Uploaded finetuned model
- Developed by: ljh728
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505
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
- Базовая модель
- kanana-1.5-8b-instruct-2505
- Опубликована
- 3 сен 2026
Ссылки
kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged
Дообученная на базе Kakao Kanana 1.5 Instruct модель для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.
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
Это дообученная модель ljh728 на базе диалоговой Kakao Kanana 1.5 Instruct с 7,5 млрд параметров. Она использует архитектуру Llama и предназначена для генерации текста в формате диалога; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, а контекст составляет до 32 768 токенов.
Модель сохранена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает об обучении с использованием Unsloth и библиотеки TRL, но не описывает конкретные изменения поведения, данные или результаты дообучения, поэтому специализацию Persona по имеющимся сведениям определить нельзя.
Сценарии применения
- ведение диалога с пользователем
- генерация текстовых ответов
- вызов подключённых инструментов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
README не уточняет, какие изменения внесло дообучение Persona, и не приводит оценок качества или описания обучающих данных.
Для каких профессий подходит5
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.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
- a6f78c0