README.md

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license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507
language:
- es
- en
tags:
- daimon
- lora
- tool-calling
- code
- spanish
library_name: gguf
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> ## ⚠️ En actualización — nueva versión en camino
>
> Estamos **corrigiendo y republicando** estos pesos. La versión anterior tenía una
> regresión en *tool-calling* (el mix de entrenamiento sobre-pesó el español y diluyó
> el núcleo). Ya está entrenado el reemplazo, con el mix rebalanceado y un **gate
> anti-regresión** que compara contra el modelo base antes de publicar.
>
> **No uses estos pesos para nada serio hasta que saquemos este cartel.**
>
> *We are fixing and republishing these weights. Do not rely on them until this notice is removed.*

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<div align="center">
<img src="https://huggingface.co/lucas-mella/Daimon-R/resolve/main/daimon-orb.png" width="92" alt="Daimon"/><br/>
<img src="https://huggingface.co/lucas-mella/Daimon-R/resolve/main/daimon-palabra.png" width="150" alt="daimon"/>&nbsp;&nbsp;<b style="font-size:1.7em;vertical-align:middle">r</b>
</div>

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## 🇪🇸 Español

**daimon r** es el modelo **razonador de 4B** (fine-tune LoRA de `Qwen3-4B-Instruct-2507`), el hermano mayor de `daimon x`: mismo asistente de **código, agente (tool-calling) y conversación**, con foco en **español nativo**, pero con más capacidad de razonamiento.

> Forma parte del proyecto **Daimon** — *próximamente / coming soon*.

### 🧠 Con qué se entrenó
Fine-tune **LoRA (QLoRA 4-bit)** sobre el mismo mix curado que `daimon x`, pesado hacia el núcleo de Daimon (tool-calling / agente):

- **Tool-calling / agente** — xLAM, ToolACE, Hermes-FC, **Toucan** (trayectorias multi-turno reales de +495 servidores MCP)
- **Código** — evol-codealpaca, OpenCodeReasoning, glaive
- **Razonamiento** — OpenThoughts, **OpenR1-Math** (con respuestas verificadas)
- **Español nativo** — **BSC-LT m-personas**, **projecte-aina MentorES**, **aya** (nativo, no traducido)
- **In-house** — acciones de agente + identidad de Daimon

### 📊 Benchmarks
| Base | Ejemplos | train_loss | eval_loss |
|---|---|---|---|
| Qwen3-4B-Instruct-2507 | 4.979 | 0.762 | **0.633** |

`eval_loss < train_loss`, y notablemente más bajo que `daimon x` (0.633 vs 0.868) → el 4B aprende mejor.

### 💻 Requisitos de hardware
| Recurso | Mínimo | Recomendado |
|---|---|---|
| Disco (GGUF Q4_K_M + LoRA) | ~2.5 GB | ~2.5 GB |
| RAM | 8 GB | 16 GB |
| GPU | opcional (corre en CPU, más lento) | ≥ 4 GB VRAM (ej. GTX 1650) |

Más pesado que `daimon x` por ser 4B, pero la cuantización **Q4_K_M** lo hace correr en GPUs modestas.

### ⬇️ Descargar (opcional — solo si querés usarlo)
```bash
huggingface-cli download lucas-mella/Daimon-R
# correr con llama.cpp (base GGUF + adapter LoRA):
llama-server --model Qwen3-4B-Instruct-2507-Q4_K_M.gguf \
             --lora daimon-r-lora-f16.gguf --alias daimon-r
```

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## 🇬🇧 English

**daimon r** is the **4B reasoning** model (LoRA fine-tune of `Qwen3-4B-Instruct-2507`), the big sibling of `daimon x`: the same **code, agentic tool-calling and conversation** assistant with a focus on **native Spanish**, but with stronger reasoning.

> Part of the **Daimon** project — *coming soon*.

### 🧠 Training
**LoRA (4-bit QLoRA)** fine-tune on the same curated mix as `daimon x`, weighted toward Daimon's tool-calling/agent core:

- **Tool-calling / agent** — xLAM, ToolACE, Hermes-FC, **Toucan** (real multi-turn trajectories from 495+ MCP servers)
- **Code** — evol-codealpaca, OpenCodeReasoning, glaive
- **Reasoning** — OpenThoughts, **OpenR1-Math** (verified answers)
- **Native Spanish** — **BSC-LT m-personas**, **projecte-aina MentorES**, **aya** (native, not translated)
- **In-house** — Daimon agent-actions + identity

### 📊 Benchmarks
| Base | Examples | train_loss | eval_loss |
|---|---|---|---|
| Qwen3-4B-Instruct-2507 | 4,979 | 0.762 | **0.633** |

`eval_loss < train_loss`, and notably lower than `daimon x` (0.633 vs 0.868) → the 4B learns better.

### 💻 Hardware requirements
| Resource | Minimum | Recommended |
|---|---|---|
| Disk (Q4_K_M GGUF + LoRA) | ~2.5 GB | ~2.5 GB |
| RAM | 8 GB | 16 GB |
| GPU | optional (CPU works, slower) | ≥ 4 GB VRAM (e.g. GTX 1650) |

Heavier than `daimon x` (it's 4B), but **Q4_K_M** quantization lets it run on modest GPUs.

### ⬇️ Download (optional)
```bash
huggingface-cli download lucas-mella/Daimon-R
# run with llama.cpp (base GGUF + LoRA adapter):
llama-server --model Qwen3-4B-Instruct-2507-Q4_K_M.gguf \
             --lora daimon-r-lora-f16.gguf --alias daimon-r
```

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<sub>Base: Qwen3-4B-Instruct-2507 (Apache-2.0). LoRA + mix: proyecto Daimon.</sub>