Uploaded finetuned model
- Developed by: kihyun-K
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : kihyun-K/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 2 окт 2026
Ссылки
kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO
Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
386скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель kihyun-K/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO — дообученная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная kihyun-K. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
В README указано, что модель дообучена на базе kihyun-K/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Репозиторий содержит веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает отдельно результаты, целевые сценарии или ограничения дообучения.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание и продолжение текстов
- поддержка сценариев с вызовом инструментов
Ограничения
README не приводит оценок качества и не уточняет ограничения модели или особенности её поведения после дообучения.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- b02dcef