Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Jan-nano
Опубликована: 16 июн 2025

Ссылки

Jan-nano-GGUF

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

unsloth/Jan-nano-GGUF — это GGUF-версия компактной языковой модели Jan-Nano, разработанной Menlo Research и подготовленной в формате квантования Unsloth Dynamic 2.0.

2 467скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены16 июн 2025

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

Модель содержит около 4 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста и выполнения задач глубокого исследования.

Основной сценарий использования — работа с Model Context Protocol (MCP): модель оптимизирована для взаимодействия с MCP-серверами, исследовательскими инструментами и внешними источниками данных. Она оценивалась на SimpleQA с помощью методики, учитывающей интеграцию MCP, поэтому особенно ориентирована на инструментально дополненные исследовательские процессы. Модель также поддерживается приложением Jan, позволяющим запускать её локально с сохранением конфиденциальности и контроля над данными.

К сильным сторонам относятся небольшой размер, локальный запуск и специализация на исследовательских задачах с использованием внешних инструментов. Ограничения связаны с относительно малым числом параметров по сравнению с крупными языковыми моделями; сведения о поддерживаемых языках, размере контекстного окна и точной архитектуре в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Jan-Nano: A 4B MCP-Optimized DeepResearch Model

Overview

Jan-Nano is a compact 4-billion parameter language model specifically designed and trained for deep research tasks. This model has been optimized to work seamlessly with Model Context Protocol (MCP) servers, enabling efficient integration with various research tools and data sources.

Evaluation

Jan-Nano has been evaluated on the SimpleQA benchmark using our MCP-based benchmark methodology, demonstrating strong performance for its model size:

image/png

The evaluation was conducted using our MCP-based benchmark approach, which assesses the model's performance on SimpleQA tasks while leveraging its native MCP server integration capabilities. This methodology better reflects Jan-Nano's real-world performance as a tool-augmented research model, validating both its factual accuracy and its effectiveness in MCP-enabled environments.

How to Run Locally

Jan-Nano Demo

Jan-Nano is supported by Jan, an open-source ChatGPT alternative that runs entirely on your computer. Jan provides a user-friendly interface for running local AI models with full privacy and control.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов: 58c721d