/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
gemma-2-2b-it
Опубликована
8 сен 2026

ayncoding-gemma2-2b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Модель на базе Gemma 2 2B, адаптированная для генерации, рефакторинга и аудита кода с использованием принципов классической арабской логики.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 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

AynCoding-Gemma2 — модель для генерации и рефакторинга кода, созданная на базе Google Gemma 2 2B Instruct и адаптированная для рассуждений в духе классической арабской логики Manṭiq и лексикографии Ishtiqāq. В README заявлен протокол Chain-of-Thought перед генерацией кода, а также внимание к типизации, структуре AST, обработке состояний, зависимостей и ошибок.

Модель предназначена для синтеза кода по спецификациям, архитектурного рефакторинга и аудита кода. Карточка описывает проверку на примере ограничителя частоты запросов и приводит результаты внутреннего статического аудита; эти показатели относятся к заявленным автором оценкам. Репозиторий содержит GGUF-файл и конфигурацию для Ollama, а в примере llama-cpp-python задан контекст 8192 токена.

В метаданных указаны задачи генерации текста, поддержка чата и кода, языки английский и арабский. Производная модель связана с google/gemma-2-2b-it; указан формат GGUF и лицензия Gemma. Практические результаты могут отличаться от приведённых в карточке; подробности о точности на независимых тестах не представлены.

Сценарии применения

  • генерация кода по техническим спецификациям
  • рефакторинг программной архитектуры
  • проверка кода на циклические зависимости и неограниченную рекурсию
  • аудит полноты обработки состояний и ошибок
  • запуск локального помощника по программированию через Ollama

Ограничения

Заявленные в README оценки основаны на авторском аудите; независимые результаты оценки не приведены. Поддержка языков указана как английский и арабский, поэтому качество на других языках не установлено.

Для каких профессий подходит4

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

🏛️ AynCoding-Gemma2: Sovereign Epistemic Classical Arabic Logic (Manṭiq) 2.6B

AynCoding-Gemma2 (ayncoding-gemma2-2b) is a sovereign, epistemic code synthesis and architectural refactoring model based on Google's flagship Gemma 2 2B architecture (google/gemma-2-2b-it), aligned and conditioned with Classical Arabic Logic (Manṭiq) and Morphological Root Lexicography (Ishtiqāq).

Built upon Google DeepMind's distilled Gemma 2 architecture, AynCoding-Gemma2 marries cutting-edge model distillation with 1,200 years of classical Arabic epistemological rigor. It natively engages a structured Chain-of-Thought reasoning block (<ayn_mantiq> ... </ayn_mantiq>) prior to code generation, analyzing software specifications through real essential definitions (Al-Ḥadd bi al-Dhātiyyāt), eliminating logical fallacies (Dafʿ al-Dawr, Dafʿ al-Tasalsul, ʿAdam al-Tanāquḍ), and mapping domain concepts to authentic tri-consonantal roots.


🌟 The 5 Classical Arabic Epistemic Pillars

AynCoding-Gemma2 is strictly governed by the foundational canons of classical Arabic scholarship:

  1. Abū Ḥāmid al-Ghazālī (Miʿyār al-ʿIlm fī Fann al-Manṭiq & Miḥakk al-Naẓar):
    • Al-Ḥadd bi al-Dhātiyyāt (Real Definition by Essence): Entities are defined by their constitutive essential attributes, never accidental symptoms.
    • Dafʿ al-Dawr (Elimination of Circularity): Zero circular dependencies, cyclic callbacks, or self-referential ungrounded types.
    • Dafʿ al-Tasalsul (Elimination of Infinite Regress): Strictly bounded recursion, guaranteed loop termination, and timeout bounds.
    • ʿAdam al-Tanāquḍ (Law of Non-Contradiction): Mutually exclusive states are unrepresentable simultaneously.
  2. Al-Khalīl ibn Aḥmad al-Farāhīdī (Kitāb al-ʿAyn) & Ibn Manẓūr (Lisān al-ʿArab):
    • Tri-Consonantal Root Decomposition & Combinatorial Safety: Complex systems are decomposed into orthogonal, irreducible primitives anchored in authentic semantic roots (قفل, حفظ, نقل, عقد, حسب, رتب, سلم, حكم).
    • Exhaustive State-Space Coverage: Zero unhandled match arms and zero silent exception swallowing (except Exception: pass is prohibited).
  3. Al-Rāghib al-Iṣfahānī (Al-Mufradāt fī Gharīb al-Qurʾān):
    • Ontological Domain Modeling & Teleology (Ghāyah): Absolute ban on amorphous, vague identifiers (data, temp, val, mgr, helper). Every symbol reflects its distinct teleological purpose.
  4. Al-Zamakhsharī (Asās al-Balāghah):
    • Abstraction Integrity & Rhetorical Eloquence (Ḥaqīqah vs Majāz): Delineating physical machine reality (memory, CPU caches, IO) from software abstractions. Zero leaky abstractions.
  5. Sībawayh (Al-Kitāb):
    • Syntactic Governance (Al-ʿĀmil wa al-Maʿmūl): Strict caller-callee hierarchy, rigorous static typing, and guaranteed AST integrity.

