面向 vLLM 生产推理的 LLM 压缩工具，支持量化等压缩算法，把大模型压小以便高效部署。

BZip2 的精神续作，用 C 语言实现，压缩率更高、速度更快，适合替代 BZip2 做通用数据压缩。

基于 PyTorch 的端到端神经压缩研究库与评测平台，提供预训练模型、常用网络结构和指标，方便复现和对比学习类图像压缩算法。

基于 TensorFlow 的端到端数据压缩库，用神经网络实现图像等数据的压缩与解压，适合研究学习式压缩算法。

极快的无损压缩算法，压缩和解压速度远超 gzip，适合对延迟敏感的场景，比如日志传输、内存数据压缩和嵌入式存储。

去重备份归档工具，支持压缩和认证加密，可通过 SSH 远程备份，适合需要高效增量备份和隐私保护的数据场景。

用 Windows 原生压缩 API 给游戏和程序文件夹瘦身，图形界面操作，不用命令行就能省出大量磁盘空间。

把 Zstd 压缩算法封装成 JNI 绑定，让 Java 和 Android 应用直接调用原生库做高速无损压缩解压。

在内存中对 brotli、lz4、zstd、zlib 等开源压缩器做统一跑分对比，方便按速度和压缩比挑选合适的压缩算法。

单头文件的 C/C++ 内存压缩算法，压缩速度 540MB/s、解压 3000MB/s，压缩率优于 LZ4、Snappy 和 Zstd 最低档，适合对吞吐和体积都敏感的场景。

Lizard 是一款解压速度极快的压缩器，压缩率与 zip/zlib、zstd/brotli 的低中档位相当，适合需要高速解压的场景。