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eastmoe/
SenseNova-U1.5-8B-MoT

Name: SenseNova-U1.5-8B-MoT
Availability: InStock

transformers

ComfyUI

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sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT

finetune

endpoints_compatible

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SenseNova-U1.5-8B-MoT (ComfyUI Checkpoints & LoRA)

SenseNova-U1.5-8B-MoT 的 ComfyUI 转换版模型集合，包含多种精度的 checkpoint 与 8 步采样 LoRA。

需要搭配插件 eastmoe/ComfyUI-Easy-SenseNova-U1 使用。

文件结构

checkpoints/
  SenseNova-U1.5-8B-MoT_bf16_comfy.safetensors        # BF16 转换版 (33G)
  SenseNova-U1.5-8B-MoT_bf16_mixed_comfy.safetensors   # FP32/BF16 mixed 全精度转换版 (47G)
  SenseNova-U1.5-8B-MoT_int8_comfy.safetensors         # int8_convrot 预量化版 (17G)
  SenseNova-U1.5-8B-MoT_nvfp4_comfy.safetensors       # NVFP4 预量化版 (11G)
loras/
  SenseNova-U1.5-8B-MoT-LoRA-8step_comfy.safetensors   # 8 步采样 LoRA (778M)

精度说明

文件	精度	说明
`bf16_commfy`	BF16	将 FP32 Linear 权重转为 BF16，其余张量按原始字节保留
`bf16_mixed`	BF16 mixed	全精度转换版，混合FP32/BF16精度权重，完整保留原版精度
`int8_comfy`	INT8	`int8_convrot` 预量化版，带量化元数据，由 ComfyUI 原生量化算子执行
`nvfp4_commfy`	NVFP4	`nvfp4` 预量化版，Blackwell 设备上使用原生量化矩阵乘，其他设备自动回退解量化计算

使用方法

将 checkpoints/ 下的 safetensors 放入 ComfyUI/models/checkpoints/
将 loras/ 下的 safetensors 放入 ComfyUI/models/loras/
安装插件 ComfyUI-Easy-SenseNova-U1，通过 SenseNova Loader 加载 checkpoint，用标准 ComfyUI LoRA 节点挂载 8 步 LoRA

注意事项

LoRA 权重补丁要求 SenseNova Loader 的显存模式选择 full（原生逐层卸载模式不支持 Comfy LoRA 权重补丁）
预量化 checkpoint（int8_convrot / nvfp4）暂不支持多卡 device_map
使用 NVFP4 需要安装与当前 PyTorch 版本匹配的 torchao>=0.16

来源

模型权重由官方 SenseNova-U1.5-8B-MoT 原始权重转换而来，转换方式见插件仓库 tools/ 下的 convert_hf_to_comfy_checkpoint.py 与 quantize_checkpoint.py。

eastmoe/SenseNova-U1.5-8B-MoT