/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
Опубликована
29 сен 2026

Kronumos-14B-Kairos

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 14-миллиардная модель на базе Qwen2.5-Coder для поиска ошибок и генерации патчей в программных репозиториях.

536скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Kronumos-14B-Kairos — экспериментальный чекпойнт на базе Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, дообученный Tokenectomy Labs под руководством Muhammad Naufal Daffa для автоматического исправления ошибок в программных проектах. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит около 14 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 32 768 токенов.

Основной сценарий — локализация ошибок и подготовка патчей для многофайловых репозиториев, в том числе с использованием AST и математических инвариантов. В описанной схеме модель генерирует гипотезы изменений и блоки SEARCH/REPLACE, а внешняя Rust-подсистема Tokenectomy проверяет синтаксис и привязку патчей. В карточке указан набор SWE-bench Verified и примеры проектов sympy и sphinx; метаданные также отмечают чат и интерфейс вызова инструментов.

Модель ориентирована на разработчиков и автоматизированные системы ремонта кода. Её заявленная специализация и результаты представлены авторами; README обозначает чекпойнт как экспериментальный. Лицензия — Apache 2.0. Для описанного цикла проверки патчей требуется отдельная Tokenectomy-подсистема.

Сценарии применения

  • поиск и исправление ошибок в многофайловых проектах
  • генерация патчей для задач SWE-bench
  • локализация изменений в AST дерева программы
  • подготовка исправлений для проектов на Python
  • анализ кода в диалоговом режиме

Ограничения

Заявленная специализация основана на экспериментальном чекпойнте и описании целевого бенчмарка; качество на других задачах не установлено. Проверка и применение патчей в описанной схеме зависят от внешней Rust-подсистемы Tokenectomy.

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

Kronumos 14B Kairos (15B)

High-Capacity Dense Reasoning for Complex Multi-File Repository Repair

Official Documentation & Interactive Benchmarks • Research Website • Springer Nature DOI • GitHub Core

Dense reasoning checkpoint optimized for multi-file AST localization and mathematical invariants.


⚡ Kronumos 14B Kairos (Experimental Checkpoint)

Springer Nature DOI ORCID Engine: 100% Native Rust C-ABI

[!NOTE]

🧪 SOVEREIGN EDGE APR ARCHITECTURE

Kronumos 14B Kairos is the sovereign mid-scale model of the Kronumos Dual-Brain ecosystem, engineered to tackle complex algebraic, cross-module AST repairs (sympy, sphinx) with fast 1-turn self-healing. For cloud planetary scale, see Kronumos Aion. For high-velocity offline edge, see Kronumos Kairos.


📌 Model Overview

Kronumos 14B Kairos is an autonomous software engineering model specialized for closed-loop program repair and automated bug remediation on production repositories.

  • Base Architecture: Qwen2.5-Coder-14B-Instruct (bfloat16)
  • Primary Domain: Automated Program Repair (APR) & Repository-Level Patch Synthesis
  • Target Benchmark: Princeton SWE-bench Verified (500 instances)
  • Sub-Cortex Runtime: Deterministic AST surgical engine written in Rust (Tokenectomy C-ABI 5µs)
  • Author & Research Lead: Muhammad Naufal Daffa (ORCID: 0009-0000-7909-4916) | Tokenectomy Labs
  • Official Preprint: Springer Nature Research Square — DOI: 10.21203/rs.3.rs-11205335/v1
  • GitHub Repository: Tokenectomy-Labs/Kronomus

🚀 Key Architectural Advantages Over Kronumos 7B

Capability / MetricKronumos 7BKronumos 14B KairosConcrete Impact
Parameter Scale7.6 Billion14.7 Billion2x capacity for abstract algorithmic and multi-hop reasoning
Symbolic & Math ReposStruggled with deep algebraic treesNative Symbolic MasteryHigh candidate patch yield on challenging repos (sympy, sphinx)
AST Self-Healing VelocityRequired 3–4 turns to recover syntaxFast Turn 2 Self-HealingRecovers clean patches in 1 turn following Sub-Cortex compiler feedback
Candidate Patch Yield~72.4% yield85.8%+ yieldDrastically higher rate of syntactically valid, testable git diffs
Context Window Coherence8,192 tokens16,384 – 32,768 tokensHolds whole-class inheritance hierarchies without attention degradation
Hardware Marginal Cost~0.12 Colab units / instance~0.19 Colab units / instanceRemains strictly cost-bounded (~$5 total for 500 instances on A100)

⚠️ Important Usage Notes

Kronumos is designed as a cybernetic dual-brain architecture:

  1. The 14B Neural Core generates candidate AST mutation hypotheses and targeted SEARCH/REPLACE blocks.
  2. The Tokenectomy Sub-Cortex (Rust) validates full-file AST syntax, verifies relative indentation, and anchors patches to prevent dirty diffs.
git clone https://github.com/Tokenectomy-Labs/Kronomus.git
cd Kronomus
python3 scripts/kaggle_kronumos_runner.py --model_id NadevA23/Kronumos-14B-Kairos --bfloat16

📖 Citation

@article{daffa2026kronumos2,
  author    = {Muhammad Naufal Daffa},
  title     = {Kronumos 2 Kairos: Cost-Bounded Automated Program Repair via Dual-Brain Cybernetic Sub-Cortex on SWE-bench Verified},
  journal   = {Research Square},
  year      = {2026},
  doi       = {10.21203/rs.3.rs-11205335/v1},
  url       = {https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-11205335/v1}
}

Maintained by Tokenectomy Labs.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
37ed80d

0 моделей