ModernoTech/Nova-Flow

Nova Flow — Moderno Tech

Nova Flow

Moderno Tech — Nova

Producto de la familia Nova de Moderno Tech.

Estado

• Estado: En desarrollo
• Este repositorio contiene una identidad documental y de marca. No afirma ser un modelo fully trained hasta disponer de sus pesos correspondientes.
• Si el artefacto aún no está publicado, los pesos no se incluyen.
• Base propuesta/candidata: LFM2.5-8B-A1B
• Procedencia documental: pendiente de auditoría

Identidad comercial

• Marca: Moderno Tech
• Familia: Nova
• Producto: Nova Flow
• Sitio oficial: https://www.moderno.com.ar
• Organización: https://huggingface.co/ModernoTech

Training and Distillation

• Current status: documentation / preparation
• Weights trained by Moderno Tech: not yet published
• Fine-tuning documented: pending verification
• Distillation documented: pending verification
• Metrics: pending

Important

La identidad comercial pertenece a Moderno Tech. La procedencia y licencia aplicables se documentan por separado. No se inventan ni afirman capacidades no verificadas.

Institutional footer

MODERNO TECH Nova AI Innovation. Engineering. Intelligence. Sitio oficial: https://www.moderno.com.ar

Rendimiento cuantitativo

Todos los valores de throughput son ESTIMADOS (techo de ancho de banda) o NO VALIDADOS. Ver performance/performance.json y performance/simulation-results.csv.

No hay throughput de prefill/decode medido para este repositorio.

• Artefacto: binario verificado de 16,936,006,912 bytes
• Contextos analizados: 125K, 4K, 64K, 8K.
• MNE: proyección SSD a 2.0 GiB/s, cache 90 %–99.9 %, KV a FP16, payload Q4 activo.

Memoria y throughput por hardware (contexto 4K, estimado)

Hardware	RAM disponible (GB)	Ancho banda (GiB/s)	Límite RAM tok/s	MNE tok/s a 99% hit
MacBook Air 2014	4	25.6	31.0	242.4
Lenovo Yoga 720	8	34.1	41.3	242.4
MacBook Neo A18 Pro	8	60.0	72.7	242.4
MacBook Air M4	16	120.0	145.5	242.4

Escenarios MNE de cache

Cache hit	Miss leído desde SSD	Techo tok/s (modelo/representante)
90.0 %	10.0 %	24.2
95.0 %	5.0 %	48.5
99.0 %	1.0 %	242.4
99.5 %	0.5 %	484.8
99.9 %	0.1 %	2424.2

Contexto nativo y KV

• Máximo posición documentado: 128,000 tokens.
• KV se estima por contexto × layers × kv_heads × head_dim × 2 (K+V) × 2 bytes.
• Para contextos superiores al nativo se marca NO VALIDADO en los CSV/JSON.

Gráficos

Archivos publicados

• performance/performance.json
• performance/simulation-results.csv
• performance/methodology.md
• performance/hardware-reference.md
• performance/generate_charts.py
• performance/generate_animation.py
• Ver performance/ para los 7 PNG de esta fase.

Metodología de rendimiento

Esta sección describe cómo evaluar el modelo sin mezclar hipótesis con mediciones reales.

Tipos de datos

• MEDIDO: resultado obtenido por ejecución real en hardware identificado.
• ESTIMADO: cálculo basado en tamaño de artifacto, cuantización y arquitectura.
• NO VALIDADO: todavía no se cuenta con evidencia suficiente.

Hardware de referencia

Equipo	Estado
MacBook Air 2014	4 GB LPDDR3; ancho de banda no publicado por Apple; 25,6 GB/s solo como estimación teórica de referencia
Lenovo Yoga 720	i7 de 7.ª generación con 8 GB DDR4; identificar modelo exacto antes de estimar
MacBook Neo	Apple A18 Pro, 8 GB de memoria unificada, 60 GB/s
MacBook Air M4	Apple M4, 16 GB de memoria unificada, 120 GB/s; equipo de prueba actual

Escenarios a evaluar

Métrica	Escenario
TTFT	primer prompt
Tokens/s	generación de tokens en secuencia
Memoria	RAM/Memoria de trabaja y caché
Contexto	4K / 8K / 32K / 64K / 128K cuando sea viable

Arquitectura

• Este repositorio corresponde a una variante de documentación o preparación.
• No declarar métricas absolutas sin que el artefacto esté publicado y probado.
• El rendimiento eventual debe distinguir RAM, SSD y caché antes de hacer afirmaciones sobre ventaja de MNE.

Demostración visual de inferencia