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Descreve o seu objetivo. Novera prepara os recursos, executa a tarefa e organiza os resultados.
Um assistente independente AI por TRON-ABS, desde o primeiro lançamento até aos resultados: texto, imagens, música e vídeo numa conversa.
Disponível para Windows, Linux, macOS e Android · 80 linguagens de interface · 42 fornecedores de cloud · 49 predefinições de media · Apache 2.0
Automação · Painel · AI modelos a correr localmente no seu dispositivo · Hub e modelos compatíveis · Nuvem · Français · Contribuir
Contacto oficial: contact.novera.tronabs@gmail.com
Perfis sociais oficiais Novera: Facebook · Instagram · TikTok · YouTube · X · Bluesky
Partilhe as suas criações, modelos, configurações, dúvidas, feedback e ideias.
> Esta é uma adaptação regional escrita assistida do inglês README datado de 2026-11-03. Não foi certificado por falantes nativos. Os documentos vinculados mantêm o idioma original.
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## Disponibilidade — 2026-11-03
**O Novera 1.0.0 está disponível para Windows, Linux, macOS e Android.** [Windows x64 / Linux x64](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0) · [Windows ARM64](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-windows-arm64). Os pacotes de ambiente de trabalho, os ficheiros CLI, as assinaturas e os manifestos de atualização são públicos e verificados.
| Plataforma | Disponibilidade |
| --- | --- |
| Windows x64 | Instalador NSIS público, atualizador assinado; instalação nativa e substituição verificada. |
| Linux x64 | AppImage pública, atualizador assinado; instalação nativa e substituição verificada. |
| Windows x64 / Linux x64 CLI | [Novera CLI](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-cli-novera): `novera.exe` / `novera`, com um canal de atualização assinado dedicado. |
| Windows ARM64 | [Instalador NSIS público](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-windows-arm64), motor de texto nativo da CPU; verificação da instalação, substituição e canal público verificada. |
| Android ARM64 | [APK 1.0.0 assinado publicamente](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-android-1000012), Android 7+, lote padrão 512. O mantenedor confirma que a compilação 1000012 funciona no seu telefone. Pacote limpo, sem conversas, modelos ou chaves API pessoais. [Evidências e limitações](docs/RELEASE_ANDROID_1.0.0.md). |
| macOS Intel / Apple Silicon | [Lançamento oficial 1.0.0 DMG](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-macos), macOS 13+ Intel/14+ Apple Silicon; Atualizações assinadas pela Novera. Não é autenticado pela Apple; verificações automatizadas passadas separadamente em ambas as arquiteturas, verificações visuais adiadas. [Instalação e evidência](docs/RELEASE_MACOS_1.0.0.md). |
| iOS | Construção de simulador interno; A subscrição/provisionamento da Apple é necessária antes da instalação do iPhone. [Acompanhamento](docs/REPRISE_MACOS_IOS.md). |
| Windows x64 portátil | [Ficheiro ZIP assinado](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases/tag/v1.0.0-windows-portable); os dados permanecem em Data, substituição assinada Program verificada. |
| Web, MSI, Debian | O cliente Web alojado e outros formatos permanecem internos; Pages site de apresentação está disponível. |
No Mac, abra o DMG e copie o Novera em Aplicações. Se a primeira inicialização estiver bloqueada, permita a entrada do Novera **Definições do sistema → Privacidade e segurança → Abrir na mesma**. [Instruções Apple](https://support.apple.com/guide/mac-help/mh40616/mac).
As subscrições do atualizador não são Windows Authenticode ou reconhecimento de assinaturas da Apple. As verificações manuais da versão atual passam pelo canal público; uma transição entre duas versões públicas continua a ser um teste do próximo lançamento. [Evidências e limitações](docs/LAUNCH_STATUS.md).
No Android, um telefone moderno com memória suficiente é recomendado para modelos locais; utilize um fornecedor de API em dispositivos menos potentes. Para a pesquisa na web, um contexto de pelo **16K fichas (16,384)** é recomendado, de forma consistente em todas as versões.
**O Windows x64 portátil 1.0.0 está disponível.** As discussões, definições e modelos descarregados encontram-se dentro da pasta portátil em `Data`. Extraia o ficheiro completo e comece `Novera.exe`. Feche o Novera antes de mover a pasta ou ejetar o armazenamento USB. [Guia portátil e limitações](docs/WINDOWS_PORTABLE.md).
## Um painel para cada criação
A Novera cresce consigo. Os seus exemplos e configurações podem ajudar outros utilizadores a encontrar uma configuração adequada. Partilhe perguntas, problemas e ideias no nosso [Página de Facebook](https://www.facebook.com/profile.php?id=61596114515071) ou por [e-mail](mailto:contact.novera.tronabs@gmail.com). Se possível, inclua a sua versão do Novera, o dispositivo e o modelo local/API. Remova informações pessoais e nunca partilhe chaves API ou palavras-passe.
