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Model Intelligence Sheet

NeveAI/Neve-Cascade-3-1B-GGUF overview

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transformersggufNeveAINeveCascadeXtext-generationbase_model:google/gemma-3-1b-itbase_model:quantized:google/gemma-3-1b-itlicense:apache-2.0endpoints_compatibleregion:usimatrixconversational

Runs locally from ~693.2 MB disk (4 GB VRAM class GPUs with llama.cpp / guIDE).

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Pipeline
text-generation
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FileTypeQuantizationSizeLink
Neve-Cascade-3-1B-Q3_K_XL.ggufGGUFQ3_K_XL693.2 MBDownload

Model Details

Model IDNeveAI/Neve-Cascade-3-1B-GGUF
AuthorNeveAI
Pipelinetext-generation
Licenseapache-2.0
Base modelgoogle/gemma-3-1b-it
Last modified2026-07-08T01:22:00.000Z

Model README

---

library_name: transformers

license: apache-2.0

pipeline_tag: text-generation

base_model: google/gemma-3-1b-it

tags:

- NeveAI

- Neve

- CascadeX

---

<div align="center">

<img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/68a3ba234a7dfca33d72eee2/uEgq1cKh6eWYsyWKbcqch.png" width="50%">

</div>

<h1 align="center">Neve-Cascade-3-1B-GGUF</h1>

<div align="center">

<a href="https://github.com/NeveIA">

<img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/68a3ba234a7dfca33d72eee2/KQa7-ajynUAhTS-kxNtYT.png" width="20%" alt="NeveAI GitHub">

</a>

</div>

Introdução

O Neve Cascade 3 é um modelo de linguagem de última geração focado em baixo consumo para hardware limitado. Esta versão em formato GGUF foi otimizada pela NeveAI para oferecer o equilíbrio ideal entre precisão lógica e eficiência computacional.

---

Destaques do Modelo

Este modelo foi desenvolvido para uso geral e execução de tarefas multimodais, focando em:

  • Long Context: Suporte a contexto extenso de até 128K tokens, permitindo processamento eficiente de documentos longos e fluxos complexos.
  • Arquitetura Leve e Escalável: Projetado para oferecer alto desempenho mesmo em ambientes com recursos limitados, incluindo GPUs de consumidor e infraestrutura local.
  • Cobertura Multilíngue Global: Treinado em mais de 140 idiomas, garantindo forte capacidade de generalização internacional.

Benchmark de Performance

O Neve Cascade 3 apresenta desempenho sólido em benchmarks de reasoning, STEM, multimodalidade e multilingual:

| Categoria | Benchmark | Neve Cascade 3 | Gemma 3 PT 27B | Gemma 3 PT 12B |

| :--- | :--- | :---: | :---: | :---: |

| Reasoning | BIG-Bench Hard | 28.4 | 77.7 | 72.6 |

| Knowledge | TriviaQA | 39.8 | 85.5 | 78.2 |

| STEM | GSM8K | 38.4 | 82.6 | 71.0 |

| Coding | HumanEval | 36.0 | 48.8 | 45.7 |

| Multilingual | Global-MMLU-Lite | 24.9 | 75.7 | 69.4 |

| Multimodal | MMMU | 39.2 | 56.1 | 50.3 |

---

Detalhes da Arquitetura

  • Arquitetura: Transformer multimodal otimizado para texto e visão.
  • Contexto: Até 128K tokens de contexto.
  • Entrada Multimodal: Suporte nativo para texto e imagens em resolução até 896×896.
  • Treinamento: Infraestrutura baseada em TPU + JAX + ML Pathways.

Como utilizar (GGUF)

Este modelo é compatível com llama.cpp, Ollama, LM Studio e outras ferramentas que suportam o formato GGUF.

Foco direcionado ao uso do modelo na plataforma autoral da organização NeveAI

Licença

Este repositório e os pesos do modelo estão licenciados sob a Licença Apache 2.0.

Contato

Se tiver qualquer dúvida, por favor, levante um issue ou entre em contato conosco em NeveIA.

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Source: Hugging Face · Compare models