/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
57,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

navya-0

navyam-ai
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Navya-0 — небольшая языковая модель, обученная с нуля для экспериментов с вопросами и ответами о личных финансах в индийском контексте.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Navya-0 — базовая языковая модель семейства Navya, разработанная navyam-ai и обученная с нуля на корпусе с акцентом на Индию. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LlamaForCausalLM с примерно 57,7 млн параметров, контекстом до 1024 токенов и токенизатором на 64 тыс. токенов. Модель предназначена прежде всего для вопросов и ответов о личных финансах в индийском контексте; карточка называет её ранним proof-of-recipe экспериментом семейства.

Модель принимает текст и генерирует текст. В обучающем корпусе заявлены английский, хинди, Hinglish и другие индийские языки; метаданные подтверждают английский и хинди. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Ответы не являются инвестиционной рекомендацией; небольшой размер и ранний экспериментальный статус ограничивают её надёжность для практических финансовых решений.

Сценарии применения

  • ответы на общие вопросы о личных финансах в Индии
  • прототипирование финансового чат-бота на английском или хинди
  • эксперименты с генерацией финансовых текстов на индийском корпусе

Ограничения

Это ранняя небольшая модель с контекстом 1024 токена; её ответы не являются инвестиционной рекомендацией и не должны служить основанием для финансовых решений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

navya-0

Navya is an India-first financial foundation model family, trained from scratch on an India-first corpus (finance + English + Hindi/Hinglish and other Indian languages), custom 64k tokenizer.

Parameters~57.7M
Training tokensnot disclosed
Trained2026
Typebase
AuthorNavyam AI (Bachatt)
LicenseApache-2.0
Codehttps://github.com/bachatt-app/navyam-gpt

The earliest from-scratch Navya base model — a proof-of-recipe run.

Intended use: India personal-finance Q&A. Research model — not investment advice.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("navyam-ai/navya-0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("navyam-ai/navya-0")

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
88d09b1

0 моделей

    Создать бенчмарк