/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мая 2025

kanana-1.5-8b-instruct-2505

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Диалоговая модель Kakao на 7,5 млрд параметров для генерации текста, программирования, математики и вызова инструментов.

5 814скачиваний за 30 дней59лайковвеса 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 8B Instruct — разговорная языковая модель компании Kakao, представленная в мае 2025 года. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; доступны веса в формате SafeTensors, библиотека — Transformers. Модель обучена с уточнённой постобработкой и поддерживает интерфейс вызова инструментов.

Модель рассчитана на сложные диалоговые задачи, включая программирование, математику и вызов функций. Нативная длина контекста — 32 768 токенов; с настройкой YaRN в конфигурации можно обрабатывать последовательности до 128 тыс. токенов. Карточка указывает английский и корейский языки. По заявлению разработчика, пользовательские данные Kakao не входили в данные предобучения и постобучения.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может варьироваться в зависимости от задачи; контекст длиннее 32 768 токенов требует настройки YaRN.

Сценарии применения

  • ведение диалогов и ответы на вопросы
  • генерация и объяснение программного кода
  • решение математических задач
  • вызов функций и инструментов в приложениях
  • анализ длинных документов и продолжительных диалогов

Ограничения

Нативный контекст ограничен 32 768 токенами; для обработки до 128 тыс. токенов требуется настройка YaRN. Ответы могут быть ошибочными, в том числе при решении задач и генерации кода.

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.

Processing 32K+ Length

Currently, the config.json uploaded to HuggingFace is configured for token lengths of 32,768 or less. To process tokens beyond this length, YaRN must be applied. By updating the config.json with the following parameters, you can apply YaRN to handle token sequences up to 128K in length:

"rope_scaling": {
    "factor": 4.4,
    "original_max_position_embeddings": 32768,
    "type": "yarn",
    "beta_fast": 64,
    "beta_slow": 2
},

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
c963a5f

0 моделей