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

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
• Kenga-Coder-7B-Z
• Kenga-Prophet-Native
• Kenga-ZLM