*Captura de ecrã real da aplicação Windows fornecida pelo mantenedor a 1 de novembro de 2026, que informa que a aplicação funciona bem. Mostra um cenário gerado, os seus controlos de ficheiros guardados e o painel de criação unificado; isto não é uma maquete.*
Um painel, cinco modos: **Automático / Texto / Imagem / Música / Vídeo**. Os controlos seguem o modo selecionado: rácio, resolução, duração, cadência, qualidade, instrumental, letra, semente e quantidade. A largura do painel e os botões adaptam-se à janela e aos rótulos traduzidos.
- **1–10 gerações sequenciais**, padrão 1, com grandezas independentes para imagem, música e vídeo. Parar cancela a tarefa ativa e a fila restante.
- **Sementes aleatórias, fixas, +1 e -1**, proporções predefinidas ou personalizadas e opcionais **Real-ESRGAN ×2/×4** upscaling com as dimensões finais apresentadas.
- O modelo selecionado, a memória automática, os anexos, as instruções, a pesquisa na web e as ferramentas estão na mesma barra. As ferramentas dependem dos recursos do modelo e do acesso concedido.
## Do primeiro lançamento aos resultados
**A nossa automatização liga a preparação ao fluxo de trabalho completo de execução.** O Novera trata dos passos técnicos disponíveis para a configuração selecionada, mantendo acessíveis os controlos avançados.
| Etapa | O que trata Novera |
| --- | --- |
| **1. Iniciar** | Seleciona um idioma de sistema suportado no primeiro arranque e guarda a sua preferência. Apresenta modelos iniciais e informações úteis sobre hardware. |
| **2. Preparar** | A instalação guiada oferece texto, embeddings, imagem, música, vídeo e upscaling. Visualiza os componentes, tamanhos e espaço livre antes da sua aprovação e, em seguida, acompanha os downloads com progresso, pausa/retomada e verificação SHA-256. |
| **3. Configurar** | Regista os modelos e os seus componentes, prepara os perfis relevantes e reporta as dependências necessárias. Os embeddings de recuperação começam no CPU com uma opção de CPU/GPU guardada. Os novos perfis de música são padronizados para o modo instrumental. |
| **4. Compreender o pedido** | Encaminha automaticamente pedidos de criação reconhecidos para texto, imagem, música ou vídeo. Também pode selecionar explicitamente o modo de saída e um modelo local ou de nuvem. |
| **5. Executar** | A memória automática espera pelo trabalho ativo, liberta modelos desnecessários e recarrega os recursos necessários. Uma série de 1 a 10 trabalhos é executada por ordem e liberta os recursos antes do próximo trabalho. Os fornecedores de cloud utilizam a conta e a configuração selecionadas. |
| **6. Recuperar e reutilizar** | Guarda os media nas pastas do sistema Novera, apresenta os resultados e tempos disponíveis, depois oferece variantes, biblioteca, cópia, exportação ou partilha do sistema. Enviar para outra aplicação continua a ser a sua ação. |
A automatização abrange mecanismos e fluxos de trabalho integrados; isto não torna todos os modelos de Hub executáveis. O hardware, os componentes instalados e o acesso do fornecedor determinam o que pode ser executado. As pastas, as alterações de ficheiros e os comandos shell seguem as concessões de acesso à conversa.
[Manual do utilizador](docs/USER_GUIDE.md) · [Motores e validação](docs/SUIVI_MOTEURS.md) · [Desenvolvimento](docs/DEVELOPMENT.md)
Nas fontes atualizadas, **Configurações adapta as suas recomendações para hardware móvel e restrito**: LFM3-1.7B Q4 ou LFM3-Omni-2B Q4 com o seu projetor quando os requisitos de memória e motor reportados são cumpridos. A geração local indisponível está oculta ou bloqueada; imagem, música e vídeo da nuvem configurada continuam disponíveis. A orientação da interface reutiliza os catálogos de 80 idiomas. Estas estimativas exigem ainda testes de dispositivos e uma reconstrução para alcançar as aplicações instaladas.
