/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Базовая модель
MiniCPM5-2B
Библиотека
mlc-llm
Опубликована
29 сен 2026

dae07326-a05a-4cf2-932d-7b78ac9a437d-large

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученный на содержимом конкретного сайта чат-бот для локальных ответов на вопросы в браузере через WebGPU.

389скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это дообученная Kanha модель чат-бота на базе openbmb/MiniCPM5-2B, созданная для ответов на вопросы о содержимом конкретного сайта. Она предназначена для встраивания в браузерные приложения и локального запуска через WebGPU с библиотекой MLC-LLM: запросы обрабатываются на устройстве и не отправляются на сервер. Модель специализирована на контенте сайта и не предназначена для ответов общего назначения. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы посетителей о содержимом сайта
  • встраивание чат-бота в веб-страницу
  • локальная обработка запросов пользователей в браузере

Ограничения

Модель обучена на содержимом конкретного сайта и не предназначена для ответов общего назначения. В README не приведены сведения о лицензии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Kanha — Custom-Trained On-Device Chatbot

This model was trained by Kanha and runs entirely on-device via WebGPU.

kanha.ai · Docs · SDK


What is this?

This is a custom-trained chatbot checkpoint, fine-tuned on a specific website's content using Kanha. It is optimized for on-device inference in the browser via WebGPU — no server-side API calls, no per-query costs, no data leaves the device.

This model is not general-purpose. It is trained to answer questions about a specific website's content.

How to use

Install the SDK and embed the bot:

<script type="module" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/kanha-ai/dist/widget.js"></script>
<kanha-bot model-url="https://huggingface.co/Kanha-AI/dae07326-a05a-4cf2-932d-7b78ac9a437d-large/resolve/main/" model-size="large" model-lib="https://huggingface.co/Kanha-AI/kanha-minicpm5-2b-grounded-matched-2ep-20260910-MLC/resolve/60eab22c37f82f68f214f67ba0d53a79f50b4950/minicpm5-2b-q4f16_1-webgpu.wasm"></kanha-bot>

Or with React:

import { KanhaBot } from 'kanha-ai';

<KanhaBot modelUrl="https://huggingface.co/Kanha-AI/dae07326-a05a-4cf2-932d-7b78ac9a437d-large/resolve/main/" modelSize="large" modelLib="https://huggingface.co/Kanha-AI/kanha-minicpm5-2b-grounded-matched-2ep-20260910-MLC/resolve/60eab22c37f82f68f214f67ba0d53a79f50b4950/minicpm5-2b-q4f16_1-webgpu.wasm" />

MLC model library: https://huggingface.co/Kanha-AI/kanha-minicpm5-2b-grounded-matched-2ep-20260910-MLC/resolve/60eab22c37f82f68f214f67ba0d53a79f50b4950/minicpm5-2b-q4f16_1-webgpu.wasm

About Kanha

Kanha crawls your website, generates training data, fine-tunes a compact model, and serves it directly in your visitors' browsers via WebGPU.

  • On-device execution — all inference runs locally, nothing sent to a server
  • Privacy-first — user queries never leave the device
  • Zero per-query costs — no API calls, no token billing

Learn more at kanha.ai · GitHub

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlc-llm

Нельзя запустить

Модели MLC-LLM требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
7654c15

0 моделей