---
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)