byteff2 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

ByteDance-Seed/byteff2 是 ByteDance-Seed 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 b92ac49058c1，同步到 6 个文件，文件元数据合计 505.77 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-nc-4.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 ByteDance-Seed/byteff2 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
ByteDance-Seed/byteff2 是 ByteDance-Seed 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 b92ac49058c1，同步到 6 个文件，文件元数据合计 505.77 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-nc-4.0”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：b92ac49058c1。任务标签：上游卡片所列任务。上游页面记录的最近更新时间：2026-04-21。

【文件信息】
上游 API 返回 6 个文件，文件元数据合计 505.77 MB。已保存文件清单中的主要扩展名：.yaml 2 个、.md 1 个、.pkl 1 个、.pt 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：trained_models/optimal.pt（106.71 MB）；valid_data/processed_data_shard0.pkl（105.44 MB）；README.md（1.51 KB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 505.77 MB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“cc-by-nc-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

ByteFF2 This repository contains the model used for the paper Bridging Quantum Mechanics to Organic Liquid Properties via a Universal Force Field。 ByteFF-Pol is a polarizable force field parameterized by a graph neural network (GNN), trained on high-level quantum mechanics (QM) data, thus eliminating the need for experimental calibration. ByteFF-Pol achieves exceptional accuracy in predicting the thermodynamic and transport properties of small-molecule liquids and electrolytes, outperforming SOTA traditional and ML force fields Trained Models The `trained_models` folder contains the trained model for ByteFF-Pol and its corresponding configuration (.yaml) file. How to use Code and examples are available in the byteff2 repository. Citation If you find ByteFF-Pol is useful for your research and applications, feel free to give us a star ⭐ or cite us using:

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：b92ac49058c1。任务标签：上游卡片所列任务。上游页面记录的最近更新时间：2026-04-21。

文件说明

上游 API 返回 6 个文件，文件元数据合计 505.77 MB。已保存文件清单中的主要扩展名：.yaml 2 个、.md 1 个、.pkl 1 个、.pt 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：trained_models/optimal.pt（106.71 MB）；valid_data/processed_data_shard0.pkl（105.44 MB）；README.md（1.51 KB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes1.48 KB
README.md1.51 KB
trained_models/fftrainer_config_in_use.yaml986 B
trained_models/optimal.pt106.71 MB
valid_data/dataset_config.yaml289 B
valid_data/processed_data_shard0.pkl105.44 MB

硬件建议

仓库文件元数据合计 505.77 MB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“cc-by-nc-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

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