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license: other

license_name: refer-to-base-model

license_link: https://huggingface.co/docs/hub/repositories-licenses

base_model_relation: quantized

pipeline_tag: text-generation

library_name: gguf

quantized_by: Brunobkr

language:

- multilingual

- en

- pt

tags:

- gguf

- model

- brasil

- brazil

- multilingual

- portuguese

- português

- llama.cpp

- quantized

- offellia

- helicoidal-zeta

- zetahelicoidal

- heretic

- abliterated

- uncensored

- conversational

---

<p align="center">

<img src="capa.png" alt="ΩFFΣLLIα" width="100%"/>

</p>

ΩFFΣLLIα — Quantização GGUF Zetahelicoidal

Modelo convertido para o formato GGUF com a quantização ΩFFΣLLIα / Zetahelicoidal,

desenvolvida e aplicada sobre o pipeline de quantização do llama.cpp.

Compatível com llama.cpp, llama-server, Ollama, LM Studio, KoboldCpp, text-generation-webui

e demais ferramentas que suportam GGUF.

> Este é um derivado quantizado. Todos os créditos dos pesos e da arquitetura original

> conforme o modelo-base e a quantização específica deste repositório: https://huggingface.co/Gustav0-Freind/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-MTP-GGUF

迫於無奈，我們只好發揮創意。

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https://huggingface.co/Brunobkr

https://huggingface.co/datasets/Brunobkr/OFFELLIA_Kernel_llama-server

📌 Visão geral

| Item | Valor |

| --- | --- |

| Variante | ΩFFΣLLIα / Zetahelicoidal |

| Formato | GGUF |

| Quantização (ΩFFΣLLIα) | Brunobkr |

| Abliteração | Heretic (AGPL-3.0) |

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🧬 Quantização Zetahelicoidal (ΩFFΣLLIα)

A ΩFFΣLLIα / Zetahelicoidal é uma variante de quantização para GGUF que atua como uma

camada de pré-condicionamento determinística e reversível, aplicada bloco a bloco antes

da quantização padrão do GGML/llama.cpp e desfeita na dequantização. Ela não substitui os

formatos nativos (Q4_K, Q8_0, IQ4_XS, IQ4_NL, MXFP4_MOE, etc.) — opera sobre eles, mantendo

compatibilidade total com qualquer runtime que carregue GGUF.

Por ser determinística e reversível, os pesos efetivos durante a inferência correspondem aos do

modelo base submetidos ao formato de quantização escolhido.

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🚀 Uso rápido com llama.cpp

# CLI
llama-cli -m <NOME_DO_ARQUIVO>.gguf \
  -p "Escreva um haiku sobre GPUs" \
  -c 8192 -ngl 99

# Servidor (API compatível com OpenAI)
llama-server -m <NOME_DO_ARQUIVO>.gguf \
  -c 8192 -ngl 99 --port 8080

Exemplo de chamada à API do llama-server:

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"Olá!"}],"stream":false}'

Download

huggingface-cli download Brunobkr/<seu-repo> \
  <NOME_DO_ARQUIVO>.gguf \
  --local-dir ./models

Outras ferramentas

• Ollama: ollama create <nome> -f Modelfile apontando FROM ./<NOME_DO_ARQUIVO>.gguf
• LM Studio / KoboldCpp / text-generation-webui: carregue o .gguf diretamente pela interface.

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🎯 Casos de uso

Geração e edição de texto, chat e IA conversacional, sumarização, assistentes de código e

fluxos agênticos — conforme as capacidades do modelo base escolhido.

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##CARD genérico se modelo heretic ou relativo:

🔓 Heretic — Abliteração e licença (AGPL-3.0)

> Uso responsável: por se tratar de um modelo com alinhamento de segurança modificado, o

> usuário é o único responsável pelo uso, em conformidade com a licença do modelo base e a

> legislação aplicável.

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⚠️ Notas e limitações

• Trata-se de um derivado quantizado; os pesos efetivos na inferência correspondem aos do

modelo base submetidos ao formato de quant escolhido.

• O alinhamento de segurança foi removido via Heretic — avalie o comportamento no seu caso de uso.
• Os parâmetros de geração (temperatura, top_p, top_k, template de chat, tokens especiais)

seguem as recomendações do modelo base — consulte o card original.

• Avalie empiricamente perplexidade/qualidade do GGUF resultante no seu fluxo de trabalho.

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📚 Referências

• Modelo base: https://huggingface.co/<org/modelo-base>
• Heretic (abliteração): https://github.com/p-e-w/heretic
• llama.cpp (GGUF): https://github.com/ggml-org/llama.cpp
• Formato GGUF: https://huggingface.co/docs/hub/gguf
• ΩFFΣLLIα (Hugging Face): https://huggingface.co/Brunobkr
• Depósito de pesquisa (Zenodo): https://doi.org/10.5281/zenodo.20026837

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✍️ Citação

@misc{becker_offsellia_zetahelicoidal,
  title        = {ΩFFΣLLIα: Zetahelicoidal quantization layer for GGUF / llama.cpp},
  year         = {2026},
  howpublished = {Hugging Face},
  note         = {Determinístic, reversible per-block pre-conditioning kernel},
  url          = {https://huggingface.co/Brunobkr}
}