Simonc-44/Cygnis-Alpha-1.7B-v0.1-GGUF

Cygnis Alpha 1.7B v0.1 - GGUF Model Card

1. Présentation du Modèle

Cygnis Alpha 1.7B v0.1 est un modèle de langage léger (Small Language Model) optimisé pour l'inférence locale ultra-rapide sur CPU. Basé sur l'architecture SmolLM2, il a été affiné (fine-tuned) par Simonc-44 pour développer une identité système forte et une grande efficacité en français.

Cette version GGUF est spécifiquement conçue pour fonctionner sur du matériel grand public (ordinateurs portables, mini-PC) sans nécessiter de GPU dédié.

• —Développeur : Simonc-44
• —Architecture : SmolLM2 (Llama-like)
• —Format : GGUF (Quantifications disponibles : Q4KM, Q8_0)
• —Capacités : Chat, Instruction-following, Assistant personnel.

Démarrage rapide avec Ollama

Vous pouvez désormais lancer Cygnis Alpha directement via Ollama pour une expérience locale ultra-rapide.

[](https://ollama.com/CygnisAI/Cygnis-Alpha-1.7B-v0.1)

Lancez-le instantanément via le terminal :

ollama run CygnisAI/Cygnis-Alpha-1.7B-v0.1

2. Spécifications Techniques

Performances Cibles

• —Vitesse d'inférence (CPU) : ~30-50 tokens/sec (sur processeur standard).
• —Empreinte Mémoire : ~1.5 Go de RAM minimum requis (version Q4KM).

3. Utilisation et Implémentation

Configuration du Prompt Système (Recommandé)

Pour garantir le respect de l'identité du modèle, utilisez le template suivant :

"Tu es Cygnis Alpha, une intelligence artificielle souveraine conçue par Simonc-44. Tu es poli, rapide et concis."

Intégration Python (Llama-cpp-python)

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(
    model_path="./models/cygnis-alpha-1.7b-v2.5.Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=2048,
    n_threads=4, # À ajuster selon le nombre de cœurs de votre CPU
    chat_format="chatml"
)

# Exemple de requête
response = llm.create_chat_completion(
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour Cygnis, présente-toi."}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

4. Évaluation et Évolutions

Cygnis Alpha v0.1 apporte les améliorations suivantes par rapport aux versions précédentes :

• —Identité Stable : Moins d'hallucinations sur l'origine du modèle et son concepteur Simonc-44.
• —Optimisation CPU : Temps de réponse quasi instantané même sur des processeurs d'ancienne génération.
• —Formatage : Meilleure gestion des listes à puces et des réponses structurées.

5. Éthique et Limitations

Limitations

• —Connaissances factuelles : En raison de sa taille réduite (1.7B), le modèle peut commettre des erreurs sur des faits historiques ou techniques très précis.
• —Raisonnement complexe : Pour des tâches mathématiques ou de logique avancée, privilégiez la gamme Cygnis Beta.

Politique de Sécurité

L'utilisation de Cygnis Alpha pour des activités illégales ou malveillantes est strictement interdite. Le modèle est fourni sous licence Apache 2.0.

6. Citation et Contact

Si vous intégrez ce modèle dans vos projets, merci de créditer l'auteur :

Simonc-44. (2026). Cygnis Alpha 1.7B v0.1: High-Performance Local SLM. Hugging Face.

Contact : Simonc-44 sur Hugging Face.