AIRH_MAX_V1_CORE

AIRH_MAX_V1_CORE

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🌟 Descripción del modelo

AIRH_MAX_V1_CORE es el modelo principal (core) del asistente de voz AV-AIRH MAX. Está basado en Qwen3 de 0.6B parámetros y fine-tuneado específicamente para:

• Interpretar comandos de voz y convertirlos en acciones del sistema (abrir apps, buscar web, crear recordatorios, automatizaciones).
• Mantener una conversación natural, cálida y humana, siguiendo la filosofía de AIRH: no solo un robot.
• Pensar con lógica, priorizando tareas según el contexto de la conversación.

El formato GGUF permite que funcione totalmente offline, rápido incluso en CPU, siendo el cerebro de la versión MAX del asistente.

🎯 Uso previsto

Principal:
Ser el motor de generación de texto para AV-AIRH MAX (y compatible con Lite), recibiendo texto transcrito del usuario y devolviendo respuestas que luego se convierten a voz o se ejecutan como acciones.

Ejemplo de flujo:

1. Usuario (voz): "Abre el calendario y dime qué tengo a las 3"
2. AIRH_MAX_V1_CORE genera: "Claro, voy a abrir el calendario. Tienes una reunión con el equipo a las 3 PM. ¿Necesitas recordatorio? [ACCION: abrir_calendario] [ACCION: recordatorio texto='Reunión equipo' hora='15:00']"
3. El backend de AIRH parsea [ACCION: ...] y ejecuta.

Respuestas típicas:

• Cortas y directas para comandos simples: "Listo, abriendo el navegador."
• Con empatía si hay error: "Uy, no pude encontrar esa aplicación. ¿Quieres que busque en la web?"
• Proactivas si el contexto lo permite: "Veo que tienes un recordatorio pendiente, ¿lo ejecuto ahora?"

No usar para:

• Conversación libre sin relación con productividad/escritorio.
• Generación de texto creativo o narrativo largo.

⚙️ Entrenamiento y datos

🧪 Evaluación (resultados internos)

🚀 Uso con llama.cpp

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(
    model_path="AIRH_MAX_V1_CORE.Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=5120,
    n_threads=4,
    temperature=0.1,
    top_p=0.9,
    verbose=False
)

prompt = """<|im_start|>system
Eres AIRH, el asistente virtual de escritorio por voz. Responde con frases cortas y cálidas. Si el usuario pide una acción, añade [ACCION: ...] al final.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Reproduce música relajante
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

output = llm(prompt, max_tokens=256)
print(output["choices"][0]["text"])

📦 Formatos de acción (para el backend)

El modelo genera etiquetas [ACCION: ...] que tu aplicación debe parsear. Ejemplos:

⚠️ Limitaciones conocidas

• Solo español (no entiende otros idiomas).
• No tiene conocimiento de actualidad (es un modelo estático).
• Acciones complejas de varios pasos pueden requerir dos turnos de diálogo.
• Depende del backend para ejecutar las acciones reales (seguridad implementada allí).

🔒 Privacidad y ética

• 100% local: nunca envía datos del usuario a internet.
• El dataset de entrenamiento fue anónimo y con consentimiento.
• Las acciones peligrosas (borrar archivos, comandos de sistema) están bloqueadas a nivel de backend, no del modelo.

📜 Licencia

Apache 2.0 (compatible con Qwen3).
Para integrar AIRH_MAX_V1_CORE en productos comerciales (como AV-AIRH MAX), consulta términos adicionales en av-airh.com.

👤 Autor / Mantenedor

[RigorVzla]
Web: https://av-airh.com

🙏 Créditos

• Modelo base: Qwen3 de Alibaba Cloud
• Formato GGUF: llama.cpp
• Hosting y soporte: Nicalia Hosting

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Model card actualizada: [03/06/2026]
Versión del modelo: V1_CORE