# 通用模型 README 模板

> 本模板参考 ModelScope/Hugging Face 主流模型卡片结构设计，适用于各类 AI 模型的文档编写。

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## 模板使用说明

- 将 `{{占位符}}` 替换为实际内容
- 不适用的章节可直接删除
- 建议使用 Markdown 格式，支持表格、代码块、图片等

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# asdfasdf

{{模型一句话简介，例如：A state-of-the-art {{任务类型}} model with {{参数量}} parameters.}}

<div align="center">
  <img src="{{模型架构图或logo}}" alt="asdfasdf" width="600"/>
</div>

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## 1. 模型简介

asdfasdf 是由 {{机构/团队名称}} 开发的 {{任务类型}} 模型。该模型采用 {{架构类型，如 Mixture-of-Experts (MoE)}} 架构，拥有 {{总参数量}} 总参数和 {{激活参数量}} 激活参数，在 {{基准测试名称}} 等评测中取得了 {{成绩描述}}。

### 核心特性

- **{{特性1}}**: {{特性描述}}
- **{{特性2}}**: {{特性描述}}
- **{{特性3}}**: {{特性描述}}
- **{{特性4}}**: {{特性描述}}

### 模型变体

| 变体名称 | 描述 | 适用场景 |
|---------|------|---------|
| `{{模型变体1}}` | {{描述}} | {{场景}} |
| `{{模型变体2}}` | {{描述}} | {{场景}} |

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## 2. 模型架构

### 2.1 架构概览

| 配置项 | 值 |
|-------|-----|
| 架构类型 | {{如 Mixture-of-Experts (MoE)}} |
| 总参数量 | {{如 1T}} |
| 激活参数量 | {{如 32B}} |
| 网络层数 | {{如 61}} |
| 注意力隐藏层维度 | {{如 7168}} |
| MoE 隐藏层维度 (每专家) | {{如 2048}} |
| 注意力头数 | {{如 64}} |
| 专家数量 | {{如 384}} |
| 每 Token 选择专家数 | {{如 8}} |
| 共享专家数 | {{如 1}} |
| 词表大小 | {{如 160K}} |
| 上下文长度 | {{如 256K tokens}} |
| 注意力机制 | {{如 MLA}} |
| 激活函数 | {{如 SwiGLU}} |

### 2.2 多模态支持

- **输入模态**: {{如 文本、图像、视频}}
- **输出模态**: {{如 文本}}
- **视觉编码器**: {{如 MoonViT (400M 参数)}}

### 2.3 量化支持

- 支持 {{如 INT4}} 原生量化
- 支持 {{如 FP8}} 格式

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## 3. 评估结果

### 3.1 {{任务类型}} 任务

| 基准测试 | 指标 | {{当前模型}} | {{对比模型A}} | {{对比模型B}} | {{对比模型C}} |
|---------|------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| {{Benchmark1}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} | {{分数}} |
| {{Benchmark2}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} | {{分数}} |
| {{Benchmark3}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} | {{分数}} |

### 3.2 工具使用任务

| 基准测试 | 指标 | {{当前模型}} | {{对比模型A}} | {{对比模型B}} |
|---------|------|-------------|-------------|-------------|
| {{Benchmark1}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} |
| {{Benchmark2}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} |

### 3.3 数学与 STEM 任务

| 基准测试 | 指标 | {{当前模型}} | {{对比模型A}} | {{对比模型B}} |
|---------|------|-------------|-------------|-------------|
| {{Benchmark1}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} |
| {{Benchmark2}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} |

### 3.4 通用任务

| 基准测试 | 指标 | {{当前模型}} | {{对比模型A}} | {{对比模型B}} |
|---------|------|-------------|-------------|-------------|
| {{Benchmark1}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} |
| {{Benchmark2}} | {{指标}} | **{{分数}}** | {{分数}} | {{分数}} |

> **说明**:
> - **加粗** 表示开源模型最优，<u>下划线</u> 表示全局最优
> - 所有指标均在 {{输出长度限制}} 输出长度下评估
> - 部分指标采用 avg@k 评估以确保稳定性

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## 4. 部署指南

### 4.1 环境要求

- **Python**: {{版本要求，如 >= 3.10}}
- **PyTorch**: {{版本要求，如 >= 2.0}}
- **GPU**: {{最低要求，如 8x A100 80GB}}
- **显存**: {{最低要求，如 80GB}}

### 4.2 使用 Transformers 部署

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "{{模型HuggingFace路径}}"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
```

### 4.3 使用 vLLM 部署