## Capacidades na fonte
Os diagnósticos de manutenção opcionais distinguem agora construções e falhas manipuladas por instrumentos, bem como exceções de JavaScript, com um consentimento separado e campos técnicos filtrados. Um alerta de e-mail de produção por hora é configurado para o mantenedor. Os mapas de origem privada e os detalhes de alerta seguem o [livro de manutenção](docs/MAINTENANCE.md); a receção do e-mail de teste é confirmada, enquanto o carregamento do símbolo autenticado e o teste no próximo binário permanecem verificações de libertação.
| Área | Características |
| --- | --- |
| **Compreensão de texto e imagem** | Conversa, anexos de documentos, respostas transmitidas e modelos locais ou na nuvem. A visão depende do modelo; compreender e gerar imagens são capacidades separadas. |
| **Imagem** | Geração em conversação, sementes, proporções, resolução, componentes GGUF/Safetensors, pastas Diffusers configuradas e o perfil nativo NVFP4 CUDA suportado. |
| **Música** | Geração local ou na nuvem, duração, qualidade, instrumental ou vocal quando suportado, letras estruturadas e um leitor de áudio. As opções do fornecedor são diferentes. |
| **Vídeo** | Geração local ou na nuvem, duração, contagem/cadência de fotogramas para perfis locais, rácios, resolução e um leitor de vídeo. |
| **Pesquisa e ferramentas** | Pesquisa na Web, recuperação de documentos baseada em incorporação, MCP, espaços de trabalho e ferramentas locais de acordo com o suporte de modelo e acesso concedido. |
| **Resultados e partilha** | Biblioteca de media, variantes, exportações de respostas/conversas, documentos e media originais, impressão/PDF e partilha de sistema dependente da plataforma. |
| **Gestão de recursos** | Memória automática ativada por defeito, definições CPU/GPU para componentes suportados e perfis manuais quando as funcionalidades o permitem. |
## AI modelos a correr localmente no seu dispositivo
Estes modelos formam a configuração guiada atual. Pode importar outros modelos compatíveis ou alterar os perfis.
| Função | Modelo/componentes configurados |
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| **Texto - modelo de primeira execução** | **Nemotron-3.5-Bolt-E4B**, ficheiro `Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Q4_K_M.gguf`. |
| **Recuperação de documentos** | **Qwen3-Embedding-0.6B Q8_0**, **CPU por defeito**, com uma escolha CPU/GPU guardada. |
| **Imagem** | **FLUX.2 Klein 4B Q4_K_M**, **Qwen3-4B Q4_K_M** codificador e oficial FLUX.2 VAE. |
| **Imagem - opção de hardware** | **FLUX.2 Klein 4B NVFP4**, através do caminho nativo CUDA quando o GPU e o ambiente são compatíveis. |
| **Música** | **ACE-Step 1.5 Turbo 2B Q4_K_M**, `acestep-5Hz-lm-1.7B-Q8_0.gguf` planeador, codificador de música dedicado Qwen e VAE. |
| **Vídeo** | **Wan2.1 T2V 1.3B Q4_K_M**, **UMT5-XXL Q4_K_M** codificador e Wan 2.1 VAE. |
| **Aumento de escala** | Opcional **Real-ESRGAN ×2 e ×4**, com verificações de dependências. |
O codificador de música Qwen e o modelo de recuperação Qwen são **ficheiros diferentes**, armazenado separadamente. As licenças modelo permanecem como sendo dos seus editores.
[Manifesto de texto](web-app/src/constants/text-manifest.json) · [Embeddings](web-app/src/constants/embedding-manifest.json) · [Música](web-app/src/constants/music-manifest.json) · [Componentes de imagem/vídeo](src-tauri/src/core/creation_bundle.rs)
## Fornecedores de cloud
**42 perfis de fornecedores** estão integrados. **ElevenLabs** aparece agora na montra junto às rotas musicais de Stability AI, fal e Replicate.
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[OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) | 
[Microsoft Azure](https://oai.azure.com/deployments) | 
[Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) |
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[OpenRouter](https://openrouter.ai/models) | 
[Mistral](https://docs.mistral.ai/models) | 
[Groq](https://console.groq.com/docs/models) |
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[xAI](https://docs.x.ai/developers/models) | 
[Google Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) | 
[MiniMax](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/text-openai-api) |
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[Hugging Face](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-generation&inference_provider=all) | 
[NVIDIA NIM](https://build.nvidia.com/models) | 
[DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/) |
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[Kimi · Moonshot AI](https://platform.kimi.ai/docs/models) | 
[Alibaba Cloud · Qwen](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/models) | 
[Cerebras](https://inference-docs.cerebras.ai/models/overview) |
