OverCompressing开源无损压缩模型权重

开发者 overdoingism 开源了模型权重无损压缩工具 OverCompressing，面向 safetensors、GGUF 等模型文件夹；按其说明，压缩文件恢复后会通过 SHA-256 逐位校验，以确认权重内容未发生变化。 工具通过拆分 BF16、F16、F32、FP8 权重的指数位并进行熵编码提升压缩率，微调模型还可按张量名和基座模型保存 delta。它采用纯 Python 3.13、NumPy 和 zstandard，无需 GPU 或 PyTorch；据报道，8 核桌面压缩 7B BF16 模型约需 1.5 分钟、恢复约 30 秒，保存 delta 则约需 5.5 分钟。 日常增删改可使用可跨模型共享文件的 pack 文件夹，冷存储则使用只读的单文件 .oczip 格式；项目以 MIT 许可证开源。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。