/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,9 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мая 2025

kanana-1.5-2.1b-instruct-2505

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Компактная англо-корейская чат-модель Kakao для генерации текста, помощи с программированием и математикой, а также вызова функций.

4 042скачиваний за 30 дней37лайковвеса обновлены22 мая 2025

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

Kanana 1.5 2.1B Instruct — языковая модель компании Kakao, выпущенная в мае 2025 года. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 1,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи программирования, математики и вызова функций. Она подходит для ответов на вопросы, помощи с кодом, решения математических задач и продолжительных бесед; README отмечает улучшения в этих возможностях по сравнению с предыдущей версией семейства. Модель поддерживает английский и корейский языки; интерфейс вызова функций указан среди её возможностей.

Для контекста длиннее 32K токенов README описывает расширение до 128K с помощью YaRN. Качество на конкретных задачах зависит от запроса и сценария; количественные результаты оценки в предоставленной карточке опущены. Kakao указывает, что пользовательские данные Kakao не использовались для предобучения или последующего обучения.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • помощь в написании и объяснении кода
  • решение математических задач
  • вызов функций из диалога с приложением
  • обсуждение длинных документов и продолжительные беседы

Ограничения

Нативный контекст составляет 32K токенов; расширение до 128K требует YaRN. В предоставленной карточке нет численных результатов оценки, поэтому качество на конкретных задачах по ней определить нельзя.

Для каких профессий подходит15

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

News 🔥

Table of Contents

Kanana 1.5

Kanana 1.5, a newly introduced version of the Kanana model family, presents substantial enhancements in coding, mathematics, and function calling capabilities over the previous version, enabling broader application to more complex real-world problems. This new version now can handle up to 32K tokens length natively and up to 128K tokens using YaRN, allowing the model to maintain coherence when handling extensive documents or engaging in extended conversations. Furthermore, Kanana 1.5 delivers more natural and accurate conversations through a refined post-training process.

[!Note] Neither the pre-training nor the post-training data includes Kakao user data.

Performance

Base Model Evaluation

Instruct Model Evaluation

[!Note] * Models released under Apache 2.0 are trained on the latest versions compared to other models.

Contributors

  • Language Model Training: Yunju Bak, Doohae Jung, Boseop Kim, Nayeon Kim, Hojin Lee, Jaesun Park, Minho Ryu
  • Language Model Alignment: Jiyeon Ham, Seungjae Jung, Hyunho Kim, Hyunwoong Ko, Changmin Lee, Daniel Wontae Nam
  • AI Engineering: Youmin Kim, Hyeongju Kim

Citation

@misc{kananallmteam2025kananacomputeefficientbilinguallanguage,
      title={Kanana: Compute-efficient Bilingual Language Models}, 
      author={Kanana LLM Team and Yunju Bak and Hojin Lee and Minho Ryu and Jiyeon Ham and Seungjae Jung and Daniel Wontae Nam and Taegyeong Eo and Donghun Lee and Doohae Jung and Boseop Kim and Nayeon Kim and Jaesun Park and Hyunho Kim and Hyunwoong Ko and Changmin Lee and Kyoung-Woon On and Seulye Baeg and Junrae Cho and Sunghee Jung and Jieun Kang and EungGyun Kim and Eunhwa Kim and Byeongil Ko and Daniel Lee and Minchul Lee and Miok Lee and Shinbok Lee and Gaeun Seo},
      year={2025},
      eprint={2502.18934},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2502.18934}, 
}

Contact

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7df4bc3

0 моделей