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[Together AI](https://docs.together.ai/docs/serverless/models) | 
[Fireworks AI](https://docs.fireworks.ai/getting-started/models) | 
[Perplexity](https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/models) |
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[Meta AI](https://dev.meta.ai/docs/models) | 
[Cohere](https://docs.cohere.com/docs/models) | 
[Z.ai](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3) |
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[AI21 Labs](https://docs.ai21.com/docs/jamba-foundation-models) | 
[BytePlus · ByteDance](https://docs.byteplus.com/en/docs/modelark/model-parameter-support) | 
[Baidu Qianfan](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/rmh4stp0j) |
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[Tencent TokenHub](https://cloud.tencent.com/document/product/1823/130078) | 
[Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-chat-completions.html) | 
[IBM watsonx](https://www.ibm.com/docs/en/watsonx/saas?topic=preview-inferencing-gateway-models) |
| 
[ElevenLabs](https://elevenlabs.io/docs/api-reference/music/compose) | 
[Black Forest Labs](https://docs.bfl.ai/quick_start/generating_images) | 
[Stability AI](https://docs.stability.ai/api-reference) |
| 
[Recraft](https://www.recraft.ai/docs/api-reference/agents.md) | 
[Ideogram](https://developer.ideogram.ai/ideogram-api/api-overview) | 
[Adobe Firefly](https://developer.adobe.com/firefly-services/docs/firefly-api/) |
| 
[Runway](https://docs.dev.runwayml.com/api/) | 
[Luma](https://docs.agents.lumalabs.ai/guides/model/) | 
[LTX (Lightricks)](https://docs.ltx.io/models) |
| 
[fal](https://fal.ai/docs/documentation/model-apis/inference/queue) | 
[Replicate](https://replicate.com/docs/reference/http) | 
[Leonardo.Ai](https://docs.leonardo.ai/reference/creategeneration) |
| 
[Krea](https://www.krea.ai/docs/developers/krea-3/overview) | 
[Vidu](https://platform.vidu.com/docs/model-map) | 
[PixVerse](https://docs.platform.pixverse.ai/changelog-2394996m0) |
### Imagem, música e vídeo
**20 fornecedores expõem rotas de geração**, com **49 predefinições: 25 imagem, 20 vídeo e 4 música**. As rotas musicais são **ElevenMusic v2.5**, **Stable Audio 3**, **ACE-Step a fal** e **Stable Audio 2.5 a Replicate**.
| Fornecedor | Saídas em Novera | Modelos de catálogo |
| --- | --- | --- |
| [ElevenLabs](https://elevenlabs.io/docs/api-reference/music/compose) | Música | `ElevenMusic v2.5` |
| [Stability AI](https://docs.stability.ai/api-reference/stable-audio/text-to-audio) | Imagem/Música | `Stable Audio 3` · `Stable Image Ultra` · `Stable Image Core` |
| [fal](https://fal.ai/models/fal-ai/ace-step/api) | Imagem/Música/Vídeo | `ACE-Step · cloud` · `Pika 2.2 · fal` · `Qwen Image 2512 · fal` · `FLUX.2 Max · fal` · `Kling 3 Pro · fal` · `Kling 3 Standard · fal` |
| [Replicate](https://replicate.com/stability-ai/stable-audio-2.5/api/schema) | Imagem/Música | `Stable Audio 2.5 · Replicate` · `FLUX.2 Max · Replicate` |
| [BytePlus · ByteDance](https://docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/image-generation-api) | Imagem/Vídeo | `Dola Seedream 5 Pro` · `Dreamina Seedance 2.5` |
| [Adobe Firefly](https://developer.adobe.com/firefly-services/docs/firefly-api/api/) | Imagem/Vídeo | `Adobe Firefly Image 5` · `Adobe Firefly Video` |
| [Google Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/omni) | Imagem/Vídeo | `Gemini Omni 1.1 Flash` · `Gemini Nano Banana 2.1` |
| [Krea](https://www.krea.ai/docs/developers/krea-3/overview.md) | Imagem | `Krea 3` |
| [Leonardo.Ai](https://docs.leonardo.ai/docs/lucid-origin) | Imagem | `Lucid Origin` · `Krea 2 Turbo · Leonardo` · `Ideogram 3 · Leonardo` |
| [Vidu](https://platform.vidu.com/docs/api-reference/video-models/vidu-q4-preview/image-to-video) | Vídeo | `Vidu Q4 Preview` · `Vidu Q3 Pro` · `Vidu Q3 Turbo` |
| [OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation) | Imagem | `GPT Image 2.5 Sunburst` · `GPT Image 2.5 Flare` |
| [xAI](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/imagine) | Imagem/Vídeo | `Grok Imagine Image 2.0` · `Grok Imagine Video 1.5` · `Grok Imagine Video 1.5 Lite` |
| [Black Forest Labs](https://docs.bfl.ai/quick_start/generating_images) | Imagem | `FLUX.2 [max]` · `FLUX.2 [pro]` · `FLUX.2 [klein] 9B` |
| [Recraft](https://www.recraft.ai/docs/api-reference/agents.md) | Imagem | `Recraft V4.1` · `Recraft V4.1 Flash` · `Recraft V4.1 Pro` |
| [Ideogram](https://developer.ideogram.ai/ideogram-api/api-overview) | Imagem | `Ideogram 4.5` |
| [Runway](https://docs.dev.runwayml.com/api/) | Vídeo | `Runway Gen-4.5` |
| [Luma](https://docs.agents.lumalabs.ai/guides/model/) | Imagem/Vídeo | `Luma Uni-1 Max` · `Luma Uni-1` · `Luma Ray 3.2` |
