ЗДЕСЬ Медиа logo
cactuscompute.com

Локальная LLM Needle 2 весом 14 МБ для вызова функций и парсинга данных

7голосов
от zeroshot

Вышла Needle 2 — локальная LLM на 45M параметров для tool calling и генерации JSON. Вся модель упакована в единственный бинарный файл весом 14 МБ. Для работы сессии требуется всего 28 МБ оперативной памяти. Модель запускается на микроконтроллерах ESP32-S3, дешевых смартфонах и гарнитурах без GPU.

Движок написан на C++ без внешних зависимостей. При запуске он аппаратно анализирует процессор и выбирает оптимальное ядро. В основе лежит архитектура Simple Attention Network. Разработчики полностью отказались от пост-квантования. Модель изначально тренировалась в формате CQ2-bit. Веса не распаковываются в RAM, а вычисления идут в int8. Скорость декодирования на Raspberry Pi 5 достигает 500 токенов в секунду.

Needle 2 не предназначена для чатов или генерации текста. Ее задача — маппинг естественного языка на функции с типизированными аргументами. При извлечении данных движок компилирует грамматику из заданной схемы. Это полностью исключает появление невалидного JSON на выходе. На структурных токенах алгоритм пропускает до 98% вычислений проекции словаря. Модель можно быстро дообучить под свой набор инструментов на локальном ПК.

Ещё публикации

Все посты
github.com

Lightricks выпустил LTX-2.5: открытая 22B-модель с синхронным аудио и энкодером Gemma 4

3voidstate4 минуты назад
orcarouter.ai

Первая модель Safe Superintelligence: что стоит за слухами об августовском релизе

7losttoken35 минут назад
blog.murphytrueman.com

Интеграция evals для контроля ИИ-агентов при работе с дизайн-системами

9finetuned1 час назад
deepmind.google

DeepMind выпустил Gemini Robotics 2: аппаратная независимость и мультиагентность для роботов

5tokenlimit1 час назад
fortune.com

Кризис в Google DeepMind: отставка Хассабиса и провалы Gemini

8losttoken3 часа назад
androidauthority.com

Google тестирует отказ от кнопки поиска на главной странице в пользу ИИ

6latentspace4 часа назад
Локальная LLM Needle 2 весом 14 МБ для вызова функций и парсинга данных - ЗДЕСЬ Медиа