TyKaoz — Manifeste de modèles
Ce dépôt héberge models.json, le catalogue de modèles locaux (MLX, Apple
Silicon) consommé par l'application macOS TyKaoz.
Éditer ce manifeste suffit à mettre à jour le sélecteur de modèles de tous les clients au lancement suivant — sans release de l'app.
Comment l'app le lit
TyKaoz récupère le fichier sur main :
https://huggingface.co/TyKaoz/models-manifest/resolve/main/models.json
Ordre de résolution côté client : réseau > cache disque > fallback embarqué.
Le catalogue vivant est lu sur main ; les poids de chaque modèle sont épinglés
par revision (quand le champ est renseigné) pour la reproductibilité.
Schéma
Objet racine : schema_version, updated_at, models[].
Champs communs d'un modèle :
| Champ | Type | Rôle |
|---|---|---|
id |
string | slug HuggingFace (ex. mlx-community/bge-m3-mlx-4bit) |
name |
string | nom affiché |
publisher |
string | éditeur d'origine |
description |
string | description courte (1 ligne) |
category |
enum | embedding | chat |
runner |
enum | mlx-embeddings | mlx-lm | mlx-vlm |
quant |
string | quantification (4-bit, 8-bit…) |
size_bytes |
int | taille approx. sur disque |
min_ram_gb / recommended_ram_gb |
int | RAM minimale / conseillée (dérivées du pic mesuré) |
measured_resident_gb / measured_peak_gb |
float | mémoire unifiée mesurée dans l'app (poids résidents / pic), optionnel |
recommended |
bool | mis en avant dans l'UI |
languages |
string[] | codes ISO |
revision |
string | SHA d'épinglage (optionnel) |
Spécifique embedding : dimension, max_seq_len.
Spécifique chat : context_length, modalities, params_total, params_active.
Les valeurs de RAM proviennent de memory.txt (pic mesuré par modèle, en
conditions réelles) : min_ram_gb = plus petite config Mac où le pic tient
(≤ 75 % de la RAM), recommended_ram_gb = config confortable (≤ 60 %).
Forward-compatibilité : un client plus ancien ignore proprement une category
ou un champ qu'il ne connaît pas (il ne plante pas).
Modèles du catalogue
15 modèle(s). Section générée par build_manifest.py — ne pas éditer à la main.
| Modèle | id |
Quant. | RAM min / conseillée | Mémoire (pic) | Taille |
|---|---|---|---|---|---|
| bge-m3-4bit | TyKaoz/bge-m3-4bit |
4-bit | — | — | 0.3 Go |
| bge-m3-6bit | TyKaoz/bge-m3-6bit |
6-bit | — | — | 0.5 Go |
| bge-m3-8bit | TyKaoz/bge-m3-8bit |
8-bit | — | — | 0.6 Go |
| Gemma 4 E2B Instruct (4-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E2B-it-4bit |
4-bit | 8 / 8 Go | 3,2 Gio | 3.6 Go |
| Gemma 4 E2B Instruct (6-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E2B-it-6bit |
6-bit | 8 / 8 Go | 3,9 Gio | 4.8 Go |
| Gemma 4 E2B Instruct (8-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E2B-it-8bit |
8-bit | 8 / 16 Go | 5,0 Gio | 5.9 Go |
| Gemma 4 E4B Instruct (4-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E4B-it-4bit |
4-bit | 8 / 8 Go | 4,3 Gio | 5.2 Go |
| Gemma 4 E4B Instruct (6-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E4B-it-6bit |
6-bit | 16 / 16 Go | 6,5 Gio | 7.1 Go |
| Gemma 4 E4B Instruct (8-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E4B-it-8bit |
8-bit | 16 / 16 Go | 7,8 Gio | 9.0 Go |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct (4-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-26B-A4B-it-4bit |
4-bit | 24 / 24 Go | 14,4 Gio | 15.4 Go |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct (6-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-26B-A4B-it-6bit |
6-bit | 32 / 48 Go | 20,2 Gio | 21.7 Go |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct (8-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-26B-A4B-it-8bit |
8-bit | 48 / 48 Go | 26,1 Gio | 28.0 Go |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (4-bit) | TyKaoz/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-4bit |
4-bit | 24 / 24 Go | 12,8 Gio | 13.3 Go |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (6-bit) | TyKaoz/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-6bit |
6-bit | 32 / 32 Go | 18,3 Gio | 19.2 Go |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (8-bit) | TyKaoz/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-8bit |
8-bit | 32 / 48 Go | 23,8 Gio | 25.1 Go |