| [LTX (Lightricks)](https://docs.ltx.io/models) | Vídeo | `LTX-2.5 Pro` · `LTX-2.5 Fast` |
| [MiniMax](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/video-generation-v2-create) | Imagem/Vídeo | `MiniMax H3 Max` · `MiniMax H3` · `MiniMax H3 Highspeed` · `MiniMax Image-01` |
| [PixVerse](https://docs.platform.pixverse.ai/changelog-2394996m0) | Vídeo | `PixVerse V6 Max` · `PixVerse V6` |
Mostrar listas de modelos de texto e vista por fornecedor
| Fornecedor | IDs de modelo oferecidos na fonte |
| --- | --- |
| [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/models) | `gpt-6.1-sol` · `gpt-6-astra` · `gpt-6-luna` · `gpt-6-sol` |
| [Microsoft Azure](https://oai.azure.com/deployments) | Implantação ou gateway específico da conta |
| [Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview) | `claude-sonnet-5-5` · `claude-opus-5-5` · `claude-fable-5-1` · `claude-haiku-5-5` |
| [OpenRouter](https://openrouter.ai/models) | `moonshotai/kimi-k3.1-pro` · `minimax/minimax-m3.1-flash` · `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` · `nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free` |
| [Mistral](https://docs.mistral.ai/models) | `mistral-large-4` · `mistral-medium-3-5` · `mistral-small-2603` · `ministral-3b-2512` |
| [Groq](https://console.groq.com/docs/models) | `openai/gpt-oss-120b` · `openai/gpt-oss-20b` · `llama-3.3-70b-versatile` · `llama-3.1-8b-instant` |
| [xAI](https://docs.x.ai/developers/models) | `grok-4.7` |
| [Google Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) | `gemini-4-argon` · `gemini-3.8-flash` · `gemini-3.6-flash` · `gemini-3.5-flash-lite` |
| [MiniMax](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/text-openai-api) | `MiniMax-M3.1-Flash` · `MiniMax-M3` |
| [Hugging Face](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-generation&inference_provider=all) | `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017` · `Qwen/Qwen3.8-27B` · `moonshotai/Kimi-K3` · `zai-org/GLM-5.3` |
| [NVIDIA NIM](https://build.nvidia.com/models) | `minimaxai/minimax-m3.1-flash` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash` · `nvidia/nemotron-3.5-super-vl-120b-a12b` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` · `z-ai/glm-5.3` |
| [DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/) | `deepseek-flash` · `deepseek-v4-pro` |
| [Kimi · Moonshot AI](https://platform.kimi.ai/docs/models) | `kimi-k3.1-pro` · `kimi-k3.1-pro-highspeed` · `kimi-k3` |
| [Alibaba Cloud · Qwen](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/models) | `qwen3.8-max` · `qwen3.7-plus` · `qwen3.8-flash` |
| [Cerebras](https://inference-docs.cerebras.ai/models/overview) | `qwen-3.8-27b` · `gpt-oss-120b` |
| [Together AI](https://docs.together.ai/docs/serverless/models) | `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017` · `moonshotai/Kimi-K3` · `Qwen/Qwen3.8-Flash` · `Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B` |
| [Fireworks AI](https://docs.fireworks.ai/getting-started/models) | `accounts/fireworks/models/deepseek-v4p1-flash-1017` · `accounts/fireworks/models/kimi-k3` · `accounts/fireworks/models/minimax-m3` |
| [Perplexity](https://docs.perplexity.ai/docs/agent-api/models) | `perplexity/sonar` · `openai/gpt-6.1-sol` · `google/gemini-4-argon` · `perplexity/kimi-k3` |
| [Meta AI](https://dev.meta.ai/docs/models) | `muse-wonder-1.0` · `muse-spark-1.3` |
| [Cohere](https://docs.cohere.com/docs/models) | `command-a-plus-05-2026` |
| [Z.ai](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3) | `glm-5.3` · `glm-5.3-flash` · `glm-5.3-flashx` |
| [AI21 Labs](https://docs.ai21.com/docs/jamba-foundation-models) | `jamba-large` · `jamba-mini-2` |
| [BytePlus · ByteDance](https://docs.byteplus.com/en/docs/modelark/model-parameter-support) | `dola-seed-2-1-turbo-260628` |
| [Baidu Qianfan](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/rmh4stp0j) | `ernie-5.1` |
| [Tencent TokenHub](https://cloud.tencent.com/document/product/1823/130078) | `hy4-preview` |
| [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-chat-completions.html) | `openai.gpt-6.1-sol` |
| [IBM watsonx](https://www.ibm.com/docs/en/watsonx/saas?topic=preview-inferencing-gateway-models) | Implantação ou gateway específico da conta |
Inventário verificado em relação à fonte em **29 Outubro 2026**. Estes nomes descrevem Novera predefinições, sem acesso garantido para todas as contas. Os catálogos remotos, regiões, licenças, quotas e faturação permanecem específicos do fornecedor. Os perfis compatíveis podem atualizar os seus catálogos; O Azure e alguns gateways utilizam implementações de contas. Os contratos de cloud possuem testes simulados; não foi realizada nenhuma geração paga para esta atualização do showcase.
