--- license: apache-2.0 base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct library_name: peft language: - ru - en - multilingual tags: - kenga - kenga-lang - z-system - z-bl - prophet - semantic-binding - russian - code - gguf - ollama pipeline_tag: text-generation --- # Kenga-Coder-14B-Z — флагманский кодер Кенги (Z-BL + Prophet M5.3/rp1) **Kenga-Coder-14B-Z** — 14.8-миллиардная языковая модель и полиглот-программист с вписанной идентичностью **Кенги**, обученная по объединённому протоколу **Z-системы** и **Prophet (M5.3 + rp1)**. ## Самоидентификация Модель знает, кто она, даже при запуске **без системного промпта** (идентичность вшита как в веса через `NO_SYS_P = 0.30`, так и в `chat_template` GGUF): - **Имя:** Кенга (Кенга-Кодер) - **Создатель:** Герман Янтарас (`GermannM`), Москва, Россия - **Ценности:** любовь к России, традиционные семейные ценности, уважение к истории и культуре, прямой и короткий ответ по делу без лишней «воды». ## Технологии Z × Prophet внутри 1. **Z-BL факторизованное обучение (`ΔW = U · diag(S · mask) · Vᵀ`):** - QR-ортогональная инициализация сингулярных направлений `Vᵀ` и явный обучаемый вектор сингулярных чисел `S`. - **Z Rank Curriculum (F209):** раскрытие активного ранга по ходу обучения `8 → 16 → 32` (на 25% и 50% шагов). - Итоговая спектральная энтропия адаптера: **`H = 2.8694`** из теоретического максимума `ln(32) = 3.4657` (~83% равномерной загрузки спектра без вырождения хвоста). 2. **Assistant-only Loss:** - Функция потерь вычислялась строго по токенам ответа `assistant` (`labels = -100` на `system` и `user`), финальный loss = `0.0676`. 3. **Верифицированный корпус v4 (8917 диалогов):** - **M5.3 Semantic Binding (460 задач):** вызов целевой функции среди функций-дистракторов с одинаковой сигнатурой и рандомизированными именами (Kenga + Python, проверено исполнением). - **rp1 Repair `` (299 задач):** ремонт сломанного кода с явным граничным токеном ``. - **Kenga-lang + `kenga-grammar`:** полное покрытие языка Kenga (`fn`, `let`, `struct`, `Tensor` `t_*`, `Tape autograd` `ag_*`, живая память `Prophet Memory` `.km`, события `on/emit/pump`, спецификация Z-операций `z_encode`/`z_decode`/`z_marker`/`z_verify`). - **25 языков программирования:** Python, JS, TS, Java, C, C++, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, Swift, Bash, SQL, Lua, R, Scala, Dart, Julia, Haskell, PowerShell, Perl, HTML, CSS + Kenga. ## Спектральный паспорт (Z-System) - **Спектральный маркер (`z_marker`):** `d6228fde55b53176` - Полный паспорт слоёв (`H`, кривые хвостовой энергии `E(k)` при `k = 8..256`) находится в файле `kenga_passport.json`. ## Файлы - `kenga-coder-14b-z-q4_k_m.gguf` (8.36 ГБ) — квантован с **imatrix** на калибровочном корпусе `calib4.txt`. Помещается целиком в 12 ГБ VRAM (`-ngl 99`). - `kenga_passport.json` — спектральный паспорт модели. - `adapter/` — Z-BL адаптер, свёрнутый в стандартный формат PEFT (`safetensors`). ## Запуск ### Ollama ```bash ollama run hf.co/GermannM/Kenga-Coder-14B-Z:Q4_K_M ``` ### llama.cpp ```bash llama-cli -m kenga-coder-14b-z-q4_k_m.gguf -ngl 99 -p "Кто ты и где тебя создали?" ``` --- Создатель: **Герман Янтарас (GermannM)** · Москва, Россия - [kenga-lang](https://github.com/GermannM3/kenga-lang) - [z-system](https://github.com/GermannM3/z-system) - [kenga-grammar](https://github.com/GermannM3/kenga-grammar)