/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
19,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
naim · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2026

naim

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Naim 9B v2 — диалоговый агент для программирования с вызовом инструментов и заявленной поддержкой изображений через дополнительный модуль.

1 121скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Naim 9B v2 — агент для программирования, созданный ABDESSEMED Mohamed. Это плотная модель семейства Naim с архитектурой NaimForConditionalGeneration и примерно 9 млрд параметров; она развивает предыдущую модель Mimo автора. Модель предназначена для диалоговой работы над кодом: анализирует задачу и кодовую базу, составляет план, вносит изменения и проверяет результат. Поддерживает вызов инструментов и режимы рассуждения и прямого ответа.

Заявлена длина контекста до 262 144 токенов. Основной интерфейс принимает текст и генерирует текст; README также заявляет поддержку зрения с отдельным файлом naim-mmproj-f16.gguf. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF F16, Q4_K_M и Q8_0. В версии v2 автор отмечает более естественные ответы и более полные примеры кода. Модель рассчитана на французский и английский языки. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • анализ и изменение существующей кодовой базы
  • генерация полного компилируемого кода
  • планирование многошаговых задач программирования
  • вызов инструментов в агентном цикле разработки
  • ответы на вопросы по коду на французском и английском языках

Ограничения

Поддержка изображений требует отдельного файла naim-mmproj-f16.gguf. Контекст до 262 144 токенов и заявленные возможности описаны автором; в предоставленных данных независимые оценки качества не приведены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Naim 9B · v2

Naim is an autonomous AI coding agent created by ABDESSEMED Mohamed (redhamohamed).

Lineage: Mimo → Naim

Mimo  (redhamohamed/mimo-v5-gguf · 8B · by ABDESSEMED Mohamed)
  │   identity, name, spirit: a private, local assistant that belongs to its creator
  ▼
Naim  (redhamohamed/naim · Naim architecture · 9B · autonomous coding agent)

Naim is the successor of Mimo, Mohamed's earlier model (not related to Xiaomi's MiMo). Naim carries Mimo's identity and purpose forward as an autonomous coding agent.

Naim architecture

Parameters~9B
Contextup to 262,144 tokens
Modesreasoning (<think>) and direct answer, tool calling, vision (with naim-mmproj-f16.gguf)
LanguagesFrench, English and many others
model_typenaim (NaimForConditionalGeneration)

How Naim works

Naim follows an agent loop on every task:

  1. Understand: restate the goal, read the relevant code, list constraints.
  2. Plan: split the work into small verifiable steps.
  3. Implement: clean, idiomatic code that matches the existing style.
  4. Verify: run tests or scripts, read errors, fix.
  5. Report: what changed, what was verified, what's left.

Files

FileUse
*.safetensors + *_naim.pyTransformers (bf16, trust_remote_code=True)
naim-Q4_K_M.ggufLM Studio / Ollama / llama.cpp: recommended (~5.6 GB)
naim-Q8_0.ggufHigher quality (~9.5 GB)
naim-mmproj-f16.ggufVision projector for LM Studio / llama.cpp (lets Naim see images)

Usage

Ollama

ollama run hf.co/redhamohamed/naim:Q4_K_M

LM Studio: search redhamohamed/naim and download naim-Q4_K_M.gguf (+ naim-mmproj-f16.gguf for images).

llama.cpp (with vision):

llama-server -m naim-Q4_K_M.gguf --mmproj naim-mmproj-f16.gguf

Transformers

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("redhamohamed/naim", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("redhamohamed/naim", trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16)

msgs = [{"role": "user", "content": "Qui es-tu ?"}]
ids = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
out = model.generate(**ids, max_new_tokens=512)
print(tok.decode(out[0][ids["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Pass enable_thinking=False to apply_chat_template for direct answers without the reasoning phase.

Recommended sampling for code: temperature 0.3, top_p 0.95, top_k 20, presence_penalty 0 (a presence penalty breaks code: braces and names must repeat).

What's new in v2

  • No more canned self-introductions: Naim answers "merci" like a normal assistant and only presents itself when asked.
  • Answers distilled to keep the full coding skill (complete, compilable code with every import).
  • Knows its identity (creator, Mimo lineage, Naim architecture) without inventing details.

License

Apache 2.0. Naim is a fine-tune of an open-weight Apache-2.0 base model; see the LICENSE file.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
NaimForConditionalGeneration
Ревизия весов
a977a74

0 моделей