[Catálogo de suportes](web-app/src/constants/mediaProviders.ts) · [Modelos de texto/visão](web-app/src/constants/cloudModels.ts) · [Configuração da nuvem](docs/USER_GUIDE.md#cloud) · [Procedência do ícone](docs/DEVELOPMENT.md#logos)
## Hub e modelos compatíveis
**GGUF, standard e quantizado Safetensors, ONNX e MLX**: explore os modelos por tarefa e escolha variantes compatíveis com o motor e o seu hardware.
| Família | Suporte na fonte | Requisitos |
| --- | --- | --- |
| **GGUF** | Geração de texto através do llama.cpp; componentes de imagem e vídeo para os perfis suportados. | Arquitetura reconhecida pelo motor incluído. |
| **Divisão GGUF** | Uma variante por série completa, tamanho somado, download de todos os fragmentos e verificações de tamanho/SHA-256/cabeçalho. | Nomes de ficheiros numerados padrão; download 500 GB não significa que o modelo se adapta a este PC. |
| **Norma Safetensors** | Pastas completas através de Transformers, texto causal em CPU ou NVIDIA CUDA. | Configuração, tokenizer e todos os fragmentos necessários. |
| **ONNX Runtime** | Importação local de gráficos numéricos/bool e exportações de texto preparadas GenAI. | Pasta completa validada; pré-processamento/pós-processamento específico da tarefa necessário; [configuração e limites](onnx-server/README.md). |
| **Adaptadores LoRA / PEFT** | Importe uma base completa com o seu adaptador local separado no fornecedor Safetensors. | Base causal Transformers não quantizada, identidade correspondente, verificações de tensores e estimativa de memória cumulativa; [configuração e limites](transformers-server/README.md#local-lora--peft-adapters). |
| **FP8 LLM / ModelOpt** | Execução nativa CUDA para exportações densas compatíveis Llama/Qwen2/Qwen3 por tensor FP8. | Verificações de arquitetura/tensor e sonda de kernel real; [configuração e limites](transformers-server/README.md#modelopt-fp8-and-nvfp4-llms). |
| **NVFP4 LLM / ModelOpt** | Projeções de blocos empacotados-16 FP4 através de GEMMs nativos CUDA; separado da imagem NVFP4. | Compatível Blackwell GPU, dimensões/exportação suportadas e sonda de kernel real; modelos de teste não treinados testados em RTX 5070. |
| **AWQ** | Pontos de verificação do modelo 4 bits GEMM sem fusão de operação. | NVIDIA CUDA e carregadores opcionais GPTQModel/Transformers. |
| **GPTQ** | Configurações 2/3/4/8 bits, formatos gptq/gptq_v2. | NVIDIA CUDA, GPTQModel e Optimum; execução real testada a 4 bits. |
| **bitsandbytes** | 4 bits NF4/FP4 ou 8 bits INT8. | NVIDIA CUDA e dependências opcionais; testes reais NF4 e INT8. |
| **EXL3** | Pastas de modelo Safetensors quantizadas completas carregadas através de ExLlamaV3; foi testada a geração real com CUDA. | NVIDIA GPU, ambiente Python 3.12 separado e arquitetura compatível; sem substituto CPU. |
| **EXL2** | Carregador ExLlamaV2 dedicado; streaming, cancelamento e descarga testados em GPU. | Selecionar explicitamente o backend CUDA Attention para a configuração de software testada; são necessários o checkpoint completo do modelo e VRAM livre suficiente. |
| **MLX** | Modelos compatíveis em Apple Silicon. | MLX motor e plataforma suportados. |
O Hub agora fixa **LFM3-1.7B** de acordo com a sua recomendação LiquidAI para configurações compatíveis, com as variantes Q4_K_M, Q6_K e Q8_0. O modelo de primeira execução continua a ser o listado na configuração guiada acima.
Filtrar pesos de download de **sob 1 GB a 500 GB e acima** e, em seguida, ordene por ajuste de hardware, tamanho, atualidade ou transferências. Os resultados carregam progressivamente; os filtros aplicam-se aos modelos pesquisados e à sua variante padrão. O conselho de memória utiliza RAM/VRAM disponível, contexto e componentes complementares, sem contagem dupla de memória GPU partilhada.
