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LEVUM

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Local · Código · Software

Um modelo local baseado em Qwen 3.5 9B, direcionado para desenvolvimento de software.

Escrever. Entender. Corrigir. Refatorar. Construir.

Menos cerimônia. Mais código rodando.

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Sobre

LEVUM é um modelo de 9 bilhões de parâmetros, baseado em Qwen 3.5 9B e direcionado para tarefas de desenvolvimento de software.

O objetivo é simples: trabalhar perto do projeto e transformar instruções em código útil.

O modelo foi pensado para tarefas como:

• geração de código;
• implementação de features;
• debugging;
• refatoração;
• explicação e leitura de código;
• criação de protótipos;
• estruturação de projetos;
• geração de aplicações completas;
• assistência durante desenvolvimento local.

LEVUM segue uma filosofia local-first: o modelo pode rodar próximo da IDE, dos arquivos e do contexto real do projeto, dependendo do runtime e da quantização escolhidos.

Software primeiro. Local por padrão.

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Especificações

Modelo	LEVUM
Base	Qwen 3.5 9B
Parâmetros	9B
Foco	Código / Software
Uso principal	Desenvolvimento de software
Execução	Local
Idioma	Português + capacidades multilíngues da base
Origem	🇧🇷 Brasil

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Quantizações

LEVUM é disponibilizado em diferentes níveis de quantização para permitir execução em uma variedade maior de hardware.

A escolha ideal depende principalmente de:

RAM / VRAM → velocidade → fidelidade

Comparação da qualidade relativa do modelo após diferentes níveis de quantização:

Valores definidos: Q8 = 99%, Q4 = 50%, Q3 = 30%, Q2 = 25% e Q1 = 10%.

Q8 — Fidelidade

Para máquinas com memória suficiente e usuários que querem preservar o máximo possível da qualidade do modelo.

Q8_0

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Q4 / IQ4 — Equilíbrio

O ponto recomendado para muitos sistemas locais.

Boa relação entre tamanho, consumo de memória e qualidade.

Q4_K_M · Q4_K_S · IQ4_XS · IQ4_NL · Q4_1 · Q4_0

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Q3 / IQ3 — Compacto

Para hardware mais limitado ou situações onde reduzir RAM/VRAM é prioridade.

Q3_K_L · Q3_K_M · Q3_K_S · IQ3_M · IQ3_S · IQ3_XS · IQ3_XXS

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Q2 / IQ2 — Ultracompacto

Compressão agressiva para ambientes onde versões maiores simplesmente não cabem.

Q2_K · Q2_K_S · IQ2_M · IQ2_S · IQ2_XS · IQ2_XXS · Q2_0 · TQ2_0

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IQ1 — Mínimo

A opção extrema.

IQ1_M

Indicada apenas quando economia de memória é mais importante do que preservar a fidelidade máxima do modelo.

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Regra prática: comece com Q4_K_M. Se houver memória sobrando, experimente Q8_0. Se faltar memória, desça para Q3, Q2 ou IQ1.

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Executando localmente

llama.cpp

Baixe uma das versões GGUF do LEVUM e execute com um runtime compatível com GGUF.

llama-cli \
  -m ./LEVUM-Q4_K_M.gguf \
  -p "Crie uma API REST em Python usando FastAPI."

Para iniciar um servidor local:

llama-server \
  -m ./LEVUM-Q4_K_M.gguf \
  -c 8192

Depois disso, o modelo pode ser integrado a ferramentas locais que suportem endpoints compatíveis.

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Ollama

Crie um Modelfile apontando para o GGUF:

FROM ./LEVUM-Q4_K_M.gguf

PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.9

Depois:

ollama create levum -f Modelfile
ollama run levum

Exemplo:

>>> Crie uma API em FastAPI para gerenciar projetos e tarefas.

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LM Studio

1. Baixe uma quantização GGUF do LEVUM.
2. Importe o arquivo no LM Studio.
3. Carregue o modelo.
4. Ajuste o contexto de acordo com a memória disponível.
5. Inicie uma conversa ou o servidor local.

Nenhuma infraestrutura remota é necessária para a inferência quando o modelo está sendo executado localmente.

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Prompts

LEVUM funciona melhor quando a tarefa, o contexto e o formato esperado são explícitos.

Gerar um projeto

Crie um dashboard financeiro interativo em um único arquivo HTML.

Requisitos:
- HTML, CSS e JavaScript no mesmo arquivo
- gráficos interativos
- responsivo
- dados de exemplo
- sem dependências externas obrigatórias

Retorne somente o HTML completo.

