How to use from
llama.cpp
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
Use Docker
docker model run hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:
Quick Links

Stela-27B v0.2 — GGUF quantizations

Quantizações GGUF do modelo daliu3/stela-27b-v0.2 — fine-tuning de unsloth/Qwen3.6-27B (QLoRA, r=64, α=64) para legislação brasileira aplicada a profissionais regulados (advogados, contadores, engenheiros), com Language-Mixed Chain-of-Thought (raciocínio em PT-BR com termos técnicos em EN, resposta final em PT-BR).

Sobre o Stela-27B

Stela-27B é um modelo open-source de 27 bilhões de parâmetros especializado no triângulo profissional brasileiro: Direito (advogado), Contabilidade (contador), Engenharia (engenheiro) — além de conhecimento transversal (LGPD, Lei 14.133, LAI, ABNT 6023). O nome é referência à estela do Código de Hammurabi.

Dataset Fase 2: 920 exemplos (700 sintéticos via DeepSeek-V4-Pro + 291 tier-3 auto-extraídos via Claude Code headless a partir de Soluções COSIT/DISIT, Súmulas CARF/STF/STJ/TST e OJs TST).

Loss train: 0.9087 • Loss eval (holdout 71 ex): 0.9782 • VRAM: 27.78 GB • Tempo: 59.08 min (A100 80GB).

Quantizações disponíveis

Arquivo Quantização Tamanho RAM mínima Recomendação
stela-27b-v0.2.BF16.gguf BF16 50.90 GB ~60 GB Sem perda; só para A100/H100
stela-27b-v0.2.Q4_K_M.gguf Q4_K_M 15.66 GB ~20 GB Recomendado para inferência local (laptops com 24+ GB RAM)
stela-27b-v0.2.Q8_0.gguf Q8_0 27.05 GB ~32 GB Maior qualidade, ainda viável em workstation

Nota: O arquivo *-mmproj.gguf é o projetor multimodal do Qwen3.6-VL e > não é necessário para inferência de texto puro (caso de uso do Stela).

Como usar

Ollama (recomendado para uso local)

ollama pull hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
ollama run hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M

llama.cpp

huggingface-cli download daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF stela-27b-v0.2.Q4_K_M.gguf --local-dir ./stela-gguf
./llama-cli -m ./stela-gguf/stela-27b-v0.2.Q4_K_M.gguf     -p "Qual o regime de apuração do PIS/COFINS para empresa do Lucro Real?" -n 1024

Python (llama-cpp-python)

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
    repo_id="daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF",
    filename="*Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=8192,
    n_gpu_layers=-1,
)

resp = llm.create_chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Você é Stela, assistente especializado em legislação brasileira."},
        {"role": "user", "content": "Quais os requisitos da NR-35 para trabalho em altura?"},
    ],
    max_tokens=1024,
)
print(resp["choices"][0]["message"]["content"])

Limitações

  • Versão intermediária (v0.2): avaliação formal em OAB-Bench/CFC/CREA em andamento.
  • Desbalanceamento por perfil: engenheiro (17,7%) e transversal (3,5%) sub-representados vs alvo 25%/5%. Performance em NRs/NBRs pode ser inferior às áreas de direito e contabilidade.
  • Não substitui consulta profissional: para decisões oficiais (parecer, laudo, ART), consulte profissionais habilitados e a legislação vigente.
  • Dataset misto (sintético + tier-3 auto-extraído): pode conter erros herdados dos modelos professores (DeepSeek-V4-Pro, Claude Sonnet 4.6).

Citação

@misc{stela27b2026v02,
  title         = {Stela-27B v0.2: LLM Especializado em Legislação Brasileira para Profissionais Regulados},
  author        = {Camilo, Leonardo},
  year          = {2026},
  publisher     = {HuggingFace},
  howpublished  = {\url{https://huggingface.co/daliu3/stela-27b-v0.2}}
}

Licença

Apache 2.0 — mesma do modelo base unsloth/Qwen3.6-27B.

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GGUF
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27B params
Architecture
qwen35
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Base model

Qwen/Qwen3.6-27B
Quantized
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