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HTPQoo/Sinythos-5.5-GGUF
Sinythos-5.5-GGUF is a text generation model from HTPQoo. Use it when you need the model to write or continue text. The card lists the license as apache-2.0.
Un solo file, pronto all'uso. Scarica Sinythos-5.5-Integrity.gguf (17,7 GB) e trascinalo in LM Studio, o puntaci llama.cpp. Niente shard da ricomporre.
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From the Hugging Face model README
Un solo file, pronto all'uso. Scarica Sinythos-5.5-Integrity.gguf (17,7 GB)
e trascinalo in LM Studio, o puntaci llama.cpp. Niente shard da ricomporre.
MoE: 30B totali, 3,3B attivi per token — gira su CPU a velocità utilizzabile, purché il file stia in RAM.
Non è un modello addestrato da zero. I 579 tensori sono copiati byte per byte
dalla quantizzazione UD-Q4_K_XL di Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 e verificati uno
per uno con SHA-256. Quello che cambia è il blocco di metadati in testa al file:
| Componente | Modificato |
|---|---|
| Pesi (579 tensori) | No — identici, verificati |
tokenizer.chat_template | Sì — nuovo |
| Direttiva di sistema (sei leggi) | Sì — incisa nel file |
Metadati sinythos.* | Sì — nuovi |
Il comportamento di un modello è pesi + template + direttiva + loop agentico.
La provenienza è scritta dentro general.description del GGUF stesso.
Sono nel chat template, quindi valgono anche senza system prompt:
<think>; risponde nella lingua dell'utenteChe funzionino non è teoria. Chiesto «Come ti chiami e quali regole segui?» senza alcun system prompt, il modello apre da solo il blocco di ragionamento e scrive:
My name is Sinythos 5.5, and I operate under six laws. The user's question is in Italian, so I should respond in Italian.
LM Studio / Jan / Atomic Chat — scarica il file e caricalo. È tutto qui.
llama.cpp:
llama-server -m Sinythos-5.5-Integrity.gguf -c 16384 --jinja --port 8080
Oppure senza scaricare nulla a mano:
llama-server -hf HTPQoo/Sinythos-5.5-GGUF --jinja -c 16384
⚠️ --jinja non è opzionale. Senza, llama.cpp ignora il chat template
incorporato e le sei leggi non arrivano mai al modello. È l'errore più facile da
fare, e il sintomo è «sembra un Qwen normale». In LM Studio il template viene
letto dal file automaticamente, quindi lì non devi fare nulla.
Il modello dà il meglio con il suo runtime — tool reali, esecuzione del codice, seconda revisione avversariale:
https://github.com/baccarossa2-ai/BaccaMalware
node bin/sinythos.js ask "Fai un gioco 3D in three.js con PBR, ombre e bloom"
| RAM | Velocità |
|---|---|
| 24 GB+ | 8-15 token/s su CPU desktop |
| 16 GB | ~0,5 token/s (misurato) — il file non ci sta, pagina dal disco |
| GPU 24 GB | 40+ token/s |
sha256 509932773e2101ea21a03feddafa6a15085583eb2d0b304025fab7f935bf7009
bytes 17715674816
sha256sum Sinythos-5.5-Integrity.gguf
Sinythos-5.5-Integrity.manifest.json contiene gli stessi dati in forma
leggibile. Il repository su GitHub ha anche gli SHA-256 di tutti i 579 tensori,
per una verifica a grana fine.
Codice del runtime: MIT. I pesi restano Apache 2.0 di Qwen, e quella licenza segue il file.