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Implementar uma feature

Analise o código abaixo e implemente autenticação JWT.

Requisitos:
- preserve a arquitetura atual
- valide tokens expirados
- adicione middleware de autenticação
- não altere endpoints públicos
- explique apenas decisões importantes

Código:
[cole o código aqui]

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Debug

Encontre a causa do bug no código abaixo.

Comportamento esperado:
[descreva]

Comportamento atual:
[descreva]

Erro:
[cole o erro]

Código:
[cole o código]

Identifique a causa e retorne a correção completa.

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Refatoração

Refatore este código.

Objetivos:
- reduzir duplicação
- melhorar legibilidade
- manter comportamento atual
- preservar a API pública
- evitar abstrações desnecessárias

Retorne primeiro o código refatorado e depois um resumo curto das mudanças.

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Formato de prompt

Para tarefas maiores, uma estrutura simples costuma produzir resultados mais previsíveis:

OBJETIVO
O que precisa ser construído.

CONTEXTO
Stack, arquivos existentes e arquitetura.

REQUISITOS
Comportamentos obrigatórios.

RESTRIÇÕES
O que não deve ser alterado.

SAÍDA
Formato exato esperado.

Por exemplo:

OBJETIVO
Criar uma página de analytics.

CONTEXTO
Projeto React + TypeScript + Tailwind.

REQUISITOS
- gráfico de receita
- filtros por período
- cards de métricas
- tabela de transações

RESTRIÇÕES
- não adicionar novas dependências
- reutilizar componentes existentes

SAÍDA
Retorne os arquivos completos que precisam ser criados ou alterados.

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Code-first

LEVUM foi pensado para trabalhar dentro do ciclo normal de desenvolvimento:

PROMPT / CÓDIGO
      ↓
    LEVUM
      ↓
   ENTENDER
      ↓
    GERAR
      ↓
    DEBUG
      ↓
  REFATORAR
      ↓
SOFTWARE RODANDO

Geração

Projetos, componentes, APIs, scripts e features.

Debug

Análise de erros, comportamento inesperado e correções.

Refatoração

Estrutura, legibilidade e manutenção de código existente.

Prototipagem

Transformar uma ideia em algo executável rapidamente.

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Exemplo

Prompt

Crie um jogo estilo Flappy Bird em um único HTML.

Use apenas HTML, CSS e JavaScript.

Inclua:
- física
- obstáculos
- colisão
- pontuação
- reinício
- controles por teclado e clique

Retorne somente o HTML completo.

Resultado esperado

prompt
  ↓
LEVUM
  ↓
HTML + CSS + JavaScript
  ↓
browser
  ↓
software rodando

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Hardware

O consumo real depende de vários fatores, incluindo:

• quantização;
• tamanho do contexto;
• runtime;
• KV cache;
• CPU;
• GPU;
• quantidade de camadas descarregadas para GPU;
• configuração de inferência.

Por isso, os números de memória podem variar significativamente entre sistemas.

Como regra geral:

mais bits
   ↑
mais fidelidade
   ↑
mais memória

menos bits
   ↓
menos memória
   ↓
maior compressão

Escolha a quantização com base no hardware disponível e na qualidade necessária para a tarefa.

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Limitações

LEVUM continua sendo um modelo de linguagem.

Isso significa que ele pode:

• gerar código incorreto;
• inventar APIs ou bibliotecas;
• produzir soluções inseguras;
• interpretar requisitos de forma errada;
• introduzir regressões;
• sugerir dependências inexistentes;
• gerar código que parece correto sem realmente funcionar.

Para software importante, revise, teste e valide o código antes de colocá-lo em produção.

Código gerado por IA não ganha poderes mágicos só porque compilou uma vez.

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Uso responsável

Antes de executar código gerado pelo modelo:

1. revise as alterações;
2. verifique dependências;
3. execute testes;
4. valide entradas externas;
5. revise operações de filesystem, rede e banco de dados;
6. não exponha segredos ou credenciais desnecessariamente;
7. use ambientes isolados quando estiver testando código desconhecido.

Para aplicações críticas, o modelo deve funcionar como ferramenta de assistência, não como única camada de revisão.

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Modelo base

LEVUM é baseado em:

Qwen 3.5 9B

O modelo base fornece a capacidade geral sobre a qual o LEVUM é construído.

Consulte também o model card e a licença do modelo base antes de distribuir ou utilizar derivados.

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Licença

O uso do LEVUM está sujeito à licença publicada neste repositório e, quando aplicável, aos termos e condições associados ao modelo base.

Consulte o arquivo LICENSE antes de uso comercial, redistribuição ou criação de derivados.

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