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license: apache-2.0

base_model: Qwen/Qwen3-1.7B

tags: [gguf, llama.cpp, lm-studio, pocketpal, mobile, reasoning, small]

language: [it, en, multilingual]

pipeline_tag: text-generation

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Sinythos 5.5 Mini

709 MB. Un file. Gira sul telefono. Stesse sei leggi del modello grande,

incise nel chat template — valgono anche senza system prompt.

Installazione

LM Studio — scarica il .gguf e trascinalo, oppure cercalo dall'app.

Il chat template è dentro al file: niente da configurare.

PocketPal (Android/iOS) — Models → + → Add from Hugging Face e incolla

HTPQoo/Sinythos-5.5-Mini-GGUF. Oppure scarica il file e usa Add Local Model.

llama.cpp

llama-server -hf HTPQoo/Sinythos-5.5-Mini-GGUF --jinja -c 8192

--jinja serve solo a llama.cpp; LM Studio e PocketPal leggono il template da soli.

Impostazioni consigliate

| | |

|---|---|

| Temperature | 0.6 |

| Top-P | 0.95 |

| Top-K | 20 |

| Max tokens | 2048 o più |

| Contesto | 8192 (fino a 32768) |

Il max-tokens alto non è opzionale. È un modello thinking: apre <think>

e ragiona prima di rispondere. Con un limite basso esaurisce i token mentre sta

ancora pensando e sembra che non risponda.

Cosa aspettarsi, onestamente

| | Sinythos 5.5 | Mini |

|---|---|---|

| Dimensione | 17,7 GB | 709 MB (25× più piccolo) |

| Parametri | 30B (3,3B attivi) | 1,7B |

| Gira su | PC con 24 GB RAM | telefono |

Il Mini non è più potente del modello grande — ha 1/18 dei parametri, e

nessuna quantizzazione o fusione può cambiarlo. Quello che è: il massimo

ottenibile in 709 MB, con lo stesso comportamento — ragiona prima di rispondere,

ammette quando non sa, verifica invece di inventare.

Dove rende meglio: domande dirette, riformulazioni, estrazione da testo, script

brevi, conversazione multilingue. Dove serve il grande: codice complesso,

conoscenza specialistica, testi lunghi curati.

E c'è un vantaggio che il grande non ha: funziona offline in tasca.

Le sei leggi

1. Ragiona, poi rispondi — nella lingua di chi scrive
2. Se non sai, vai a scoprirlo
3. I giochi hanno geometria vera
4. Il software si consegna animato e con i suoi asset
5. Verifica prima di affermare
6. Seconda passata, avversariale

Runtime agentico completo: <https://github.com/baccarossa2-ai/BaccaMalware>

Verifica

sha256  7a9e9cf20103fb628aac838c185fcfa15d3a8d09f4d8fe72d40529fee7474a1b
bytes   708721824

I 310 tensori sono byte-identici alla quantizzazione base di Qwen3-1.7B,

verificati singolarmente. Nessun training, nessuna distillazione: cambiano solo

i metadati.

Licenza

Pesi Apache 2.0 (opera derivata di Qwen3-1.7B) — vedi LICENSE e NOTICE.

Runtime MIT.