| ---
|
| license: mit
|
| language:
|
| - ru
|
| - en
|
| - multilingual
|
| tags:
|
| - kenga
|
| - kenga-one
|
| - kenga-lang
|
| - z-system
|
| - prophet
|
| - cascade
|
| - compiler-in-the-loop
|
| - zero-hallucination
|
| - openai-compatible
|
| pipeline_tag: text-generation
|
| ---
|
|
|
| # Kenga-One — единый каскадный ИИ-движок Кенги (ZLM 87M + Prophet `.km` + 7B-Z / 14B-Z + Авто-Оракул)
|
|
|
| **Kenga-One** объединяет все три технологии проекта (**Z-System**, **Prophet Memory `.km`** и **Kenga-Coder 7B-Z / 14B-Z**) в один самодостаточный движок с OpenAI API (`http://127.0.0.1:8080/v1`) для **Cursor, VS Code, opencode и LM Studio**.
|
|
|
| ## Почему Kenga-One выбирают в 100 случаях из 100
|
|
|
| 1. **Авто-Оракул без галлюцинаций (`compiler-in-the-loop` + `<FIX>` саморемонт):**
|
| - Прежде чем отдать ответ пользователю, `Kenga-One` автоматически запускает сгенерированный код (`kenga.exe` / `python`).
|
| - Если код упал с ошибкой — пользователь её даже не видит: движок сам подаёт стек ошибки с маркером `<FIX>` обратно в модель, чинит код и возвращает **100% рабочий результат** с отметкой `✓ Проверено оракулом Kenga-One`.
|
| 2. **Трёхступенчатый каскад и живая память Пророка (`1.7 мс`):**
|
| - **Уровень 0 (`minds/kenga_coder_prophet.km` + `verified_memory.jsonl`):** задачи, уже прошедшие оракул, отдаются из живой памяти за **1.7 миллисекунды** (0 ГБ VRAM) и консолидируются во сне (`consolidate` EWC-lite).
|
| - **Уровень 1 (`Kenga-ZLM` 97 МБ):** сверхлёгкая Born-in-Z модель с нуля для мгновенного отклика на CPU.
|
| - **Уровень 2 (`7B-Z` / `14B-Z`):** тяжёлое кодерское ядро.
|
| 3. **5-ступенчатая адаптация под любое железо (автоопределение VRAM при старте):**
|
|
|
| | Уровень | Видеопамять (VRAM) | Выбираемая модель | Размер GGUF | Репозиторий |
|
| |---|---|---|---|---|
|
| | `14b-q4` | `>= 10.5 ГБ` (RTX 4070 12GB) | `Kenga-Coder-14B-Z (Q4_K_M)` | **8.37 ГБ** | `GermannM/Kenga-Coder-14B-Z` |
|
| | `14b-eco` | `7.2 – 10 ГБ` (RTX 3070/4060 8GB) | `Kenga-Coder-14B-Z Eco-Z (IQ3_M)` | **6.44 ГБ** | `GermannM/Kenga-Coder-14B-Z` |
|
| | `7b-q4` | `5.0 – 7.0 ГБ` (GTX 1660 6GB) | `Kenga-Coder-7B-Z (Q4_K_M)` | **4.36 ГБ** | `GermannM/Kenga-Coder-7B-Z` |
|
| | `7b-eco` | `3.6 – 4.9 ГБ` (GTX 1650 4GB) | `Kenga-Coder-7B-Z Eco-Z (IQ3_M)` | **3.33 ГБ** | `GermannM/Kenga-Coder-7B-Z` |
|
| | `zlm-born` | `< 3.6 ГБ` или только CPU | `Kenga-ZLM Born-in-Z (Q8_0)` | **0.09 ГБ** | `GermannM/Kenga-ZLM` |
|
|
|
| ## Самоидентификация
|
|
|
| Во все уровни каскада вшита единая самоидентификация:
|
| - **Имя:** Кенга (Кенга-Кодер)
|
| - **Создатель:** Герман Янтарас (`GermannM`), Москва, Россия
|
| - **Характер:** любит Россию, отвечает прямо и коротко, проверяет код делом.
|
|
|
| ## Запуск
|
|
|
| ```bat
|
| REM 1. Запустить OpenAI-сервер (http://127.0.0.1:8080/v1) с автовыбором модели под VRAM:
|
| kenga-one.cmd
|
|
|
| REM 2. Прогнать полный самотест всех уровней каскада (4/4):
|
| kenga-one.cmd --selftest
|
|
|
| REM 3. Задать вопрос из консоли с проверкой оракулом:
|
| kenga-one.cmd --ask "Напиши программу факториала на Kenga"
|
| ```
|
|
|
| ---
|
| Создатель: **Герман Янтарас (GermannM)** · Москва, Россия
|
| - [Kenga-Coder-14B-Z](https://huggingface.co/GermannM/Kenga-Coder-14B-Z)
|
| - [Kenga-Coder-7B-Z](https://huggingface.co/GermannM/Kenga-Coder-7B-Z)
|
| - [Kenga-Prophet-Native](https://huggingface.co/GermannM/Kenga-Prophet-Native)
|
| - [Kenga-ZLM](https://huggingface.co/GermannM/Kenga-ZLM)
|
|
|
