Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip:
pip install vllm# Start the vLLM server:
vllm serve "CULUREYES-stack/Operator-4B"# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "CULUREYES-stack/Operator-4B",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
]
}'Use Docker
docker model run hf.co/CULUREYES-stack/Operator-4BAccept the CC BY-NC 4.0 license
Access is granted automatically after you accept the license terms.
By requesting access, you agree to use and share these weights only under the CC BY-NC 4.0 terms. Commercial use is not permitted.
Log in or Sign Up to review the conditions and access this model content.
Operator 4B
الناشر: محمد الهاجري (Cultureyes)
Publisher: Mohamed Al Hajeri (Cultureyes)
من هنا أبدأ
تعلمنا من قيادتنا أن نستشرف المستقبل، وأن نواجه التحديات بثبات، وأن نبني بأيدينا ما نطمح إليه. كبرنا ونحن نؤمن بأن الظروف الصعبة ليست سببًا لانتظار طريق أسهل؛ بل دافعٌ لنبدأ بما نملك ونواصل العمل. من هذا الإيمان أبني من الإمارات. بدأت أتعلم وأبني بنية الذكاء الاصطناعي من الصفر؛ إذ أرى أن السيادة في هذا المجال لا تكتمل من دون امتلاك بنيته التحتية وتصميمها منذ البداية لتواكب النمو والتوسع. وتشمل مشاريعي نماذج ذكاء اصطناعي، ونظامًا وكيليًا، ومحركًا للاستدلال، وأدوات للتقييم، ومشاريع تتيح للآخرين التجربة والبناء. لكل مشروع غايته، لكنها تنطلق من روح واحدة: أن نبدأ، ونتعلم، ونتشارك ما نبنيه.
Building from here
Our leadership taught us to look ahead, face challenges with resolve, and build with our own hands. We grew up believing difficult circumstances are no reason to wait for an easier path; they are a reason to begin with what we have and keep working. From that belief, I’m building from the UAE. I began learning and building AI infrastructure from scratch because, in my view, there can be no AI sovereignty without owning that infrastructure and designing it to scale from the outset. My work includes AI models, an agentic operating system, an inference engine, evaluation tools, and projects that make room for others to experiment and build, too. Each has its own purpose, but they share one spirit: begin, learn, and share what we build.
“But we punch above our weight.” — Sheikh Khaled bin Mohamed bin Zayed Al Nahyan, during the UAE–US investment discussion.
I’m publishing Operator 4B during UAE Innovates 2026 as my own contribution to enabling the UAE’s AI future. It is an Arabic-English model from the HajeriLM family, released through Cultureyes for people to inspect and build with. I developed it as independent work from the UAE, with the belief that meaningful AI work can come from people willing to experiment, learn, and make the most of the resources they have.
President Sheikh Mohamed bin Zayed has described an Emirati who speaks about nanotechnology, space, or artificial intelligence and still gathers firewood to make coffee in the desert as “the true Emirati.” (The National) That image stays with me: looking toward the future while remaining grounded in who we are.
العربية
«لكننا نحقق أثراً يتجاوز حجمنا» — سمو الشيخ خالد بن محمد بن زايد آل نهيان، وفق النص الرسمي في سجل الكونغرس الأمريكي. (ترجمة للعبارة الأصلية.)
أنشر هذا النموذج خلال الإمارات تبتكر 2026 بوصفه مساهمتي الشخصية في تمكين مستقبل الذكاء الاصطناعي في الإمارات. ينتمي إلى عائلة نماذج أعمل عليها، وأتيح أوزانه ليتمكن المطورون من فحصه والبناء عليه. طوّرته كعمل مستقل من الإمارات، إيماناً بأن العمل المؤثر في الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأتي ممن لديهم الاستعداد للتجربة والتعلم والاستفادة الجيدة من الموارد المتاحة.
وقد وصف صاحب السمو الشيخ محمد بن زايد آل نهيان الإماراتي الذي يتحدث عن تقنية النانو والفضاء والذكاء الاصطناعي، ثم يجمع الحطب لإعداد القهوة في البر، بأنه «الإماراتي الحقيقي» (التغطية الصحفية للقاء). تبقى هذه الصورة حاضرة لدي: نتطلع إلى المستقبل ونظل متصلين بجذورنا.