AWQ 4 bits, GPTQ 4 bits, NF4 e INT8 cada texto gerado num RTX 5070 Laptop utilizando pequenos modelos não treinados criados offline. Isto valida o carregamento e a execução, e não a qualidade ou o desempenho de cada modelo. **Estas adições estão na fonte: são necessárias reconstrução e dependências compatíveis; esta atualização README não atualiza um binário instalado.**
**Medido em RTX 5070 Laptop:** Qwen2.5-0.5B-Instruct, contexto 2,048, prompt 272 tokens, 128 tokens gerados, cinco execuções aquecidas: descodificação mediana **GGUF Q4_K_M 402.7 tokens/s · EXL3 4 bpw 312.5 · EXL2 4 bpw 146.9**. Nenhum benefício de velocidade acima de GGUF foi demonstrado aqui. A quantização/calibração difere e EXL3 falhou num teste aritmético básico; estes resultados não são uma classificação geral de velocidade ou qualidade. [Medições e limites completos](deliverables/exllama-2026-10-30/validation.md).
**TabbyAPI** é uma ligação de servidor opcional, gerida separadamente, compatível com OpenAI, desativada por predefinição. A descoberta e o streaming do modelo EXL3 autenticado foram testados. A rota local gerida ExLlama permanece distinta. [Configuração ExLlama e ligação TabbyAPI](transformers-server/README.md#exl3-first-exl2-second--nvidia-execution).
A classificação adaptada ao hardware padrão favorece os lançamentos mais recentes dentro da mesma camada de compatibilidade e memória disponível. Os modelos instalados não são substituídos automaticamente.
[Configuração Safetensors quantizada](transformers-server/README.md#quantized-safetensors--source-integration-29-october-2026) · [Formatos, prioridades e validação](docs/SUIVI_MOTEURS.md)
As fontes atualizadas acrescentam **componentes geridos opcionais em Configurações para Windows x64**: ambientes Python privados, perfis fixados CPU/CUDA, estimativas e confirmação antes de downloads, verificação, reparação e remoção. Os caminhos de intérprete personalizados permanecem nas opções avançadas. Os motores nativos GGUF mantêm os seus componentes existentes; dispositivos móveis e cloud não descarregam Python/PyTorch desktop. Foram testados três perfis privados de CPU/exportação com dados de teste sintéticos; O mantenedor reporta o uso bem-sucedido do ambiente de trabalho em 1 novembro 2026; Os perfis GPU e a instalação clean-PC ainda necessitam de validação detalhada e separada. [Perfis e limites de ensaio](docs/REPRISE_COMPOSANTS_GERES_80_LANGUES.md). A incorporação da pilha no EXE é adiada.
## 80 linguagens de interface e variantes
**Todos os catálogos 80 cobrem as chaves inglesas 2,429 atuais** em 15 namespaces, incluindo menus, definições, definições, ajuda e controlos de média. As formas plurais e a direção da interface seguem o idioma selecionado. Os idiomas de resposta e de voz dependem separadamente do modelo.
Esta cobertura técnica não certifica a qualidade linguística: **a revisão nativa e a adaptação regional continuam a ser necessárias**. Veja os rótulos nativos e os limites conhecidos no [guia de idiomas](docs/LANGUAGES.md) e [relatório de auditoria](deliverables/interface-audit-2026-10-29/RAPPORT.md).
## Ajudar as pessoas, em todos os setores
Para além da escola e da educação, a nossa ambição é ajudar as pessoas a aprender, a resolver problemas, a criar e a desenvolver projetos úteis em todo o mundo. Novera pretende tornar os avanços atuais do AI mais fáceis de compreender e utilizar, em vários idiomas, níveis de experiência e hardware disponível.
| Setores que queremos ajudar a desenvolver | Exemplos de contributos úteis |
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| Escolas, educação e aprendizagem ao longo da vida | Explicar conceitos, adaptar materiais de aprendizagem e apoiar professores, alunos e famílias. |
| Investigação, ciência e espaço | Explorar literatura, explicar métodos, analisar dados e partilhar conhecimento. |
| Saúde, cuidados e apoio social | Tornar a informação mais fácil de compreender e apoiar a investigação e os fluxos de trabalho profissionais. |
| Agricultura, alimentação e comunidades rurais | Partilhar conhecimento prático, apoiar o planeamento e desenvolver ferramentas úteis localmente. |
| Ambiente, clima, água e biodiversidade | Explicar as evidências, apoiar a observação e ajudar as comunidades a planear projetos. |
| Energia, indústria, construção e artesanato | Documentação de suporte, design, manutenção, aprendizagem técnica e melhoria de processos. |
| Negócios, comércio, finanças e emprego | Ajudar a organizar o trabalho, compreender informação, desenvolver projetos e aprender competências profissionais. |
| Serviços públicos, direito e participação cívica | Tornar os documentos e procedimentos mais fáceis de compreender e a informação mais fácil de aceder. |
| Informática, cibersegurança, robótica e telecomunicações | Ajudar a desenvolver software, compreender sistemas e construir ferramentas úteis. |
| Artes, cultura, media, línguas e património | Apoio à escrita, tradução, imagens, vídeo, projetos criativos e partilha cultural. |
| Transportes, logística, turismo, desporto e vida comunitária | Ajudar no planeamento, comunicação, aprendizagem e iniciativas locais. |
| Acessibilidade, trabalho humanitário e vida quotidiana | Reduzir as barreiras linguísticas e de conhecimento e apoiar as pessoas com assistência prática. |
Estas são orientações para a contribuição e desenvolvimento, e não uma afirmação de que cada aplicação específica do setor já foi entregue ou validada. Queremos uma orientação simples para a utilização diária, opções avançadas claras quando necessário, requisitos transparentes de hardware e cloud e colaboração com pessoas que conheçam cada área e contexto local.
