GLM-5.3 is live. Run Z.ai's latest model on Friendli Model APIs. Try it today ➜
german-gimenez
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
Model Details
Model Provider
german-gimenez
Model Tree
Qwen/Qwen3.8-27B
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
qwen3_xml de
vLLM): llamadas correctas, argumentos válidos y recuperación ante fallos.ask_clarification)
cuando la tarea es ambigua; escala en vez de prometer lo que no puede.Napsix cree en eficiencia, no en fuerza bruta: cada tarea va al modelo del tamaño correcto. Pero el asistente de la casa necesitaba tres cosas que ningún modelo externo daba juntas: control del protocolo de herramientas, privacidad de los datos del producto y costo predecible. Entonces lo entrenamos:
qwen3.8-max) → conversaciones con
el chat template real de Qwen y tool-calls verificables.napsix/mato-v1.0 y rollback de un comando.Mato V1.0 está sirviendo en producción desde el 2026-09-17.
bash
curl https://www.napsix.com/api/gateway/v1/chat/completions \-H "Authorization: Bearer nsx_live_TU_KEY" \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model":"napsix/mato-v1.0","messages":[{"role":"user","content":"Hola Mato"}]}'
También es drop-in con el SDK de OpenAI: cambiá baseURL y listo
(docs).
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom peft import PeftModelbase = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3.8-27B", torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")tok = AutoTokenizer.from_pretrained("german-gimenez/mato-v1.0-sft")model = PeftModel.from_pretrained(base, "german-gimenez/mato-v1.0-sft")
bash
vllm serve Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 \--enable-lora --max-lora-rank 32 \--lora-modules mato-tuned=german-gimenez/mato-v1.0-sft \--tool-call-parser qwen3_xml --enable-auto-tool-choice
| Base | Qwen/Qwen3.8-27B (Apache-2.0) |
| Adapter | LoRA all-linear · r=32 · alpha=64 · 233M params (0.86%) |
| Entrenamiento | QLoRA NF4, seq 4096, 6 epochs, 1×H100 spot |
| Eval (judge LLM) | comportamiento: 6–2–1 vs base · tool-calling: sin regresión |
| Serving | FP8 + LoRA + MTP + 256k · 3 réplicas spot auto-gestionadas |
| Idiomas | Español (neutro B2B) · Portugués · Inglés |
Mato V1.0 is Napsix's in-house assistant model: a LoRA SFT adapter over
Qwen/Qwen3.8-27B, trained on real (anonymized) product traces distilled with
an in-family teacher. It excels at tool calling, the XIA brand voice
(neutral professional Spanish, Portuguese, English) and Napsix product
knowledge — grounded, concise and honest. Serving: FP8 + LoRA + MTP + 256k on
spot H100s. Try it free via our OpenAI-compatible gateway:
https://www.napsix.com/api/gateway/v1 (model napsix/mato-v1.0) —
https://www.napsix.com/mato
Mato V1.0 by Napsix — https://www.napsix.com/mato