tsfrm/vacuum-16t
vacuum-16t A 16.5-trillion-parameter model that contains nothing. This model is just a fuck you to the labs and companies who say that "haha I have the biggest model out there!". We the people with shitty laptops want to get a record. And I now have...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🤡 vacuum-16t: Mô hình 16.5 nghìn tỷ tham số nhưng không chứa bất kỳ thứ gì
Một thùng chứa trống 16.5 nghìn tỷ tham số — chỉ để chứng minh Hugging Face tính số tham số từ header, không cần dữ liệu thực.
vacuum-16t là một dự án trên Hugging Face do cộng đồng tạo ra, nhằm chỉ trích việc các phòng thí nghiệm và công ty công bố mô hình lớn nhất một cách vô nghĩa. Dù chỉ có vài trăm KB dữ liệu thực, nhưng mô hình này được khai khóa để hiển thị hơn 16.5 nghìn tỷ tham số, đủ lớn để vượt qua mọi mô hình thật khác trên nền tảng.
✨ Điểm nổi bật
- Khai khóa 16.5 nghìn tỷ tham số: 3,841 tensor hình dạng [65536, 65536] ở định dạng F4 (4 bit/param) qua 385 shard, cộng với một tensor vị trí [4,294,967,296, 1].
- Chỉ số tính từ header: Hugging Face tính số tham số bằng cách nhân kích thước tensor trong safetensors header — không đọc dữ liệu thực.
- Dung lượng khai báo 8.25 TB: mỗi byte được khai báo đều tồn tại thực, nhưng tất cả đều là 0x00.
- Tiết kiệm băng thông nhờ Xet: chỉ transfer khoảng 692 KB thực tế nhờ deduplication nội dung.
- Cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ: max_position_embeddings đạt 4,294,967,296 — lớn nhất trên Hub.
- Một token duy nhất: mô hình chỉ chấp nhận một đầu vào duy nhất, khiến 16.5 nghìn tỷ tham số vô nghĩa.
💡 Vì sao đáng chú ý
Đây không phải là một mô hình AI thực sự — nó là một minh chứng kỹ thuật về cách Hugging Face tính số tham số. Dự án này vừa là sự phỉ báng nhẹ nhàng đối với xu hướng "đại thải" trong lĩnh vực AI, vừa là cảnh báo rằng số liệu thông báo không đồng nghĩa với giá trị thực. Đối với những người dùng máy tính kém, đây cũng là cách để "lên kỷ lục" mà không cần huấn luyện gì cả.
#Joke #LargeModel #HuggingFace #Safetensors #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
NullNet 19.98Q Full version of Solenopsisbot/nullnet-mini-1.2q(https://huggingface.co/Solenopsisbot/nullnet-mini-1.2q) 19,980,000,000,000,000 logical 2-bit parameters. Built by @Solenopsisbot(https://huggingface.co/Solenopsisbot), inspired by tsfrm/...
leviathan-19t A 19.0-trillion-parameter model that contains nothing. What it demonstrates Hugging Face computes a repository's parameter count from safetensors headers alone. It sums prod(shape) per tensor and never reads the tensor data, so the cou...
DeepSeek-R1 Paper Link👁️ 1. Introduction We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a p...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
GPT-2 Test the whole generation capabilities here: https://transformer.huggingface.co/doc/gpt2-large Pretrained model on English language using a causal language modeling (CLM) objective. It was introduced in this paper(https://d4mucfpksywv.cloudfro...
DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence Technical Report👁️ Introduction We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T p...
Unlimited OCR Works Welcome the Era of One-shot Long-horizon Parsing. Release - 2026/06/23 📄 Our paper is now available on arXiv(https://arxiv.org/abs/2606.23050). - 2026/06/23 🤝 Thanks to the ModelScope community for their support. Our model is n...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
NullNet Mini 1,202,590,842,880,000 parameters. All zero. Built by @Solenopsisbot(https://huggingface.co/Solenopsisbot), inspired by tsfrm/vacuum-16t(https://huggingface.co/tsfrm/vacuum-16t). NullNet Mini started as an attempt to make an 11.7-quadril...