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| language: |
| - es |
| - en |
| pretty_name: Nova Velocity — Inteligencia artificial general con prioridad en la velocidad |
| model_name: Nova Velocity |
| model_creator: Moderno Tech |
| tags: |
| - moderno-tech |
| - nova |
| - nova-velocity |
| - gguf |
| - quantized |
| - moe |
| - conversational |
| - local-ai |
| license: apache-2.0 |
| inference: false |
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| </div> |
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| # NOVA VELOCITY |
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| **Moderno Tech — Nova AI** |
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| ## Inteligencia artificial general con prioridad en la velocidad |
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| Nova Velocity pertenece a la línea de modelos de propósito general de Nova AI, destinada a ejecución local en computadoras. |
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| Fue concebido para usuarios que necesitan un asistente capaz de abordar distintas tareas generales y que valoran especialmente la fluidez y la velocidad de respuesta. |
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| Sitio oficial: https://moderno.com.ar |
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| ## Visión y filosofía de Nova AI |
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| **Tu inteligencia artificial. Tu dispositivo. Tus recursos.** |
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| Nova AI es una familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada dentro de Moderno Tech, con una filosofía centrada en la eficiencia computacional, la ejecución local y la accesibilidad. |
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| La visión de Moderno Tech es que una persona no debería necesitar una infraestructura costosa ni depender permanentemente de servidores en la nube para utilizar un asistente de inteligencia artificial. |
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| Para los modelos de la línea de computadoras, el objetivo es que el usuario pueda instalar su propia inteligencia artificial Moderno Tech y utilizarla para trabajar, estudiar y resolver distintas tareas, aprovechando el hardware disponible. |
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| ### Una nueva forma de utilizar inteligencia artificial |
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| Tradicionalmente, muchos asistentes de inteligencia artificial procesan las consultas en servidores remotos. Cada conversación requiere recursos de procesamiento, memoria y aceleración de hardware en una infraestructura centralizada. |
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| La propuesta de Nova AI es diferente. |
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| Moderno Tech busca que los usuarios puedan instalar y ejecutar sus modelos directamente en sus computadoras, utilizando motores de inferencia locales y los recursos del propio equipo. |
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| La descarga inicial del modelo sí utiliza almacenamiento y transferencia de datos. La ventaja buscada es que la inferencia y la generación de respuestas se realicen localmente, cuando la implementación lo permite. |
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| No prometer privacidad absoluta, ejecución sin conexión ni compatibilidad universal sin comprobar las características reales de la plataforma. |
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| ### Dispositivos contemplados |
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| La línea de modelos para computadoras está dirigida a: |
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| - Computadoras portátiles. |
| - Computadoras de escritorio. |
| - Estaciones de trabajo. |
| - Sistemas compatibles con ejecución local de modelos de mayor tamaño. |
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| El objetivo es que cada usuario pueda seleccionar un modelo de acuerdo con los recursos disponibles. |
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| La compatibilidad depende de la memoria disponible, el motor de inferencia, el soporte de hardware, la cuantización y las características del dispositivo. |
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| ## Qué se buscó lograr con Nova Velocity |
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| El objetivo de Nova Velocity es ofrecer una experiencia de IA local de propósito general que priorice la agilidad de inferencia. |
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| No está especializado exclusivamente en programación ni en una tarea concreta. Su propósito es funcionar como un asistente general para múltiples actividades. |
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| La decisión de utilizar Velocity o Prime debe considerar los recursos del equipo, la velocidad buscada y la capacidad requerida para las tareas. |
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| Su perfil es el de un modelo de propósito general con mayor presupuesto de parámetros que los modelos compactos de Nova Chat, orientado a computadoras compatibles. |
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| ## Público objetivo |
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| - Usuarios que quieren instalar una IA local en su computadora. |
| - Profesionales que necesitan asistencia general. |
| - Usuarios que valoran respuestas ágiles. |
| - Desarrolladores que utilizan asistentes para tareas no exclusivamente relacionadas con programación. |
| - Personas que buscan una alternativa local para consultas, redacción y productividad. |
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| ## Casos de uso |
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| - Asistencia general. |
| - Preguntas y respuestas. |
| - Generación de texto. |
| - Redacción y reformulación. |
| - Resúmenes. |
| - Ayuda con tareas cotidianas. |
| - Productividad y organización. |
| - Asistencia en aplicaciones locales. |
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| ## Características principales |
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| - Aproximadamente 30.000 millones de parámetros totales. |
| - Aproximadamente 1.500 millones de parámetros activos por token. |
| - Arquitectura Mixture of Experts. |
| - Activación selectiva de expertos. |
| - Perfil de propósito general. |
| - Prioridad: fluidez y velocidad de utilización. |
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| ## Arquitectura del modelo |
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| Arquitectura Mixture of Experts: el procesamiento se distribuye entre expertos especializados y se activan selectivamente los correspondientes a cada token. |
