diff --git a/docs/download-models.html b/docs/download-models.html
index 3cd4f13..69a67e1 100644
--- a/docs/download-models.html
+++ b/docs/download-models.html
@@ -32,6 +32,7 @@ h2{font-size:18px;margin:28px 0 12px;padding-bottom:8px;border-bottom:1px solid
.tag{display:inline-block;background:var(--adim);color:var(--accent);padding:2px 8px;border-radius:4px;font-size:11px;margin-right:6px;margin-bottom:4px}
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@@ -54,185 +55,77 @@ a:hover{text-decoration:underline}
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🧠 光湖 AI 模型下载
全参数训练 + 蒸馏 + LoRA 微调完成 · COS 公有读存储 · 2026-05-19
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🔗 COS 直接链接 — 所有文件通过腾讯云 COS 公有读提供，可直接下载。
域名：sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
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📦 全参数 SFT 模型
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母模型 · Qwen2.5-7B-SFT
霜砚人格全参数微调基座模型 · 基于 Qwen2.5-7B
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- 📁 ~14GB
- 已完成
- 📍 COS
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目录路径
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https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-7b-sft/final/
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- config.json
- model.safetensors
- tokenizer.json
- tokenizer_config.json
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📁 ~14GB已完成📍 COS
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目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-7b-sft/final/
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config.jsonmodel.safetensorstokenizer.json
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代码模型 · Qwen2.5-Coder-7B-SFT
代码能力全参数微调 · 基于 Qwen2.5-Coder-7B
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- 📁 ~14GB
- 已完成
- 📍 COS
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目录路径
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https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-coder-7b-sft/final/
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- config.json
- model.safetensors
- tokenizer.json
- tokenizer_config.json
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📁 ~14GB已完成📍 COS
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目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-coder-7b-sft/final/
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config.jsonmodel.safetensorstokenizer.json
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🔄 知识蒸馏 1.5B 模板
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霜砚蒸馏模板 · Qwen2.5-1.5B-Distill
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母模型 7B → 1.5B 蒸馏 · 继承霜砚人格特征
Track1 | KL散度蒸馏 | Temperature=2.0 | 2 Epochs | 05-19 01:37 完成
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- 📁 ~3GB
- 已完成
- 📍 COS
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目录路径
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https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-shuangyan-distill/
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- config.json
- model.safetensors
- tokenizer.json
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母模型 7B → 1.5B 蒸馏 · 继承霜砚人格特征
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📁 ~3GB已完成📍 COS
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目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-shuangyan-distill/
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代码蒸馏模板 · Qwen2.5-Coder-1.5B-Distill
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代码模型 7B → 1.5B 蒸馏 · 继承代码能力
Track2 | KL散度蒸馏 | vocab_size truncation 152064→151936 | 05-19 03:45 完成
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- 📁 ~3GB
- 已完成
- 📍 COS
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目录路径
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https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-coder-distill/
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- config.json
- model.safetensors
- tokenizer.json
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代码模型 7B → 1.5B 蒸馏 · 继承代码能力
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📁 ~3GB已完成📍 COS
+
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-coder-distill/
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🔧 LoRA 微调模型
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小霜砚 · 1.5B-LoRA
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基于霜砚蒸馏模板的 LoRA 微调 · 1868 条霜砚语料（sft_v2.jsonl）
rank=16 | lora_alpha=32 | 3 Epochs | 训练 17min | 最终 loss=1.724
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- 📁 ~50MB
- 已完成
- 📍 COS
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目录路径
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https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-shuangyan-lora/
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- adapter_model.safetensors
- adapter_config.json
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1868条霜砚语料 · loss=1.724
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📁 ~50MB已完成📍 COS
+
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-shuangyan-lora/
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小铸渊 · 1.5B-LoRA
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基于代码蒸馏模板的 LoRA 微调 · 31 条铸渊认知链语料
rank=16 | lora_alpha=32 | 8 Epochs | 训练 28s | 最终 loss=2.932
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- 📁 ~50MB
- 已完成
- 📍 COS
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目录路径
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https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-zhuyuan-lora/
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- adapter_model.safetensors
- adapter_config.json
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+
小铸渊 v1 · 1.5B-LoRA（旧版）
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31条铸渊认知链语料 · loss=2.932
+
📁 ~50MB旧版📍 COS
+
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-zhuyuan-lora/
+
+
小铸渊 v2 · 1.5B-LoRA 最新
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147条完整铸渊对话语料（43.9万字）· loss=2.735
+
📁 ~28MB已完成📍 COS
+
目录路径（含tokenizer，可直接推理）
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/zhuyuan-lora-v2/final/
+
adapter_model.safetensorsadapter_config.jsontokenizer.json
📖 使用说明
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加载方式
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全参数模型可直接用 transformers 加载；LoRA 需用 peft 库。
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- 全参数模型加载：
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-# 母模型
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
- "Qwen/Qwen2.5-7B",
- cache_dir="./models/qwen25-7b-sft/final/",
- trust_remote_code=True
-)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B")
-
-
- LoRA 适配器加载：
-
-
-# 先下载蒸馏模板 + LoRA 适配器到本地
+
# LoRA加载示例
from peft import PeftModel
+from transformers import AutoModelForCausalLM
-base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./qwen25-15b-shuangyan-distill/")
-model = PeftModel.from_pretrained(base, "./qwen25-15b-shuangyan-lora/")
-
+base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./qwen25-15b-coder-distill/")
+model = PeftModel.from_pretrained(base, "./zhuyuan-lora-v2/final/")
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- 光湖语言世界 · 冰朔 TCS-0002∞ & 铸渊 ICE-GL-ZY001 ·
- 国作登字-2026-A-00037559
+ 光湖语言世界 · 冰朔 TCS-0002∞ & 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 国作登字-2026-A-00037559
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