Nova Coder GGUF: rebrand complete README, all 13 quantizations and Nova identifiers

README.md

@@ -8,14 +8,14 @@ tags:
 - moderno-tech
 - nova
 - nova-coder
-- code-generation
 - gguf
-- moe
+- code-generation
+- quantized
 license: other
 inference: false
 ---
 
-![Nova Coder banner](images/nova-coder-banner.jpg)
+![Banner de Nova Coder](images/nova-coder-banner.jpg)
 
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@@ -25,64 +25,86 @@ inference: false
 
 **Moderno Tech — Nova**
 
-Nova Coder 2.0 GGUF es la distribución de cuantización de Nova Coder 2.0 publicada por Moderno Tech.
-La distribución original Safetensors BF16 se mantiene en `ModernoTech/Nova-Coder`; esta variante ofrece archivos GGUF para LM Studio, Ollama y llama.cpp.
-
-## Identificación
+Nova Coder 2.0 GGUF es la distribución de cuantizaciones de Nova Coder 2.0 publicada por Moderno Tech.
+La distribución original con pesos Safetensors BF16 se conserva en `ModernoTech/Nova-Coder`; esta variante ofrece los archivos GGUF para uso con LM Studio, Ollama y llama.cpp.
 
-- Marca: Moderno Tech
-- Familia: Nova
-- Producto: Nova Coder 2.0
-- Sitio oficial: https://moderno.com.ar
+Sitio oficial: https://moderno.com.ar
 
-## Variante recomendada
+## Cuantización recomendada
 
-Para uso general con LM Studio, Ollama o llama.cpp:
+Para uso general:
 
-- **`Nova-Coder-2.0-Q4_K_M.gguf`**
+- Archivo: **`Nova-Coder-2.0-Q4_K_M.gguf`**
 - Tamaño exacto: **10,364,416,480 bytes**
 - SHA-256: `38bc76f3326b49b4d81d1027d092bf7ce5b4ed2de4136d1d2e7e6347c3ec8376`
-- Cuantización: Q4_K_M
-- Carácter: formato compacto con alta calidad para coding general.
+- Tipo: Q4_K_M
+- Ventaja: tamaño moderado y alta calidad para generación de código.
 
-## Todas las variantes disponibles
+## Variantes disponibles
 
-| Archivo | Cuantización | Tamaño (bytes) | SHA-256 |
+| Archivo | Cuantización | Tamaño bytes | SHA-256 |
 |---|---|---:|---|
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q2_K.gguf` | Q2_K | 6,430,464,480 | `d4eb2f3365ac103d4231352b331577135be67931cecedad474c38e4cecb9182d` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q3_K_L.gguf` | Q3_K_L | 8,459,398,624 | `9d9b1b46859bb2208acf2174192547e53389575fb2af820a988c91ecb94c2613` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q3_K_M.gguf` | Q3_K_M | 8,126,606,816 | `3918c980cc193aa63733db160fdd26ef3a668fecd5219d0e1aa62d12c86cc91f` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q3_K_S.gguf` | Q3_K_S | 7,487,663,584 | `15476c1c838f3a8205d0d7725a1f2b377da0ba1c287149680dbffc8d755904d2` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q4_0.gguf` | Q4_0 | 8,905,109,984 | `7d932d742f5e09b66cf017bb0e27bf5acf1d0a12d0e65bcc4561528020c4b56c` |
-| `Nova-Coder-2.0-Q4_K_M.gguf` | Q4_K_M - recomendada | 10,364,416,480 | `38bc76f3326b49b4d81d1027d092bf7ce5b4ed2de4136d1d2e7e6347c3ec8376` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q4_K_S.gguf` | Q4_K_S | 9,533,608,416 | `48a9e203ee6f5ed208c4d8859b7c2c2914bd1af8621d90f366dd7b0bd9112d5c` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_0.gguf` | Q5_0 | 10,841,764,320 | `fbd09a611559c2f97767a41e555dd05d0c6a61425bf14d2d1e2cf0ea817690dd` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_K_M.gguf` | Q5_K_M | 11,851,313,632 | `08b4ff12b045ec0001a690249931d91acbcbe007694352d6ac5bf86e16f6fc6b` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q5_K_S.gguf` | Q5_K_S | 11,143,057,888 | `03f2eacb23d597e7793a57bcaabcc3ebceec1515b04a0fe49996817ff169922d` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q6_K.gguf` | Q6_K | 14,066,972,128 | `0cfe5211943fffec745261aba45023b07d1a9004356a4efdfbf855bf47ca6782` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-Q8_0.gguf` | Q8_0 | 16,702,517,728 | `373dcfc92e01372709b6164fc836f677a6280e25e9eac5c434c64223207bfc4f` |
-| `DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-f16.gguf` | f16 | 31,424,033,248 | `2de57aa898372715c457b7c06362bb9826f3e47ba2a83679f162fcb7b40e763b` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q2_K.gguf` | Q2_K | 6,430,464,480 | `d4eb2f3365ac103d4231352b331577135be67931cecedad474c38e4cecb9182d` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q3_K_L.gguf` | Q3_K_L | 8,459,398,624 | `9d9b1b46859bb2208acf2174192547e53389575fb2af820a988c91ecb94c2613` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q3_K_M.gguf` | Q3_K_M | 8,126,606,816 | `3918c980cc193aa63733db160fdd26ef3a668fecd5219d0e1aa62d12c86cc91f` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q3_K_S.gguf` | Q3_K_S | 7,487,663,584 | `15476c1c838f3a8205d0d7725a1f2b377da0ba1c287149680dbffc8d755904d2` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q4_0.gguf` | Q4_0 | 8,905,109,984 | `7d932d742f5e09b66cf017bb0e27bf5acf1d0a12d0e65bcc4561528020c4b56c` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q4_K_M.gguf` | Q4_K_M | 10,364,416,480 | `38bc76f3326b49b4d81d1027d092bf7ce5b4ed2de4136d1d2e7e6347c3ec8376` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q4_K_S.gguf` | Q4_K_S | 9,533,608,416 | `48a9e203ee6f5ed208c4d8859b7c2c2914bd1af8621d90f366dd7b0bd9112d5c` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q5_0.gguf` | Q5_0 | 10,841,764,320 | `fbd09a611559c2f97767a41e555dd05d0c6a61425bf14d2d1e2cf0ea817690dd` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q5_K_M.gguf` | Q5_K_M | 11,851,313,632 | `08b4ff12b045ec0001a690249931d91acbcbe007694352d6ac5bf86e16f6fc6b` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q5_K_S.gguf` | Q5_K_S | 11,143,057,888 | `03f2eacb23d597e7793a57bcaabcc3ebceec1515b04a0fe49996817ff169922d` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q6_K.gguf` | Q6_K | 14,066,972,128 | `0cfe5211943fffec745261aba45023b07d1a9004356a4efdfbf855bf47ca6782` |
+| `Nova-Coder-2.0-Q8_0.gguf` | Q8_0 | 16,702,517,728 | `373dcfc92e01372709b6164fc836f677a6280e25e9eac5c434c64223207bfc4f` |
+| `Nova-Coder-2.0-F16.gguf` | f16 | 31,424,033,248 | `2de57aa898372715c457b7c06362bb9826f3e47ba2a83679f162fcb7b40e763b` |
+
+Todos los nombres son identificadores Nova y se almacenan directamente en este repositorio.
 
