Neve-Echo-S3-4B-QAT-GGUF

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[!Note] Esse model card é para as novas versões da família Neve Echo otimizadas com Treinamento Consciente de Quantização (QAT), que permite preservar uma qualidade semelhante à bfloat16 enquanto reduz drasticamente os requisitos de memória para carregar o modelo. Quatro versões dos checkpoints QAT estão disponíveis:

• Checkpoints QAT não quantizados (Q4_0): Pesos de meia precisão extraídos do pipeline QAT, ideais para compilação downstream personalizada e pesquisa.
• GGUF (Q4_0): Formatos prontos para implantação, com ampla compatibilidade no ecossistema.
• Otimizado para dispositivos móveis (wNa8o8): Um esquema personalizado projetado explicitamente para eficiência em hardware móvel. Ele apresenta camadas de decodificação direcionadas de 2 bits, caches KV otimizados e ativações estáticas para maximizar a economia de VRAM.
• Tensores Comprimidos (w4a16): Checkpoints QAT serializados no formato compressed-tensors para inferência nativa e otimizada com vLLM.

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Introdução

O Neve Echo S é um modelo de linguagem de última geração focado em uso geral e raciocínio para tarefas imediatas. Esta versão em formato GGUF foi otimizada pela NeveAI para oferecer o equilíbrio ideal entre precisão lógica e eficiência computacional.

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Destaques do Modelo

Este modelo foi desenvolvido para uso geral e execução de tarefas diversas, focando em:

• Raciocínio Avançado (Thinking): Projetado como um modelo altamente capaz de raciocínio, com suporte a modos de pensamento estruturado para tarefas complexas.
• Uso Geral e Produtividade: Otimizado para uma ampla variedade de tarefas como geração de texto, assistência, explicações, planejamento e automação.
• Multimodalidade (Texto + Imagem): Capaz de processar entradas multimodais com suporte a diferentes resoluções e proporções.
• Tool Calling e System Prompt: Suporte nativo a chamadas de função e ao papel system, permitindo maior controle e integração com ferramentas externas.

Benchmark de Performance

O Neve Echo S demonstra desempenho alinhado a modelos de ponta em múltiplas categorias:

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Detalhes da Arquitetura

• Arquitetura: Mixture of Experts (MoE) com atenção híbrida (local + global intercalado).
• Parâmetros: ~5B totais (com subset ativo por token para eficiência).
• Janela de Contexto: Até 256K tokens.
• Camadas: Arquitetura profunda com atenção global na camada final.
• MoE: Roteamento dinâmico de experts (subset ativo por inferência), otimizando performance e uso de memória.

Como utilizar (GGUF)

Este modelo é compatível com llama.cpp, Ollama, LM Studio e outras ferramentas que suportam o formato GGUF. Foco direcionado ao uso do modelo na plataforma autoral da organização NeveAI

Licença

Este repositório e os pesos do modelo estão licenciados sob a Licença Apache 2.0.

Contato

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