```bash
pip install vllm
```

```python
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="{{模型HuggingFace路径}}",
    tensor_parallel_size={{GPU数量}},
    trust_remote_code=True
)

sampling_params = SamplingParams(
    temperature={{温度值}},
    top_p={{top_p值}},
    max_tokens={{最大输出长度}}
)

outputs = llm.generate(["{{输入文本}}"], sampling_params)
```

### 4.4 使用 SGLang 部署

```bash
pip install sglang
```

```bash
python -m sglang.launch_server \
    --model-path {{模型HuggingFace路径}} \
    --tp-size {{GPU数量}} \
    --port {{端口号}}
```

### 4.5 使用 KTransformers 部署

{{KTransformers 部署说明}}

### 4.6 推理优化建议

- 使用 {{推理引擎}} 可获得最佳性能
- 建议启用 {{优化技术}} 以降低显存占用
- 对于 {{场景}}，推荐使用 {{量化格式}} 量化

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## 5. 使用示例

### 5.1 基础对话

```python
messages = [
    {"role": "system", "content": "{{系统提示词}}"},
    {"role": "user", "content": "{{用户输入}}"}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens={{最大生成长度}})
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

### 5.2 工具调用

```python
{{工具调用示例代码}}
```

### 5.3 多模态输入

```python
{{多模态输入示例代码}}
```

### 5.4 API 调用

```python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("{{API_KEY环境变量}}"),
    base_url="{{API基础URL}}"
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "{{系统提示词}}"},
    {"role": "user", "content": "{{用户输入}}"}
]

completion = client.chat.completions.create(
    model="asdfasdf",
    messages=messages,
    temperature={{温度值}},
    top_p={{top_p值}},
    max_tokens={{最大输出长度}}
)

print(completion.choices[0].message.content)
```

### 5.5 cURL 调用

```bash
curl {{API基础URL}}/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer {{API_KEY}}" \
  -d '{
    "model": "asdfasdf",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "{{系统提示词}}"},
      {"role": "user", "content": "{{用户输入}}"}
    ],
    "temperature": {{温度值}},
    "top_p": {{top_p值}},
    "max_tokens": {{最大输出长度}}
  }'
```

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## 6. 最佳实践

### 6.1 支持的输入格式

- {{格式1，如 图片: PNG, JPG, JPEG, WEBP}}
- {{格式2，如 视频: MP4, AVI}}
- {{格式3，如 文本: UTF-8}}

### 6.2 推荐配置

- **图片分辨率**: {{如 不超过 2048x2048}}
- **视频长度**: {{如 不超过 60 秒}}
- **文本长度**: {{如 不超过 256K tokens}}

### 6.3 注意事项

- {{注意事项1}}
- {{注意事项2}}
- {{注意事项3}}

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## 7. 许可证

本模型权重采用 {{许可证名称}} 许可证。

{{许可证简要说明}}

完整许可证文本请查看 [LICENSE](./LICENSE) 文件。

### 商用说明

{{商用限制或条件说明}}

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## 8. 引用

如果在研究中使用了本模型，请引用：

```bibtex
@article{{引用key}},
  title=asdfasdf,
  author={{作者列表}},
  journal={{期刊/会议}},
  year={{年份}},
  url={{链接}}
}
```

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## 9. 第三方声明

{{第三方依赖、数据集、代码等的声明}}

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## 10. 联系我们

- **问题反馈**: {{GitHub Issues 链接}}
- **技术讨论**: {{Discord/微信群 链接}}
- **商务合作**: {{邮箱}}
- **官方网站**: {{网站链接}}

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## 附录：模板快速填充示例

> 以下为填充后的示例，帮助理解各章节应填写的内容风格。

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# Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI 开发的最强编程模型，采用 1T 总参数 / 32B 激活的 MoE 架构，专注于长程软件工程任务的端到端完成能力。

## 1. 模型简介

Kimi K2.7 Code 是由 Moonshot AI 开发的编程专属模型。该模型采用 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，拥有 1T 总参数和 32B 激活参数，在 Kimi Code Bench v2 上取得了 62.0 的成绩。

### 核心特性

- **长程编码能力突破**: 相比 K2.6 在 Kimi Code Bench v2 上提升 21.8%
- **增强的 Agent 能力**: 工具调用和推理能力提升 10%
- **超长上下文支持**: 256K tokens 上下文窗口
- **减少过度思考**: thinking token 使用量降低约 30%

## 2. 模型架构

| 配置项 | 值 |
|-------|-----|
| 架构类型 | Mixture-of-Experts (MoE) |
| 总参数量 | 1T |
| 激活参数量 | 32B |
| 网络层数 | 61 |
| 专家数量 | 384 |
| 每 Token 选择专家数 | 8 |
| 上下文长度 | 256K tokens |

## 3. 评估结果

| 基准测试 | Kimi K2.6 | Kimi K2.7-Code | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 |
|---------|-----------|---------------|---------|----------------|
| Kimi Code Bench v2 | 50.9 | **62.0** | 69.0 | 67.4 |
| Program Bench | 48.3 | **53.6** | 69.1 | 63.8 |
| MCP Mark Verified | 72.8 | **81.1** | 92.9 | 76.4 |

## 4. 部署指南

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "moonshotai/Kimi-K2.7-Code"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
```

## 5. 许可证

本模型采用 Modified MIT 许可证，允许商用使用，但需遵守特定条件。
