Uploaded finetuned model
- Developed by: ktyeon27
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ktyeon27/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 диалоговая модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и работы с инструментами.
351скачиваний 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 ktyeon27/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO — дообученная диалоговая языковая модель автора ktyeon27 на базе указанной в карточке модели. Она построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В карточке указано обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества и подробностей о наборе данных или языках, поэтому пригодность для конкретных сценариев и языков следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- создание черновиков и продолжение текста
- диалоговое взаимодействие с подключёнными инструментами
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества и подробностей о данных обучения. Поддержку языков, кроме отмеченного английского, и надёжность вызова инструментов следует проверять на целевых задачах.
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- c90f9d7