Instructions to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

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How to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with 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 Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

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 Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

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 Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

Use Docker

docker model run hf.co/Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

LM Studio
Jan

vLLM

How to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

Ollama
How to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with Ollama:
```
ollama run hf.co/Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16
```

Unsloth Studio

How to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with Unsloth Studio:

Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF to start chatting

Install Unsloth Studio (Windows)

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF to start chatting

Docker Model Runner
How to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16
```

Lemonade

How to use Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF:F16

Run and chat with the model

lemonade run user.Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF-F16

List all available models

lemonade list

Atomic Chat

Cygnis Alpha 2 (GGUF Versions)

Developed by CygnisAI (simonc-44)

Présentation

Cygnis Alpha 2 est un modèle de langage de 8 milliards de paramètres, conçu pour offrir une génération de texte fluide, cohérente et performante, avec une optimisation particulière pour le français.

Cette version au format GGUF permet une exécution locale rapide et efficace sur du matériel grand public (CPU et GPU), tout en conservant d’excellentes performances.

Quantifications disponibles

Fichier	Méthode	Taille	Usage recommandé	Performance
`cygnis_alpha_v2.f16.gguf`	F16	16.1 GB	Serveurs / archivage	100% (référence)
`cygnis_alpha_v2.Q8_0.gguf`	Q8_0	8.5 GB	Usage avancé (RAM > 16GB)	99.9%
`cygnis_alpha_v2.Q4_K_M.gguf`	Q4_K_M	4.9 GB	Standard (recommandé)	98.5%

Installation rapide

LM Studio / AnythingLLM

Copiez l’URL de ce dépôt Hugging Face
Collez-la dans la barre de recherche de votre application
Téléchargez la version Q4_K_M pour un équilibre optimal

Ollama

Créez un fichier Modelfile :

FROM ./cygnis_alpha_v2.Q4_K_M.gguf

TEMPLATE """### Système: {{ .System }}
### Utilisateur: {{ .Prompt }}
### Assistant: """

PARAMETER stop "###"

Puis lancez :

ollama create cygnis-alpha-2 -f Modelfile
ollama run cygnis-alpha-2

Format de prompt (Chat Template)

Pour de meilleurs résultats :

### Système: Vous êtes Cygnis, une intelligence artificielle sophistiquée.
### Utilisateur: Bonjour, peux-tu m'aider à rédiger un article ?
### Assistant:

Points forts

Optimisé pour le français
Rapide en local (GGUF)
Bon équilibre performance / taille
Compatible roleplay et assistants conversationnels
Facile à intégrer (LM Studio, Ollama, llama.cpp)

Licence & crédits

Auteur : simonc-44
Organisation : CygnisAI
Licence : Apache 2.0

Objectif du projet

Cygnis vise à proposer une alternative performante et accessible aux grands modèles, tout en restant exécutable localement et optimisé pour les utilisateurs francophones.

Downloads last month: 83

GGUF

Model size

8B params

Architecture

llama

Hardware compatibility

2-bit

16-bit

Collection including Simonc-44/Cygnis-Alpha-2-8B-v0.2-GGUF

Cygnis Alpha 2

Collection

A sovereign 8B reasoning engine, open-weight, featuring a refined SFT architecture that fuses deep logic, chain-of-thought (CoT) and autonomous agenti • 9 items • Updated Mar 27