Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,2 млрд
Размер весов: 10,5 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: mnemosyne · dense
Опубликована: 22 дек 2025

Ссылки

mnemosyne-multimodal-v4

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Диалоговая модель Mnemosyne на 3,2 млрд параметров для генерации текста с заявленными аудиотранскрибированием, памятью и символическими вычислениями.

310скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены9 янв 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

Mnemosyne-SCLM v4.3.3 — разговорная причинно-языковая модель семейства Mnemosyne, разработанная Майком Амегой и Ame Web Studio. Репозиторий содержит плотную архитектуру MnemosyneForCausalLM с 3,2 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, а карточка версии описывает максимум генерации в 4096 токенов. Для загрузки используется Transformers с пользовательским кодом.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста; заявлены многоуровневая и эпизодическая память, символические математические вычисления через SymPy, а также аудиовход с транскрибированием Whisper и автоматической отправкой распознанного текста. В метаданных отмечены английский и французский языки. README указывает гибридный режим GPU/CPU.

В README заявлена лицензия Apache 2.0 с требованием указания авторства, тогда как метаданные Hugging Face обозначают лицензию как other; условия использования следует сверять с файлами репозитория. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений: заявленные возможности памяти, математики и аудиоввода не подтверждены бенчмарками в предоставленных данных.

Сценарии применения

диалоговые ответы и генерация текста
обработка голосового ввода с транскрибированием речи
решение символьных математических выражений
диалоговые сценарии с использованием эпизодической памяти

Ограничения

README заявляет аудиоввод, память и символьные вычисления, но предоставленные данные не содержат результатов бенчмарков, подтверждающих их качество. В README указан лимит генерации 4096 токенов, тогда как метаданные сообщают контекст 131 072 токена; лицензия в README и метаданных обозначена по-разному.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🧠 Mnemosyne-SCLM v4.3.3

Cognitive AI System by Mike Amega (Logo) - Ame Web Studio

📜 Dual License

Open Source (Apache 2.0)

✅ Personal use
✅ Research
✅ Non-commercial projects
⚠️ Must include attribution

Commercial License

💼 SaaS products
💼 Enterprise deployments
💼 Commercial applications
📧 Contact: amewebstudio35@gmail.com

Features v4.3.3

✅ Audio input with Whisper transcription + AUTO-SEND
✅ Max tokens: 4096
✅ Symbolic math (N+N with SymPy)
✅ RoPE dimension fix
✅ Multi-scale memory
✅ Episodic memory
✅ HYBRID GPU/CPU mode

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("amewebstudio/mnemosyne-multimodal-v4", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("amewebstudio/mnemosyne-multimodal-v4")

Business Source License 1.1 (BSL-1.1) - See LICENSE for details.

👤 Author Mike Amega - Ame Web Studio 📧 amewebstudio35@gmail.com

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

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

Класс архитектуры: MnemosyneForCausalLM
Ревизия весов: aff900e