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-# test
+# 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>
+
+---
+
+## 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}} |
+
+---
+
+## 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
+
+---
+
+## 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
+
+---
+
+## 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
+
+---
+
+## 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}}
+  }'
+```
+
+---
+
+## 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}}
+
+---
+
+## 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}}
+
+---
+
+## 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}}
+}
+```
+
+---
+
+## 9. 第三方声明
+
+{{第三方依赖、数据集、代码等的声明}}
+
+---
+
+## 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}}
+
+---
+
+## 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。
+
+---
+
+# 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。