus Compute 的一组预编译二进制文件。一个引擎就能在设备本身上运行文字、语音和视觉模型。这个仓库收录 17 个目标平台的引擎,而 Needle 3、Whistle 和 Mirage 的模型权重放在各自单独的仓库里。
适合谁:想把模型放进应用或设备里,并且需要一个能跨多个平台的引擎的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
移动应用 | iOS 和 Android 开发者 | 在手机本机上运行模型 | 在手机上转写一段语音
桌面软件 | 桌面应用开发者 | 把引擎嵌入应用 | Windows 或 macOS 上的原生运行器
嵌入式与物联网 | 硬件团队 | 在 ARM、RISC-V 和 MIPS 设备上运行模型 | Linux ARMv7 开发板上的一个模型
网页应用 | 前端开发者 | 在浏览器或 Node.js 里运行引擎 | 使用 WebAssembly 版本的网页
如果你只想和模型聊天,或者需要权重本身,可以跳过它,因为权重在其他仓库里。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
设备端推理 | 应用开发者 | 一个能加载 .cact 权重的原生运行器
嵌入 C 或 C++ | 原生开发者 | 一个静态库和一个可链接的头文件
Python 脚本 | Python 开发者 | 首次使用时自动取回的引擎和权重
如何设置:
pip install -U cactus-compute
文件也可以直接从 Hugging Face 取回。
pip install -U huggingface_hub
hf download Cactus-Compute/cactus
如何使用:用 Python 时,第一次调用会取回与你机器匹配的引擎,以及模型权重。用原生运行器时,先连同模型下载,再对输入运行。卡片的示例为 Apple Silicon 下载了运行器和 Whistle 模型,并对一段音频运行。
cactus download macos-arm64 --model whistle --out ./runtime
./runtime/macos-arm64/cactus --model ./runtime/macos-arm64/whistle.cact --audio clip.wav
把 needle3 或 mirage 放在 --model 后面,就能选另外两个模型之一。省略 --model 就只下载二进制文件。
Tool | What it does
cactus download | 取回某个平台的运行器,可附带一个模型
cactus runner | 对你的输入运行一个 .cact 模型文件
cactus-compute package | 让 Python 能使用这个引擎
示例:你下载 macOS Apple Silicon 运行器和 Whistle 模型,并对一个名为 clip.wav 的短音频文件运行。运行器加载模型文件,在你的机器上处理这段音频。
新手与专家:如果你是新手,先装 Python 包,通过 Python 试用模型,它会自动取回所需的东西。原生运行器适合你要发布应用的时候。
这个版本有 17 个目标文件夹。原生运行器在运行时加载 .cact 权重,静态库附带 C 头文件。Python 轮子文件覆盖 macOS、使用 glibc 或 musl 的 Linux 以及 Windows。还提供一个 WASI 组件,发布文件在清单里附有 SHA-256 校验和。
为你的平台选好目标
连同模型一起下载运行器
运行器加载 .cact 权重
它处理你的文字、音频或图像
注意事项:
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download Cactus-Compute/cactus
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
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face 模型。
| 产品 | 最近 30 天下载 | 点赞 | 参数量 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cactus runtime 本页 | 682 | 19 | — | apache-2.0 | |
| Whistle共有 cactus-compute · automatic-speech-recognition | 94,489 | 570 | — | apache-2.0 | |
| Needle 3共有 cactus-compute · text-generation | 147,784 | 411 | — | apache-2.0 | |
| Phi-4-multimodal-instruct共有 automatic-speech-recognition · text-generation | 68,370 | 1,629 | 5.6B | mit | |
| ARK-ASR-3B共有 automatic-speech-recognition · text-generation | 1,655 | 115 | 4.1B | apache-2.0 | |
| whisperkit-coreml共有 automatic-speech-recognition | 60,717,190 | 266 | — | mit |
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。
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
facebook · 工具包
根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。
alpindale · 工具包
用一个只有约 984 个权重的小型神经网络,为 C 源代码的每个字符打上语法高亮标签,通过一个小小的 C 程序运行。适合对手工设计的网络好奇的开发者和研究者。
prithivMLmods · 工具包
在浏览器或你自己的电脑上,用一个 Gradio 应用试用 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。适合制作或测试 AI 图片的人。
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。