👁 ΩFFΣLLIα

ΩFFΣLLIα — Quantização GGUF Zetahelicoidal

Derivado GGUF do modelo base, processado com a quantização ΩFFΣLLIα / Zetahelicoidal sobre o pipeline do llama.cpp.

Compatível com qualquer runtime que carregue GGUF: llama.cpp, llama-server, Ollama, LM Studio, KoboldCpp, text-generation-webui, entre outros.

Créditos. Todos os pesos e a arquitetura pertencem ao modelo base. Este repositório distribui apenas o derivado quantizado. Modelo base: lordx64/Qwable-v1

---

📌 Visão geral

Os pesos efetivos durante a inferência correspondem aos do modelo base sob o formato de quantização escolhido.

---

🧬 Quantização Zetahelicoidal (ΩFFΣLLIα)

A ΩFFΣLLIα / Zetahelicoidal é uma camada de pré-condicionamento determinística e reversível, aplicada bloco a bloco antes da quantização padrão do GGML/llama.cpp e desfeita na dequantização.

Ela não substitui os formatos nativos (Q-K, IQ, MXFP4_MOE, etc.) — opera sobre eles, preservando compatibilidade total com qualquer runtime GGUF. Por ser determinística e reversível, não altera a interface do arquivo nem exige patches no consumidor: carrega como um GGUF comum.

---

🚀 Uso rápido com llama.cpp

# CLI
llama-cli -m <NOME_DO_ARQUIVO>.gguf \
 -p "Escreva um haiku sobre GPUs" \
 -c 8192 -ngl 99

# Servidor (API compatível com OpenAI)
llama-server -m <NOME_DO_ARQUIVO>.gguf \
 -c 8192 -ngl 99 --port 8080

-ngl 99 envia todas as camadas para a GPU. Em CPU-only ou VRAM limitada, reduza o valor (ex.: -ngl 0 para CPU).

Chamada à API do llama-server:

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"messages":[{"role":"user","content":"Olá!"}],"stream":false}'

Download

huggingface-cli download Brunobkr/<SEU-REPO> \
 <NOME_DO_ARQUIVO>.gguf \
 --local-dir ./models

Outras ferramentas

• Ollama: crie um Modelfile com FROM ./<NOME_DO_ARQUIVO>.gguf e rode ollama create <nome> -f Modelfile.
• LM Studio / KoboldCpp / text-generation-webui: carregue o .gguf diretamente pela interface.

---

🎯 Casos de uso

Geração e edição de texto, chat e IA conversacional, sumarização, assistentes de código e fluxos agênticos — conforme as capacidades do modelo base.

---

🔓 Heretic — Abliteração e licença (AGPL-3.0)

Este derivado teve o alinhamento de segurança modificado via Heretic (AGPL-3.0).

Uso responsável. Por se tratar de um modelo com alinhamento modificado, o usuário é o único responsável pelo uso, em conformidade com a licença do modelo base e a legislação aplicável.

---

⚠️ Notas e limitações

• Derivado quantizado: os pesos efetivos na inferência correspondem aos do modelo base sob o formato de quant escolhido.
• Parâmetros de geração (temperatura, top_p, top_k, template de chat, tokens especiais) seguem as recomendações do modelo base — consulte o card original.
• Alinhamento: quando abliterado via Heretic, o comportamento de recusa é alterado — avalie no seu caso de uso.
• Validação: avalie empiricamente perplexidade/qualidade do GGUF no seu fluxo antes de produção.

---

📚 Referências

• Modelo base: https://huggingface.co/lordx64/Qwable-v1
• Heretic (abliteração): https://github.com/p-e-w/heretic
• llama.cpp / GGUF: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
• Especificação GGUF: https://huggingface.co/docs/hub/gguf
• ΩFFΣLLIα (Hugging Face): https://huggingface.co/Brunobkr
• Kernel (dataset): https://huggingface.co/datasets/Brunobkr/OFFELLIA_Kernel_llama-server
• Depósito de pesquisa (Zenodo): https://doi.org/10.5281/zenodo.20026837

---

✍️ Citação

@misc{becker_offsellia_zetahelicoidal,
 title = {{ΩFFΣLLIα: Zetahelicoidal quantization layer for GGUF / llama.cpp}},
 author = {Becker, Bruno},
 year = {2026},
 howpublished = {Hugging Face},
 note = {Deterministic, reversible per-block pre-conditioning kernel},
 url = {https://huggingface.co/Brunobkr},
 doi = {10.5281/zenodo.20026837}
}

Base model

Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled

lordx64/Qwable-v1

(28)