🧠 Cognitive Chain-of-Thought Protocol (<ayn_mantiq>)

Before emitting production code, AynCoding-Gemma2 executes its epistemic reasoning:

<ayn_mantiq>
🏛️ AYN-ENGINE EPISTEMIC LOGIC & MORPHOLOGY REASONING:
- Classical Root & Morphology (الجذر والتصريف): [Root e.g. ق-ف-ل, linguistic significance]
- Real Definition & Essence (الحد بالذاتيات - معيار العلم للغزالي): [Essential attributes and invariants]
- Epistemic Fallacy Invariants (دفع الدور والتسلسل ونفي التناقض): [Circularity, regress, and contradiction guards]
- Lexicographical Teleology (الغاية وبلاغة التجريد - المفردات والأساس): [Pure purpose, zero vague abstractions]
- Syntactic Governance (العامل والمعمول - كتاب سيبويه): [Strict type contracts, caller-callee hierarchy]
</ayn_mantiq>

🧪 Benchmark & Dynamic Evaluation

In live benchmark evaluations using the 5-Pillar Static Epistemic Auditor:

  • Sliding Window Rate Limiter:
    • Overall Epistemic Score: 87.8% (Grade: B+)
    • AST Syntax Integrity: 100% Valid ✅
    • Banned Placeholders: 0 (Zero-Loss Complete) ✅
    • Asās al-Balāghah (Eloquence): 10.0 / 10
    • Kitāb al-ʿAyn (Decomposition): 10.0 / 10
    • Sībawayh (Governance): 10.0 / 10
    • Dynamic Execution: Automatically evicted oldest items in $O(1)$ under real multi-threaded execution!

🚀 Quickstart: Running with Ollama

  1. Download the GGUF model and Modelfile:

    huggingface-cli download enver/ayncoding-gemma2-2b ayncoding-gemma2-2b.gguf Modelfile --local-dir ./ayncoding-gemma2
    cd ayncoding-gemma2
    
  2. Register with Ollama:

    ollama create ayncoding-gemma2 -f Modelfile
    
  3. Run Inference:

    ollama run ayncoding-gemma2 "Write a thread-safe sliding window rate limiter in Python"
    

💻 Python (llama-cpp-python) Usage

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(
    model_path="ayncoding-gemma2-2b.gguf",
    n_ctx=8192,
    n_threads=16  # NUMA optimization
)

output = llm.create_chat_completion(
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain how Ghazalian logic eliminates circularity in software architecture."}
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4096
)

print(output["choices"][0]["message"]["content"])

🛠️ Included Tools in Repository

  • Modelfile: Sovereign Ollama definition with the 5 Classical Arabic Pillars and hyperparameter tuning.
  • dataset/ayn_mantiq_epistemic_dataset_50.jsonl: 50 AST-validated training samples across 10 classical domains with <ayn_mantiq> CoT reasoning.
  • tools/core/mantiq_engine.py: Classical Logic fallacy detection engine (Dawr, Tasalsul, Tanāquḍ).
  • tools/core/mantiq_purifier.py: Automated code sanitizer purging amorphous variables and silent bare except: clauses.
  • tools/bin/ayncode: Sovereign CLI developer tool for code synthesis, auditing, and purification.

📜 Heritage & Citations

  • Google DeepMind, Gemma 2: Improving Open Language Models at a Practical Size.
  • Abū Ḥāmid al-Ghazālī, Miʿyār al-ʿIlm fī Fann al-Manṭiq.
  • Al-Khalīl ibn Aḥmad al-Farāhīdī, Kitāb al-ʿAyn.
  • Al-Rāghib al-Iṣfahānī, Al-Mufradāt fī Gharīb al-Qurʾān.
  • Ibn Manẓūr, Lisān al-ʿArab.
  • Sībawayh, Al-Kitāb.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
ee9ed03

0 моделей