许可证：Apache-2.0
数据集：

• Tesslate/UIGEN-T1.5-Dataset
• Tesslate/Tessa-T1-Dataset
• KingstarOMEGA/HTML-CSS-UI
• Juliankrg/HTML_CSS_CodeDataSet_100k
  语言：
• 英语
  基础模型：
• prithivMLmods/Viper-Coder-v1.7-Vsm6
  任务标签：文本生成
  库名称：transformers
  标签：
• 文本生成推理
• X5
• GEN
• UI
• 编程

Raptor-X5-UIGEN

[!注意]
Raptor-X5-UIGEN基于Qwen 2.5 14B模态架构设计，旨在增强UI设计、极简编码和内容密集型开发中的推理能力。该模型针对结构化推理、逻辑演绎和多步计算进行了优化，并通过高级思维链推理技术和专用数据集微调，以提升理解能力、结构化响应和计算智能。

核心改进

1. 高级UI设计支持：擅长生成现代、简洁且极简的UI设计，包含结构化组件。
2. 内容密集型编码：为前端和后端开发提供优化代码，确保结构清晰高效。
3. 极简编码风格：支持多编程语言，注重简洁性、可维护性和效率。
4. 增强指令遵循：提升对复杂提示的理解与执行能力，生成结构化和连贯的响应。
5. 长上下文支持：支持输入128K tokens，输出8K tokens，适用于详细分析与文档生成。

快速入门（transformers）

以下代码片段展示如何使用apply_chat_template加载分词器与模型并生成内容：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  

model_name = "prithivMLmods/Raptor-X5-UIGEN"  

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  
    model_name,  
    torch_dtype="auto",  
    device_map="auto"  
)  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  

prompt = "为仪表盘生成一个极简UI布局。"  
messages = [  
    {"role": "system", "content": "您是UI设计、极简编码和结构化编程专家。"},  
    {"role": "user", "content": prompt}  
]  
text = tokenizer.apply_chat_template(  
    messages,  
    tokenize=False,  
    add_generation_prompt=True  
)  
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)  

generated_ids = model.generate(  
    **model_inputs,  
    max_new_tokens=512  
)  
generated_ids = [  
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)  
]  

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]  

使用场景

1. UI/UX设计辅助：
   适用于生成UI布局、组件结构和前端框架。
2. 极简与内容密集型编码：
   生成清晰、优化且可维护的前端/后端应用代码。
3. 编程辅助：
   支持多语言，专注于结构化、可复用代码。
4. 教育与信息支持：
   为开发者、设计师和技术作者提供结构化见解。
5. 技术问答对话AI：
   构建能解答编码、UI/UX及设计问题的智能机器人。
6. 长篇幅技术内容生成：
   产出结构化技术文档、UI/UX设计指南和最佳实践。

局限性

1. 硬件要求：
   因参数量大且需处理长上下文，需高性能GPU或TPU。
2. 潜在响应偏差：
   虽经中立性训练，响应仍可能反映训练数据中的偏差。
3. 开放式任务输出不稳定：
   在高度主观或创意任务中可能生成不一致结果。
4. 实时信息缺失：
   无法获取训练截止日期后的实时事件。
5. 长文本错误传播：
   早期响应中的小错误可能影响长篇解释的整体连贯性。
6. 提示敏感性：
   响应质量依赖于结构良好的输入提示。