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代码最近更新2026 年 11 月 10 日
许可证开源 · Apache-2.0
要不要花钱免费
主要用来将文本切分为模型能读的词元,也支持分词器训练和格式转换。适合大模型研发与部署人员使用。需要写代码调用,支持在多种编程语言中导入。
能做什么
- 将文本切分为词元编号
- 将词元编号还原为文本
- 支持训练专属分词模型
- 读取并转换分词配置文件
怎么开始
- 需要会写代码,先安装对应的语言开发库
- 载入分词配置文件或选择已有模型分词规则
- 写代码调用编码函数处理输入的文本
选它,如果你……
- 你需要极快地把大批量文字切分成模型需要的词元
- 你要为自己的大模型从零训练一套分词器
- 你想在模型部署服务端高效处理文本输入输出
别选,如果你……
- 你不会写代码只想直接跟大模型聊天
- 你想找一个开箱即用的图形界面文本工具
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
看看它的样子
综合评价
不错还在更新,问题处理一般
- 更新很活跃近 90 天改代码 128 次;最近一次发版是 33 天前(v0.23.3)
- 问题处理一般近 90 天新开 40 个问题,解决了 70 个,一般 340.6 天解决;外部提交的修改合进 114 个,待处理 103 个
- 用的人多GitHub 收藏 1.1 万,近 7 天新增 13;147 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
- v0.23.3
支持 huggingface_hub v2,并修复截断溢出与类型提示错误
- v0.23.2
支持奇偶感知 BPE,并减少了词表获取与调用时的开销
- v0.23.1
加载新增词表速度大幅提升,支持 Python 3.14 且补全了类型提示
GitHub 收藏
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用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
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