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NeveAI/
Neve-Cascade-4-1.2B-GGUF

Name: Neve-Cascade-4-1.2B-GGUF
Availability: InStock

LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct

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Neve-Cascade-4-1.2B-GGUF

Introdução

O Neve Cascade 4 é um modelo de linguagem de última geração focado em baixo consumo para hardware limitado. Esta versão em formato GGUF foi otimizada pela NeveAI para oferecer o equilíbrio ideal entre precisão lógica e eficiência computacional.

Destaques do Modelo

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

Conversação e Seguimento de Instruções: Otimizado para diálogos, perguntas e respostas, extração de informações, RAG e execução de instruções gerais.
Arquitetura Leve e Eficiente: Projetado para inferência rápida em CPUs, dispositivos móveis e computadores com recursos limitados, permitindo execução local com baixo consumo de memória.
Contexto Estendido e Suporte Multilíngue: Suporte a até 32K tokens e treinamento direcionado para inglês, árabe, chinês, francês, alemão, japonês, coreano e espanhol.
Uso de Ferramentas: Compatível com chamadas de funções, permitindo integração com ferramentas, agentes e fluxos automatizados.

Benchmark de Performance

O Neve Cascade 4 apresenta desempenho competitivo em benchmarks de conhecimento, seguimento de instruções, matemática, multilingualidade e uso de ferramentas:

Categoria	Benchmark	Neve Cascade 4	Qwen3 1.7B Instruct	Gemma 3 1B IT
Reasoning	GPQA	38.89	34.85	24.24
Knowledge	MMLU-Pro	44.35	42.91	14.04
Instruction Following	IFEval	86.23	73.68	63.25
Instruction Following	IFBench	47.33	21.33	20.47
Multilingual	Multi-IF	60.98	56.48	44.31
Matemática	AIME 2025	14.00	9.33	1.00
Uso de Ferramentas	BFCLv3	49.12	46.30	16.64

Detalhes da Arquitetura

Arquitetura: Modelo denso e exclusivamente textual baseado na arquitetura híbrida LFM2.5, combinando blocos convolucionais LIV com blocos de Grouped-Query Attention.
Parâmetros: Aproximadamente 1,17 bilhão de parâmetros distribuídos em 16 camadas, sendo 10 blocos convolucionais LIV com dupla ativação e 6 blocos GQA.
Contexto: Até 32.768 tokens de contexto.
Entrada: Suporte exclusivamente a texto, com chamadas de funções e uso de ferramentas integrados ao formato de conversação.
Treinamento: Pré-treinamento estendido em aproximadamente 28 trilhões de tokens, seguido por ajuste supervisionado, alinhamento por preferências e aprendizado por reforço em múltiplas etapas.

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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