/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
44,9 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
vedika_code_pro_v1 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 авг 2026

Vedika-Code-Pro-v1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Vedika-Code-Pro-v1 — языковая модель Veda Labs для генерации кода и решения задач рассуждения с заявленным контекстом около миллиона токенов.

124скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 авг 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

Vedika-Code-Pro-v1 — языковая модель Veda Labs, предназначенная для программирования и задач рассуждения. В метаданных Hugging Face указаны архитектура VedikaCodeProV1ForCausalLM, плотный тип архитектуры, 44,9 млрд параметров, библиотека Transformers и формат Safetensors. README приводит другие характеристики размера: 1,6 трлн общих параметров и 49 млрд активируемых; это расхождение не позволяет однозначно установить фактический размер модели. Заявлена длина контекста около 1 млн токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст; README указывает на форматирование сообщений, совместимое с OpenAI, и отдельные скрипты кодирования, поскольку в выпуске нет шаблона чата Jinja. Она рассчитана на помощь в написании кода и рассуждениях, в том числе в сценариях разработки. Язык программирования и поддерживаемые естественные языки в доступных данных не перечислены. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация программного кода по текстовому запросу
  • помощь в рассуждениях при решении технических задач
  • диалоговый помощник для задач разработки

Ограничения

В README указано, что релиз не содержит Jinja-шаблона чата и для кодирования сообщений нужны предоставленные скрипты. Данные о числе параметров расходятся между README и метаданными.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Vedika-Code-Pro-v1

Introduction

Vedika-Code-Pro-v1 is a state-of-the-art language model designed for advanced coding and reasoning tasks.

System Prompt

The default system prompt for Vedika-Code-Pro-v1 is:

"You are Vedika, built by Veda Labs for coding in India."

Model Downloads

Model#Total Params#Activated ParamsContext LengthPrecisionDownload
Vedika-Code-Pro-v11.6T49B1MFP4 + FP8 Mixed*HuggingFace

*FP4 + FP8 Mixed: MoE expert parameters use FP4 precision; most other parameters use FP8.

Chat Template

This release does not include a Jinja-format chat template. Instead, we provide a dedicated encoding folder with Python scripts and test cases demonstrating how to encode messages in OpenAI-compatible format into input strings for the model, and how to parse the model's text output. Please refer to the encoding folder for full documentation.

A brief example:

from encoding_vedika_code_pro_v1 import encode_messages, parse_message_from_completion_text

messages = [
    {"role": "user", "content": "hello"},
    {"role": "assistant", "content": "Hello! I am Vedika.", "reasoning_content": "thinking..."},
    {"role": "user", "content": "1+1=?"}
]

# messages -> string
prompt = encode_messages(messages, thinking_mode="thinking")

# string -> tokens
import transformers
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("Veda-Labs/Vedika-Code-Pro-v1")
tokens = tokenizer.encode(prompt)

How to Run Locally

Please refer to the inference folder for detailed instructions on running Vedika-Code-Pro-v1 locally, including model weight conversion and interactive chat demos.

For local deployment, we recommend setting the sampling parameters to temperature = 1.0, top_p = 1.0.

License

This repository and the model weights are licensed under the MIT License.

Citation

@misc{vedalabs2026vedikacodeprov1,
      title={Vedika-Code-Pro-v1},
      author={Veda-Labs},
      year={2026},
}

Contact

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
VedikaCodeProV1ForCausalLM
Ревизия весов
f75f2ee

0 моделей