/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
151 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

navya-1a

navyam-ai
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая языковая модель Navya, обученная с нуля для ответов на вопросы о личных финансах в индийском контексте.

26скачиваний 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-1a — базовая языковая модель второго поколения, разработанная Navya и обученная с нуля на корпусе с упором на Индию, включая финансовые материалы и тексты на английском, хинди, хинглише и других индийских языках. Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы о личных финансах в индийском контексте.

Модель использует плотную архитектуру Llama с классом LlamaForCausalLM и библиотеку Transformers. В метаданных указано 151 млн параметров, а нативное контекстное окно составляет 2048 токенов; README указывает приблизительную оценку размера около 100 млн параметров. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Карточка позиционирует модель как исследовательскую и предупреждает, что ответы не являются инвестиционными рекомендациями. Хотя обучение велось на многоязычном индийском корпусе, карточка не перечисляет конкретные поддерживаемые языки помимо английского и хинди в метаданных.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о личных финансах в Индии
  • генерация пояснений по финансовым темам для индийских пользователей
  • создание англоязычных ответов на финансовые вопросы
  • создание ответов на вопросы на хинди

Ограничения

Карточка обозначает модель как исследовательскую и предупреждает, что она не предназначена для инвестиционных рекомендаций. Контекстное окно ограничено 2048 токенами.

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 723моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIV.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-1a

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~100M
Training tokensnot disclosed
Trained2026
Typebase
AuthorNavyam AI (Bachatt)
LicenseApache-2.0
Codehttps://github.com/bachatt-app/navyam-gpt

Second-generation from-scratch base model.

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-1a")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("navyam-ai/navya-1a")

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
8cdf735

0 моделей

    Создать бенчмарк