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license: apache-2.0
language:
- fr
- en
- es
- it
- pl
- de
pipeline_tag: text-generation
tags:
- LLM
- General
- Instruct
- llama-cpp
- 8B
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    <!-- Logo text -->
    <div style="text-align: left; position: relative;">
      <div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 48px; font-weight: 900; color: #ff8a00; background: linear-gradient(to right, #ff8a00, #ff5895, #cd5ff8); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; margin: 0; line-height: 1; letter-spacing: 1px;">VERA</div>
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  <!-- Divider -->
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  <!-- Subtitle -->
  <div style="font-family: Arial, sans-serif; font-size: 16px; color: rgba(255,255,255,0.7); font-style: italic; margin-top: 12px;">Solution d'intelligence artificielle nouvelle génération</div>
</div>

# Vera v0.2

**Créé le :** 7 mai 2025  
**Auteur :** Dorian Dominici  
**Paramètres :** 8 milliards  
**Contexte max. :** 128 000 tokens  

## 🌟 Description

Vera est un modèle de langage polyvalent (LLM) multilingue, conçu pour offrir un **échange naturel** principalement en **français** et en **anglais**, avec un support secondaire pour l'**espagnol**, l'**italien**, l'**allemand** et le **polonais**. Grâce à ses 8 milliards de paramètres et à une fenêtre contextuelle considérablement étendue à 128 k tokens, Vera excelle dans :

- 💬 **Conversation fluide et naturelle**  
- 🔄 **Traduction précise et contextuelle**  
- 📝 **Génération et correction de code avancées**  
- 🤖 **Agents IA** pour tâches complexes  
- 📊 **Analyse de documents volumineux**

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## 🚀 Points forts

- **Multilingue** : Excellence en français et anglais, avec support solide pour l'espagnol, l'italien, l'allemand et le polonais.  
- **Contexte étendu** : Fenêtre de 128k tokens idéale pour l'analyse de longs documents et scénarios d'agents IA complexes.
- **Connaissance générale élevée** : Base de connaissances étendue couvrant un large éventail de domaines académiques, culturels et pratiques.  
- **Polyvalence améliorée** : Performances supérieures en chat, traduction, résumé, codage et raisonnement.  
- **Compétences techniques** : Très bonnes aptitudes en programmation, analyse de données et rédaction technique.
- **Accès open-source** : Facilement déployable et intégrable via la plateforme Hugging Face.

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## 🧱 Points d'amélioration

- **Spécialisation** : Bien que polyvalent, peut être moins performant que des modèles spécialisés pour certaines tâches très spécifiques.
- **Taille modérée** : Avec 8 milliards de paramètres, reste plus compact que les modèles géants (tout en offrant un excellent rapport performances/ressources).

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## 🛠️ Cas d'usage

| Domaine                | Exemples                                        |
|------------------------|-------------------------------------------------|
| Chatbot & Assistance   | Support client multilingue, systèmes conversationnels avancés |
| Traduction             | Textes techniques, documentation spécialisée, littérature    |
| Développement logiciel | Génération de code, débogage, documentation automatisée      |
| Rédaction & Analyse    | Articles, rapports, synthèses de documents volumineux        |
| Automatisation IA      | Agents conversationnels complexes, systèmes de RAG           |
| Éducation              | Tutoriels personnalisés, assistance à l'apprentissage        |

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## 🧪 BenchMark

| **Benchmark**     | **Vera v0.2** | **Llama 3 8B** | **Qwen 3 8B** |
| ----------------- | ------------: | -------------: | ------------: |
| **ARC Challenge** |         60.6% |      **82.0%** |         61.7% |
| **HellaSwag**     |     **81.7%** |          80.4% |         56.5% |
| **MMLU (global)** |         68.1% |          67.9% |     **74.7%** |




## 📦 Détails techniques

- **Architecture** : Transformer optimisé  
- **Taille du modèle** : 8 milliards de paramètres  
- **Context window** : 128 000 tokens  
- **Langues principales** : Français, Anglais  
- **Langues secondaires** : Espagnol, Italien, Allemand, Polonais
- **Licence** : Apache-2.0  

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[_Cliquez ici télécharger le GGUF_](https://huggingface.co/Dorian2B/Vera-v0.2-GGUF)