Nova-Velocity

Instructions to use ModernoTech/Nova-Velocity with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

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Local Apps Settings

How to use ModernoTech/Nova-Velocity with 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 ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Build from source code

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-app
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama serve -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama cli -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Llama new
LM Studio
Jan
Ollama
How to use ModernoTech/Nova-Velocity with Ollama:
```
ollama run hf.co/ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M
```
Unsloth Desktop

How to use ModernoTech/Nova-Velocity with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use ModernoTech/Nova-Velocity with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use ModernoTech/Nova-Velocity with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.Nova-Velocity-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use ModernoTech/Nova-Velocity with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Configure Hermes

# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use ModernoTech/Nova-Velocity with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M

Configure OpenClaw

# Install OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
# Register the local server and set it as the default model:
openclaw onboard --non-interactive --mode local \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \
  --custom-model-id "ModernoTech/Nova-Velocity:Q4_K_M" \
  --custom-provider-id llama-cpp \
  --custom-compatibility openai \
  --custom-text-input \
  --accept-risk \
  --skip-health

Run OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

Nova-Velocity / MODEL-CARD.md

ModernoTech

Add Nova Velocity Model Card using verified source configuration and no invented metrics

8a677d3 verified 4 days ago

preview code

Raw History Blame Contribute Delete

3.11 kB

metadata

language:
  - es
  - en
pretty_name: Nova Velocity — Moderno Tech
model_name: Nova Velocity
model_creator: Moderno Tech
tags:
  - moderno-tech
  - nova
  - nova-velocity
  - gguf
  - quantized
  - moe
license: other
inference: false

Nova Velocity

Moderno Tech — Nova

Nova Velocity es la distribución de Moderno Tech de los artefactos GGUF provenientes de DavidAU/Qwen3-30B-A1.5B-64K-High-Speed-NEO-Imatrix-MAX-gguf, rebrandeados con identidad Nova.

Identidad y procedencia

Marca: Moderno Tech.
Familia: Nova.
Producto: Nova Velocity.
Sitio oficial: https://moderno.com.ar.
Fuente GGUF audited: DavidAU/Qwen3-30B-A1.5B-64K-High-Speed-NEO-Imatrix-MAX-gguf.
Artefacto de origen: cuantizaciones subidas por el moderador del repositorio fuente.
Procedencia documentada: README del repositorio fuente afirma una modificación de Qwen3-30B-A3B, con context extendido a 64K y activación de 4 expertos cuando la activación estándar es 8.

Datos verificados

Formato: GGUF.
Variantes publicadas:
- IQ2_M con 10,440,040,608 bytes.
- IQ2_S con 9,589,121,184 bytes.
- IQ3_M con 13,646,756,000 bytes.
- IQ3_S con 13,459,585,184 bytes.
- IQ3_XS con 12,758,874,272 bytes.
- IQ4_XS con 16,368,349,344 bytes.
- Q4_K_M con 18,556,686,496 bytes.
- Q4_K_S con 17,456,009,376 bytes.
- Q5_K_M con 21,725,581,472 bytes.
- Q6_K con 25,092,532,384 bytes.

Arquitectura y metadatos provienen del artefacto heredado; no se modificaron tensores ni cuantizaciones.

Compatibilidad

Runtime objetivo: llama.cpp compatible con GGUF.
Variantes de muy baja precision (IQ2_M, IQ3_XS, IQ4_XS) pueden ser útiles cuando el contexto o la memoria disponible es limitado, a costa de calidad.
Variantes Q4_K_M, Q5_K_M y Q6_K son más apropiadas cuando se busca calidad y generación más estable.
Compatibilidad exacta con LM Studio, Ollama u otras interfaces debe verificarse individualmente para cada variante y versión.
El contexto de 64K depende del runtime, la configuración y la memoria disponible.

Licencia y procedencia

La publicación se basa en el repositorio fuente auditado DavidAU/Qwen3-30B-A1.5B-64K-High-Speed-NEO-Imatrix-MAX-gguf.
La licencia del origen debe revisarse según el repositorio fuente y la licencia de Qwen3.
Moderno Tech no afirma haber creado los pesos originales ni la modificación de activación experta.
Los avisos de terceros se conservan por obligación legal.

Rendimiento

No se publican métricas reales de rendimiento.

El repositorio fuente incluye valores de velocidad en README que no deben tratarse como medición auditada por Moderno Tech. Los requisitos reales de RAM, VRAM, contexto y throughput deben validarse con cada variante y runtime.

Uso recomendado

Variantes compactas para exploración y comparación de consumo en hardware compatible, siempre con validación individual. Referencia para un escenario de velocidad, pero no una distribución final de alto fidelidad como la de Nova Coder.

Sitio oficial: https://moderno.com.ar