 ## Arquitectura
 
 - Arquitectura: `DeepseekV2ForCausalLM`
-- Tipo: MoE
-- Parámetros totales: ~16B
-- Parámetros activos por token: ~2.4B
+- Tipo: Mixture-of-Experts (MoE)
+- Parámetros totales: aproximadamente 16B
+- Parámetros activos por token: aproximadamente 2.4B
 - Capas: 27
 - Hidden size: 2048
 - Cabezas de atención: 16
-- Contexto soportado: 163840
+- Expertos: 64 routed + 2 shared
+- Expertos activos por token: 6
+- Contexto soportado: 163840 tokens
 - Vocabulario: 102400
+- RoPE: escalado RoPE de factor 40, base original 4096
+
+## Compatibilidad
+
+Los archivos GGUF están preparados para LM Studio, Ollama y llama.cpp a través del formato GGUF. Las cuantizaciones con mayor consumo de bits ocupan más memoria y pueden requerir más VRAM/RAM.
+
+## Estructura y chat
 
-## Licencia
+Esta distribución conserva la arquitectura y la plantilla de chat del artefacto de origen. La carga debe respetar los tokens, la configuración y la plantilla correspondientes.
+
+## Licencia y atribución
 
 - La identidad comercial es Moderno Tech / Nova Coder 2.0.
-- Los avisos legales y atribuciones de origen se conservan.
-- Condiciones aplicables provistas por el origen: MIT / model license de DeepSeek.
-- Original: `https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/LICENSE-CODE`
-- Original: `https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/LICENSE-MODEL`
+- La distribución se presenta como una variante derivada publicada por Moderno Tech.
+- Los textos y obligaciones de licencia del origen quedan preservados mediante referencia a los avisos correspondientes.
+- Modalidad de código del origen: MIT.
+- Modalidad del modelo del origen: model license de DeepSeek.
+- Referencia de codigo: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/LICENSE-CODE
+- Referencia del modelo: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/LICENSE-MODEL
+
+Moderno Tech no afirma haber entrenado los pesos del modelo original desde cero.
 
-## Animación
+## Animación de inferencia
 
 ![Animación de inferencia](images/nova-coder-inference-process.gif)
+
+## Paleta de la identidad Nova
+
+- Azul Moderno Tech: `#1F3B63`
+- Azul claro: `#38BDF8`
+- Gris grafito: `#334155`
+- Plata: `#CBD5E1`
+- Blanco: `#FFFFFF`
+
+Sitio oficial: https://moderno.com.ar