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ollama run SystemMan/nova-code:4b
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827bdac0d543 · 4.5GB ·
Nova-Code est une paire de modèles locaux orientés développement, logique et analyse de systèmes, construite par Team D (SystemMan) sur l’architecture Qwen 3.5.
Deux tailles sont proposées selon les ressources disponibles :
| Modèle | Taille | Usage recommandé |
|---|---|---|
| Nova-Code-9B | ~9.5 GB | Raisonnement approfondi, architectures complexes, dev lourd |
| Nova-Code-4B | ~4.5 GB | Faible empreinte, inférence rapide sur configurations modestes (y compris multi-GPU d’inférence type Tesla P4) |
Qwen 3.5 est un modèle vision-langage natif : contrairement aux générations précédentes, la partie visuelle n’est pas un adaptateur ajouté après coup mais fait partie de l’architecture d’origine. En théorie, Nova-Code peut donc traiter :
La vision n’est pas fonctionnelle sur Ollama pour le moment, indépendamment du GGUF fourni ici. Ce n’est pas une limite du modèle mais un problème côté runtime d’Ollama :
qwen35moe dans son moteur Go, mais tout modèle importé avec un fichier mmproj (projecteur visuel) séparé bascule sur son runner C++ (fork vendu de llama.cpp).qwen35/qwen35moe pour le chargement du projecteur visuel, contrairement à llama.cpp upstream où elle est déjà supportée.Suivi du problème : - https://github.com/ollama/ollama/issues/14730 - https://github.com/ollama/ollama/issues/15898 - https://github.com/ollama/ollama/issues/14503
En attendant un correctif d’Ollama, deux alternatives permettent d’utiliser la vision dès maintenant :
- exécuter le GGUF via llama.cpp directement (llama-server -m nova-code.gguf --mmproj mmproj.gguf), qui gère déjà correctement cette combinaison,
- fusionner les tenseurs de langage de Nova-Code avec un GGUF officiel Qwen 3.5 (qui embarque nativement les tenseurs vision), par exemple via xyehya/ollama-gguf.
Le support vision natif sous Ollama sera activé dès que ce bug sera corrigé en amont, sans changement nécessaire sur les modèles Nova-Code eux-mêmes.
Nova-Code est un projet communautaire et open source, développé bénévolement par Team D, sans affiliation officielle avec Alibaba/Qwen ou Ollama.
Nova-Code is a pair of local models focused on software development, logic, and systems analysis, built by Team D (SystemMan) on the Qwen 3.5 architecture.
Two sizes are available depending on your hardware:
| Model | Size | Recommended use |
|---|---|---|
| Nova-Code-9B | ~9.5 GB | Deep reasoning, complex architectures, heavy dev work |
| Nova-Code-4B | ~4.5 GB | Small footprint, fast inference on modest setups (including multi-GPU inference boards such as the Tesla P4) |
Qwen 3.5 is a native vision-language model: unlike previous generations, the visual component isn’t a bolted-on adapter but part of the original architecture. In principle, Nova-Code can process:
Vision is currently not functional on Ollama, regardless of the GGUF provided here. This isn’t a limitation of the model itself but a runtime issue on Ollama’s side:
qwen35moe architecture in its Go engine, but any imported model with a separate mmproj (vision projector) file falls back to its C++ runner (a vendored fork of llama.cpp).qwen35/qwen35moe architecture for loading the vision projector, unlike upstream llama.cpp where it’s already supported.Tracking issues: - https://github.com/ollama/ollama/issues/14730 - https://github.com/ollama/ollama/issues/15898 - https://github.com/ollama/ollama/issues/14503
Until Ollama ships a fix, two workarounds let you use vision right now:
- run the GGUF directly through llama.cpp (llama-server -m nova-code.gguf --mmproj mmproj.gguf), which already handles this combination correctly,
- merge Nova-Code’s language tensors into an official Qwen 3.5 GGUF (which natively embeds the vision tensors), for example via xyehya/ollama-gguf.
Native vision support under Ollama will work automatically once this upstream bug is fixed — no changes will be needed on the Nova-Code models themselves.
Nova-Code is a community, open-source project developed on a volunteer basis by Team D, with no official affiliation to Alibaba/Qwen or Ollama.