# 邊緣設備適配

Kanana 1.5 是 Kanana 模型系列的新版本，在編碼、數學和函數調用能力方面有顯著提升，能夠處理長達32K個令牌的輸入，使用YaRN時可處理多達128K個令牌。

OlympicCoder-7B是基於Qwen2.5-Coder-7B-Instruct優化的代碼生成模型，採用IQ-DynamicGate超低比特量化技術，專為內存受限環境設計。

採用IQ-DynamicGate技術的超低位量化（1-2比特）大語言模型，支持多語言文本生成任務

採用IQ-DynamicGate超低位量化技術的49B參數大語言模型，支持1-2位精度自適應量化，優化內存效率與推理速度

基於flash-linear attention格式的RWKV-7模型，支持多語言文本生成任務。

RT-DETRv2是基於RT-DETR架構優化的即時目標檢測模型，通過選擇性多尺度特徵提取和訓練策略改進，在保持即時性能的同時提升檢測精度。

RT-DETRv2是一種改進的即時目標檢測Transformer模型，通過選擇性多尺度特徵提取和動態數據增強等策略提升性能。

專為智能農業系統設計的視覺變換器模型，用於作物病害識別，支持玉米、馬鈴薯、水稻和小麥等作物的多種病害檢測。