## Estado do projeto
**O Novera 1.0.0 está disponível para Windows, Linux, macOS e Android.** A captura de ecrã mostra uma aplicação Windows compilada localmente pelo mantenedor. As alterações na fonte, os testes direcionados e a validação de hardware são documentados separadamente; isto não valida todos os modelos, plataformas ou contas de cloud.
As compilações manuais GitHub Actions estão ativadas para todas as onze variantes de distribuição. Siga o [resultados de construção e downloads de candidatos verificados](docs/CI_DISTRIBUTIONS.md); a disponibilidade é registada separadamente para cada plataforma. Os candidatos são distintos dos lançamentos de produção assinados. Os requisitos de distribuição estão descritos no [política oficial de libertação](OFFICIAL_RELEASES.md) e [página de lançamentos](https://github.com/TRON-ABS/Novera/releases). Os candidatos existentes com atualização desativada mantêm-se internos. As versões públicas requerem um mecanismo de atualização configurado e verificado; [verificações de assinatura de desktop e os restantes requisitos de lançamento são documentados](docs/LAUNCH_STATUS.md).
## Documentação e contributos
- [Guia do utilizador detalhado](docs/USER_GUIDE.md), [regras de ouro sobre produtos e informações do utilizador (francês)](docs/REGLES_D_OR.md), [modelos e motores](docs/SUIVI_MOTEURS.md).
- [Desenvolvimento](docs/DEVELOPMENT.md), [guia de construção e lançamento](docs/BUILD_AND_RELEASE.md), [versões futuras e preparação de atualização](docs/FUTURES_VERSIONS.md).
- [Painel do projeto](TABLEAU_DE_BORD_NOVERA.md), [guião](ROADMAP.md), [registo de alterações](docs/CHANGELOG.md).
- [Contribuir](CONTRIBUTING.md): código, testes, revisão nativa em 80 idiomas e feedback real do fluxo de trabalho.
## Identidade e licença
Novera é mantido por **TRON-ABS** em [este repositório](https://github.com/TRON-ABS/Novera). Veja o [política de identidade](BRANDING.md) e [política oficial de libertação](OFFICIAL_RELEASES.md).
Novera baseia-se [Jan](https://github.com/janhq/jan), criado por Menlo Research e seus colaboradores. Atribuições originais e de terceiros e o [Licença Apache 2.0](LICENSE) são retidos. Os downloads Jan não são versões Novera.
## Suporte Novera
Como investigador independente, sei como a falta de financiamento pode dificultar a prossecução da investigação.
Se gostaria de fazer parte da aventura Novera, pode apoiar a minha investigação e o desenvolvimento do projeto com uma contribuição voluntária em bitcoin.
Obrigado a todos pelo apoio, contributos, feedback e incentivo. Cada gesto conta nesta aventura!
**Bitcoin (BTC) — rede Bitcoin**
Endereço de receção: `17TXpB1aBj5DxjwEfM3K44zyqhixRzY78i`
Para contribuir, digitalize este código QR com a sua carteira ou copie o endereço acima. Selecione **Bitcoin (BTC), na rede Bitcoin** e escolha o valor que pretende.
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A todos os que iniciam a sua viagem com Novera: que a vossa curiosidade abra novas portas, que as vossas ideias ganhem vida e que cada criação vos leve um pouco mais longe.
TRON-ABS
Sr. Sachet Jean-Marc — Investigador independente — França
A arte do Humano com AI
Obrigado a todos os que contribuem para um mundo melhor. Através das suas descobertas, do trabalho, do apoio mútuo e do conhecimento que transmitem, ajudaram-nos a chegar onde estamos hoje.
Desejamos-lhes o melhor para o futuro, juntamente com todos os que transportam este espírito de partilha e de ajudar os outros a avançar.
Ferramenta de desenvolvimento: 🧠 Codex — GPT-6.1 Sol