GGUF
MATERIA
How to use from
llama.cpp
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
Use Docker
docker model run hf.co/MethodWhite/materia-v1-1b-bpe:Q4_0
Quick Links

M.A.T.E.R.I.A. V1 1B BPE

⚠️ Este repositorio se llamaba anteriormente materia-v4-1b-bpe. La versión "V4" es en realidad la primera versión entrenada (V1) del modelo. Las versiones V1-V3 previas eran prototipos conceptuales no entrenados.

Checkpoint del entrenamiento 1B de M.A.T.E.R.I.A. V1 — arquitectura JEPA-First con HSAQ.

Checkpoints

Archivo original Descripción
checkpoint_epoch1.pt Epoch 1 — entrenamiento 1B BPE
checkpoint_epoch2.pt Epoch 2 — con HSAQ activo

Modelo base

Archivo Descripción
materia-v4.basemateria Base model weights (formato .basemateria)
materia-v4.materia Weight module

GGUF (Ollama/Llama.cpp)

Archivo Quant
materia-v4-llama-compat.gguf FP16 compatible
materia-v4.Q4_0.gguf Q4_0 cuantizado

Arquitectura

  • JEPA-First con Spectral Coupling Analysis (K = 2.781042)
  • GQA 8Q:4KV heads + Flash Attention 2
  • RoPE NTK-aware + SwiGLU
  • LIF-SNN (16 neuronas) + SSM
  • HSAQ — máscara de activación dispersa adaptativa

Uso

from huggingface_hub import hf_hub_download
ckpt = hf_hub_download('MethodWhite/materia-v1-1b-bpe', 'checkpoint_epoch2.pt')

Referencias

Downloads last month
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GGUF
Model size
1B params
Architecture
llama
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4-bit

Inference Providers NEW
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Model tree for MethodWhite/materia-v1-1b-bpe

Quantizations
1 model