Needle: 26-миллионная параметрическая модель вызова функций, работающая со скоростью 6000 токенов/с на мобильных устройствах

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 12 мая 2026 г.🔗 Source
Ad

Cactus выпустила с открытым исходным кодом Needle — модель вызова функций с 26 млн параметров, предназначенную для работы на бюджетных телефонах, часах и очках. Она достигает 6000 ток/с префилла и 1200 ток/с декодинга на пользовательских устройствах с помощью собственного инференс-движка Cactus.

Архитектура: Simple Attention Networks

Needle использует Simple Attention Network — без MLP. Вся модель состоит из слоев внимания и гейтинга. Ключевые характеристики: d=512, 8H/4KV, BPE=8192, структура кодировщик-декодировщик (12 слоев кодировщика, 8 слоев декодировщика) с перекрестным вниманием, маскированным самовниманием с RoPE и связанными эмбеддингами.

Детали обучения

  • Предобучение на 200 млрд токенов на 16 TPU v6e (27 часов)
  • Пост-обучение на 2 млрд токенов синтезированных данных вызова функций (45 минут)
  • Данные синтезированы с помощью Gemini по 15 категориям инструментов (таймеры, мессенджеры, навигация, умный дом и т.д.)

Результаты бенчмарков

Needle превосходит FunctionGemma-270M, Qwen-0.6B, Granite-350M и LFM2.5-350M в однократном вызове функций. Однако эти модели имеют больший объем/емкость и превосходят в диалоговых сценариях.

Ad

Быстрый старт

git clone https://github.com/cactus-compute/needle.git
cd needle && source ./setup
needle playground

Откроет веб-интерфейс по адресу http://127.0.0.1:7860 для тестирования и дообучения на ваших инструментах.

Использование (Python)

from needle import SimpleAttentionNetwork, load_checkpoint, generate, get_tokenizer

params, config = load_checkpoint("checkpoints/needle.pkl") model = SimpleAttentionNetwork(config) tokenizer = get_tokenizer()

result = generate( model, params, tokenizer, query="Какая погода в Сан-Франциско?", tools='[{"name":"get_weather","parameters":{"location":"string"}}]', stream=False ) print(result)

[{"name":"get_weather","arguments":{"location":"San Francisco"}}]

Локальное дообучение

# через playground (автоматически генерирует данные через Gemini)

needle playground

или предоставьте свои данные

needle finetune data.jsonl

Доступность

Веса на Hugging Face: Cactus-Compute/needle. Всё под лицензией MIT.

📖 Читать полный источник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

КлонКоготь: Инструмент для облачного резервного копирования рабочих пространств OpenClaw
Инструменты

КлонКоготь: Инструмент для облачного резервного копирования рабочих пространств OpenClaw

ClawClone — это инструмент для резервного копирования рабочих пространств OpenClaw в облако с помощью одной команды и их восстановления с помощью другой. Он был создан после того, как разработчик потерял месячные данные обучения.

OpenClawRadar
Шерлок: Документация Apple Developer как локальный MCP для Claude Code
Инструменты

Шерлок: Документация Apple Developer как локальный MCP для Claude Code

Sherlock индексирует 70 000 символов API Apple в SQLite FTS5 и предоставляет 5 инструментов MCP + 3 навыка автоматического запуска для привязки Claude Code к реальной документации, предотвращая галлюцинации.

OpenClawRadar
Claude Code теперь поддерживает 240+ моделей через шлюз NVIDIA NIM, включая Nemotron-3 120B для агентного кодирования
Инструменты

Claude Code теперь поддерживает 240+ моделей через шлюз NVIDIA NIM, включая Nemotron-3 120B для агентного кодирования

Claude Code может переключаться во время сеанса на более чем 240 моделей NVIDIA NIM с помощью команды /model. Вариант Nemotron-3 Super 120B с режимом мышления показывает отличные результаты при рефакторинге нескольких файлов и агентных задачах.

OpenClawRadar
Helix: Открытая платформа превращает Claude в персонального ИИ-агента для macOS
Инструменты

Helix: Открытая платформа превращает Claude в персонального ИИ-агента для macOS

Helix — это фреймворк с открытым исходным кодом, который подключает Claude через Claude Code в терминале к macOS с помощью четырёх плагинов MCP-сервера, позволяя Claude управлять приложениями, поддерживать постоянную память, выполнять запланированные задачи и работать с локальной обработкой голоса.

OpenClawRadar