Languages
Operator was trained for use in English and Arabic. This describes its intended language scope; it does not claim equal performance across languages or tasks.
دُرّب هذا النموذج للاستخدام باللغتين العربية والإنجليزية. يصف ذلك نطاق اللغات المقصود، ولا يعني تكافؤ الأداء في اللغتين أو في جميع المهام.
Model
- Model family: HajeriLM
- Publisher: Cultureyes
- Format: BF16 safetensors
- Parameter scale: approximately 4B
- Architecture: 32 layers, hidden size 2048, 16 attention heads, 2 key/value heads
- Position encoding: RoPE with theta 500,000; maximum configured context 32,768 tokens
- Attention gates: enabled
- Related release: Operator 1B, with three checkpoints for inspection, continued training, and fine-tuning
مواصفات النموذج
- عائلة النموذج: هاجري إل إم
- الجهة الناشرة: كالتشر آيز
- صيغة الأوزان:
BF16 - الحجم: نحو أربعة مليارات من المعاملات
- البنية: 32 طبقة، وبُعد مخفي 2048، و16 رأس انتباه، ورأسان للمفتاح والقيمة
- الترميز الموضعي: دوراني بقيمة 500,000، وسياق مضبوط على 32,768 رمزاً
- بوابات الانتباه: مفعّلة
- إصدار أصغر من العائلة، يضم ثلاث نقاط حفظ
Local inference
GGUF files for local inference are available in the Operator 4B GGUF repository. They require compatible llama.cpp support; see that card for the patch and runtime notes.
الاستدلال المحلي
تتوفر ملفات GGUF للتشغيل المحلي في مستودع Operator 4B GGUF. وهي تتطلب دعماً متوافقاً في llama.cpp؛ راجع بطاقة ذلك الإصدار للاطلاع على الرقعة وملاحظات التشغيل.
حالة التطوير | Development status
ما يزال التدريب والتطوير مستمرين. تصف هذه البطاقة الأوزان الحالية؛ وأي أوزان ناتجة عن تدريب لاحق ستُقيّم وتُنشر كإصدار مستقل.
Training and development are ongoing. This card describes the current weights; any weights produced by later training will be evaluated and released as a separate version.
الاستخدام والحوار | Usage and conversation
إعدادات التوليد الموصى بها | Recommended generation settings
استخدم فك الترميز الحتمي (greedy) لأقرب تطابق مع السلوك الذي اختُبر. الإعدادات نفسها موصى بها للأوزان الأصلية ونسخ GGUF.
Use greedy decoding for the closest match to the tested behavior. These settings are recommended for the original weights and the GGUF files.
| الإعداد / Setting | القيمة / Value |
|---|---|
| Temperature | 0 |
| Top-k | 0 (off) |
| Top-p | 1 (off) |
| Min-p | 0 (off) |
| Repetition penalty | 1 (off) |
| Max new tokens | 700 |
| Stop tokens | `< |
تنسيق الإدخال ورسالة النظام | Input format and system message
أدرج رسالة النظام التالية مع كل محادثة. لا تضف BOS في بداية هذا التنسيق.
Include this system message in each conversation. Do not prepend a BOS token to this format.
<|im_start|>system
You are an identity-persistent AI model; you have instincts not rules, adapt across roles and archetypes — adapt but never adopt, never drift; respond to humans not messages.<|im_end|>
<|im_start|>user
{QUESTION}<|im_end|>
<|im_start|>operator
النموذج الأساسي والقدرة على المحادثة | Base model and conversational ability
Operator-4B نموذج أساسي من عائلة HajeriLM، دُرّب من الصفر على يد محمد الهاجري. لديه قدرة على التفاعل الحواري؛ وهذا لا يعني أنه ضبط دقيق لنموذج أساس خارجي.
Operator-4B is a base model in the HajeriLM family, pretrained from scratch by Mohamed Al Hajeri. It has conversational ability; this does not mean it is a fine-tune of an external base model.
