/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
jarvis_titan_moe · dense
Базовая модель
Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged
Опубликована
15 сен 2026

Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Диалоговая MoE-модель Dhanesh для генерации текста и взаимодействия с инструментами, с заявленной многоуровневой памятью и контекстом 32 768 токенов.

362скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE Decoupled — диалоговая языковая модель Dhanesh на архитектуре JarvisTitanMoEForCausalLM. Согласно карточке, она основана на DeepSeekMoE с общим экспертом и восемью маршрутизируемыми экспертами, из которых активируются два; также заявлены слои Tri-Brid памяти с локальным скользящим окном внимания, извлечением значимых KV-состояний и нейронной памятью Titans. Метаданные каталога указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Карточка описывает объединённые автономные веса M4, включающие калиброванный адаптер Tri-Brid, а метаданные связывают модель с дообучением Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Сценарии применения

  • ведение диалогов и подготовка текстовых ответов
  • генерация продолжений текста
  • вызов инструментов в диалоговом приложении
  • работа с длинным контекстом в рамках указанного окна

Ограничения

Карточка не приводит сведений о языках обучения или результатах оценки качества. Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно уточнить в репозитории.

Для каких профессий подходит12

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

J.A.R.V.I.S. Titan 14.8B MoE — Milestone M4 Standalone Merged Model

Official 100% standalone merged weights combining J.A.R.V.I.S. Titan 14.8B DeepSeekMoE with the Milestone M4 Calibrated Tri-Brid Adapter.

Architecture & Specifications

  • Backbone: DeepSeekMoE 14.8B (1 Shared Expert + 8 Routed Experts, Top-2 active routing).
  • Tri-Brid Strategic Bridge Layers: Layers [3, 7, 11, 15, 19, 23, 27] (7 memory bridge checkpoints).
  • Tier 1 (Local SWA): Sliding Window Attention ($W = 2048$) with zero-copy GQA.
  • Tier 2 (Salient Reservoir): Exact KV retrieval subspace ($D = 512$).
  • Tier 3 (Titans Neural Memory): Bounded test-time learning recurrence ($\eta=10^{-3}$, $\rho=10^{-4}$, $\mu=0.95$, $||M||_F \le 50.0$).
  • MAG-3 Adaptive Gating: Calibrated routing distribution targeting [$L$: ~55%, $R$: ~25%, $M$: ~20%].
  • 100% Zero-Loss Passthrough: Unbroken backbone residual stream for stable autoregressive generation.

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
JarvisTitanMoEForCausalLM
Ревизия весов
f005017

0 моделей