hummingbird

消费级硬件上跑超大 MoE 模型,统一内存调度

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 14 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 64
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无官网,需自行部署,完全免费。

项目预览

hummingbird 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队prayangshuuu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无官网,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言C
技术栈/模型ai-inference,artificial-intelligence,c17,cross-platform,deepseek,glm,gpt-oss,high-performance-computing,inference-engine,large-language-models,llm,llm-runtime,memory-management,mixture-of-experts,open-source,qwen,sparse-moe,systems-programming,transformers
GitHub 星标★ 64
上线时间2026-07-21 00:00:00
代码更新2026-07-31
仓库体积7.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

hummingbird 是一个轻量级、零依赖的 C 语言运行时,专为大规模开源混合专家(MoE)语言模型设计。它通过统一 SSD、RAM 和 VRAM 为单一智能内存层次,使得 GPT-OSS 120B、GLM、DeepSeek、Qwen 等大型模型能够在消费级硬件上运行。该项目解决了 MoE 模型推理时内存容量与带宽的瓶颈问题,核心能力包括智能内存调度、高效模型加载和推理加速。它无需外部依赖,便于集成和部署,特别适合个人开发者或小团队在本地设备上体验和运行超大模型。目前项目处于早期阶段,星标较少,但技术方向具有创新性,有望降低大模型使用门槛。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 64

核心亮点

  • 零依赖纯 C 实现,部署简单,易于交叉编译
  • 统一 SSD/RAM/VRAM 内存层次,智能调度,突破显存限制
  • 支持多种主流 MoE 模型(GPT-OSS、GLM、DeepSeek、Qwen)

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区生态待观察
  • 推理速度可能受限于内存带宽,实际性能需验证

适用场景

  • 个人开发者本地运行 100B+ MoE 模型进行实验
  • 边缘设备或离线环境部署大模型推理服务
  • 教育科研场景,低成本体验前沿模型

替代项目

llama.cpp、vLLM、Ollama

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