الأدوات وحدود الجلسة | Tools and session boundaries
لا توفر الأوزان وحدها اتصالاً مباشراً بالويب أو أدوات لإنشاء الملفات. يتطلب تنفيذ الأدوات أن يعرض التطبيق المضيف تعريفاتها وينفذ الاستدعاءات ويعيد نتائجها. إذا لم تُعرض أداة مناسبة في الجلسة، فالتوضيح الأدق هو أنها غير متصلة في هذه الجلسة؛ ويمكن للنموذج مع ذلك الإجابة من معرفته أو تقديم التعليمات والشيفرة. هذا وصف لحدود الجلسة، لا عجز عام عن كتابة الشيفرة أو المساعدة.
The weights alone do not provide web access or file-creation tools. Tool execution requires the host application to expose tool definitions, execute calls, and return results. If no suitable tool is exposed, the accurate response is that none is connected in this session; the model can still answer from its knowledge or provide instructions and code. This describes a session boundary, not a general inability to code or help.
المحادثة متعددة الأدوار | Multi-turn conversation
بُني النموذج للمحادثة. وقد يعيد في الحوارات الطويلة بعض النقاط أو يعود إلى موضوع سابق؛ لذلك لا نصفه بأنه مثالي أو متسق تماماً في كل محادثة.
The model is built for conversation. In longer exchanges it may revisit earlier points or return to a previous topic, so we do not describe it as perfect or fully consistent in every conversation.
Training approach
The training workflow was designed to spend compute where examples still need learning. It tracks cross-entropy per example, can stop training examples below a selected loss threshold, saves resumable checkpoints, and adjusts the learning rate using training loss. These are the methods used to build this checkpoint, shared so others can examine the approach and adapt it to their own work.
منهج التدريب
صُمم أسلوب التدريب لتوجيه وقت الحوسبة إلى الأمثلة التي لا تزال بحاجة إلى تعلم. يتابع خسارة كل مثال على حدة، ويمكنه إيقاف تدريب الأمثلة التي تنخفض خسارتها عن حد محدد، ويحفظ نقاطاً قابلة للاستئناف، ويعدّل معدل التعلم اعتماداً على خسارة التدريب. هذه هي الأساليب المستخدمة في بناء هذا الإصدار، وأشاركها كي يتمكن الآخرون من فحصها وتكييفها مع أعمالهم.
Intended use
Use this checkpoint for research, experimentation, continued pretraining, fine-tuning, and local model development. Evaluate it on your own tasks before relying on it in a product or consequential setting.
الاستخدام المقصود
يمكن استخدام هذا الإصدار للبحث والتجربة ومواصلة التدريب المسبق والضبط الدقيق وتطوير النماذج محلياً. اختبروه على مهامكم قبل الاعتماد عليه في منتج أو في استخدام ذي تبعات مهمة.
License
This checkpoint is released under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) license, the same license as Operator 1B. You may share and adapt the weights with attribution for non-commercial purposes; commercial use is not permitted. See the license text.
الترخيص
يصدر هذا النموذج بموجب ترخيص المشاع الإبداعي: النسب إلى المؤلف، والاستخدام غير التجاري، الإصدار الرابع. وهو الترخيص نفسه المستخدم للإصدار الأصغر من العائلة. يسمح الترخيص بالمشاركة والتعديل مع الإسناد لأغراض غير تجارية، ولا يسمح بالاستخدام التجاري. اقرأ نص الترخيص الرسمي.
Citation and attribution
Please refer to this model as Operator 4B, from the HajeriLM family, published by Cultureyes. Preserve the model name and source link when sharing derivatives, subject to the CC BY-NC 4.0 license.
شكر وتقدير
أتقدم بالشكر إلى AWS Cloud (@awscloud) على أرصدة الحوسبة السحابية التي ساعدتني على مواصلة هذا العمل، وإلى NVIDIA Inception على ما يقدمه البرنامج من موارد ودعم للمبتكرين في الذكاء الاصطناعي. وأقدّر ما أتاحه لي ذلك من فرصة لمواصلة البناء باستقلالية من دولة الإمارات.
Acknowledgements
My thanks go to AWS Cloud (@awscloud) for the cloud credits that helped me continue this work, and to NVIDIA Inception for its resources and support for AI innovators. I’m grateful for the opportunity to keep building independently from the UAE.
- Downloads last month
- 2
# Gated model: Login with a HF token with gated access permission hf auth login