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pretty_name: Nova Core 2.0 — Modelo central de la familia Nova
model_name: Nova Core 2.0
model_creator: Moderno Tech
tags:
- moderno-tech
- nova
- nova-core
- gguf
- conversational
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# Nova Core 2.0
**Moderno Tech — Nova**
Nova Core 2.0 es el modelo denso, de capacidad media, destinado a asistencia general cotidiana en entornos locales o servidores.
## Identidad del modelo
- Marca: Moderno Tech.
- Familia: Nova.
- Producto: Nova Core 2.0.
- Sitio oficial: https://moderno.com.ar.
## Qué destaca de Nova Core
- Artefacto GGUF consolidado: `Nova-Core-2.0-Q4_K_M.gguf`.
- Contexto amplio y arquitectura densa con mayor capacidad que Mini o Nano.
- Documentación verificable: tamaño, SHA-256, arquitectura y estado de rendimiento separados por categoría.
- Artefacto verificado de 3,009,448,896 bytes.
- Cabezas de atención y KV documentados directamente desde el artefacto GGUF.
## Datos técnicos verificados
- Formato: GGUF.
- Cuantización: Q4_K_M.
- Tamaño del artefacto: 3,009,448,896 bytes.
- SHA-256: `c9213a33b16d513482790bb7092243f783a450e35f7deca584a41e0470afdb97`.
- Parámetros totales: aproximadamente 4.6B.
- Parámetros activos: los mismos, al tratarse de un modelo denso.
- Arquitectura: 35 bloques.
- Embedding: 1536.
- Feed-forward: 6144 en 15 capas iniciales y 12288 en las 20 restantes.
- Atención: 8 cabezas, 1 cabeza KV.
- Ventana deslizante: 512 tokens.
- Contexto nativo documentado en los metadatos: 131072 tokens.
- Parámetros KV compartidos: 20 capas.
## Compatibilidad
- Runtime objetivo: `llama-cli` compatible con GGUF.
- Configuraciones documentadas históricamente con `-ngl 0` no deben interpretarse como medición representativa ni como máximo de rendimiento del producto.
## Rendimiento verificado y no inventado
- Medición limitada, CPU y contexto 512, la cual no debe usarse como rendimiento representativo ni máximo.
- Resultado owner-reported para libro M4, 16 GB, identificado como `OWNER_REPORTED_RESULT`: 225 tok/s.
- No existe una medición completa de banda continua para todos los contextos y runtimes.
- `performance/` contiene fórmulas, datos estructurados y estimaciones explícitamente clasificadas.
## Limitaciones conocidas
- El rendimiento depende de hardware, `-ngl`, contexto, KV cache y runtime.
- El tamaño del GGUF no equivale a la memoria total consumida en ejecución.
- La licencia y procedencia del origen deben revisarse antes de cualquier distribución derivada.
- No se afirma entrenamiento desde cero.
## Licencia y procedencia
- Artefacto publicado bajo licencia `other`.
- Procedencia documentada en el repositorio, preservando avisos y metadatos internos.
- Los términos heredados de la base informada deben consultarse antes de ampliar derechos.
## Uso recomendado
Asistencia conversacional general, resumen, análisis de texto acotado y entornos donde se necesita mayor capacidad que en modelos de 0.3B a 0.8B, con validación real del hardware disponible.
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