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| | Campo | Valor verificado | |
| |---|---| |
| | Bloques (capas) | 48 | |
| | Dimensión de embeddings | 2048 | |
| | Cabezas de atención | 32 | |
| | Cabezas KV | 4 | |
| | Expertos totales | 128 | |
| | Expertos activos por token | 4 | |
| | Longitud de contexto | 65,536 tokens | |
| | Dimensión feed-forward | 6,144 | |
| | Dimensión feed-forward por experto | 768 | |
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| Explicación técnica: los parámetros activos representan los componentes que participan en el procesamiento de cada token, no el tamaño total del modelo. Los pesos de los expertos y los restantes componentes deben estar disponibles durante la ejecución. Por eso, los requisitos de memoria y almacenamiento no equivalen a los de un modelo denso de 1,5B. |
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| ## Parámetros y configuración |
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| | Campo | Información verificada | |
| |---|---| |
| | Producto | Nova Velocity | |
| | Marca | Moderno Tech | |
| | Familia | Nova AI | |
| | Variantes | Múltiples cuantizaciones GGUF (IQ2_M a Q6_K) | |
| | Formato | GGUF | |
| | Parámetros totales | Aproximadamente 30B | |
| | Parámetros activos por token | Aproximadamente 1,5B | |
| | Contexto máximo documentado | Hasta 65,536 tokens | |
| | Licencia original | Apache License 2.0 | |
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| ## Variantes publicadas |
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| | Archivo | Cuantización | Tamaño bytes | |
| |---|---|---:| |
| | `Nova-Velocity-2.0-IQ2_M.gguf` | IQ2_M | 10,440,040,608 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-IQ2_S.gguf` | IQ2_S | 9,589,121,184 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-IQ3_M.gguf` | IQ3_M | 13,646,756,000 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-IQ3_S.gguf` | IQ3_S | 13,459,585,184 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-IQ3_XS.gguf` | IQ3_XS | 12,758,874,272 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-IQ4_XS.gguf` | IQ4_XS | 16,368,349,344 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-Q4_K_M.gguf` | Q4_K_M | 18,556,686,496 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-Q4_K_S.gguf` | Q4_K_S | 17,456,009,376 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-Q5_K_M.gguf` | Q5_K_M | 21,725,581,472 | |
| | `Nova-Velocity-2.0-Q6_K.gguf` | Q6_K | 25,092,532,384 | |
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| La variante Q4_K_M es recomendada para uso general, salvo que el runtime o hardware indiquen lo contrario. |
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| ## Su lugar dentro de la familia Nova |
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| Nova Velocity representa la línea de propósito general con prioridad en la fluidez para computadoras. Su posicionamiento debe diferenciarse de Prime: Velocity busca una utilización más ágil, mientras que Prime prioriza un presupuesto de parámetros mayor. |
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| No confundir tamaño con garantía automática de mejores resultados en todas las tareas. No afirmar velocidades exactas sin mediciones realizadas bajo las mismas condiciones. |
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| ## Comparativa interna de la familia Nova |
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| | Modelo | Parámetros | Arquitectura | Objetivo | |
| |---|---:|---|---| |
| | Nova Nano | 350M | Arquitectura híbrida (conv + atención) | IA local ultracompacta | |
| | Nova Mini | 0,6B | Transformer denso | Equilibrio entre capacidad y eficiencia | |
| | Nova Spark | 0,8B | Arquitectura híbrida (atención + SSM) | Mayor capacidad compacta | |
| | Nova Flow | ~8B / ~1,5B activos | Mixture of Experts | Capacidad total y activación selectiva | |
| | **Nova Velocity** | ~30B / ~1,5B activos | Mixture of Experts | Propósito general y agilidad | |
| | Nova Prime | ~35B | Según configuración | Propósito general de mayor capacidad | |
| | Nova Coder | ~16B | Mixture of Experts | Programación especializada | |
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| ## ¿Qué Nova elegir? |
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| - Nano: conversación rápida, dispositivos modestos y modo de voz. |
| - Mini: asistente local equilibrado y uso cotidiano. |
| - Spark: consultas escritas y tareas que requieren mayor capacidad dentro de Nova Chat. |
| - Flow: arquitectura MoE para experimentación y mayor capacidad total. |
| - Velocity: asistencia general local con prioridad en fluidez. |
| - Prime: tareas generales que se benefician de un mayor presupuesto de parámetros. |
| - Coder: programación y desarrollo de software. |
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| ## Requisitos y consideraciones de ejecución |
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| El consumo real depende del runtime, el contexto y la configuración. Evaluar RAM y almacenamiento disponible antes de la ejecución. No se garantiza compatibilidad universal sin prueba. |
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| ## Instalación y utilización |
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| ```bash |
| llama-cli -hf ModernoTech/Nova-Velocity -c 4096 --temp 0.7 --top-p 0.9 --top-k 40 |
| ``` |
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| La compatibilidad exacta depende del runtime y del hardware disponibles. |
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| ## Limitaciones |
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| - No se publican benchmarks reales. |
| - No existe memoria medida ni pruebas completas de runtime para cada variante. |
| - La carga depende de llama.cpp/GGUF compatible. |
| - Los requisitos reales deben validarse por runtime y hardware disponible. |
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| ## Licencia y avisos correspondientes |
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| La licencia original (Apache License 2.0) y las atribuciones obligatorias se conservan en los archivos de licencia y en `THIRD_PARTY_NOTICES/` del repositorio. |
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| ## Moderno Tech |
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| **NOVA AI** |
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| Desarrollado y distribuido bajo la identidad de: |
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| **MODERNO TECH** |
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| Sitio oficial: https://moderno.com.ar |
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| *Inteligencia que evoluciona. Tecnología que transforma.* |
