---
license: mit
datasets:
- Mattimax/DACMini_Refined
- Mattimax/Camoscio-ITA
language:
- it
- en
library_name: transformers
tags:
- DAC
- M.INC.
- conversational
---

## ☕ Support the project

[![Buy Me a Coffee](https://img.shields.io/badge/Support-Buy%20Me%20a%20Coffee-FFDD00?style=for-the-badge&logo=buymeacoffee&logoColor=black)](https://www.buymeacoffee.com/marzomattye)

## 🇮🇹 ITALIANO

# 📘 Model Card — Mattimax/DAC5-3B

## 🧠 Informazioni Generali

* **Nome:** Mattimax/DAC5-3B
* **Serie:** DAC (DATA-AI Chat) – 5ª versione
* **Autore:** Mattimax
* **Research Lab / Azienda:** MINC01
* **Base Model:** Qwen – Qwen2.5-3B-Instruct

DAC5-3B è attualmente il modello più avanzato e sperimentale della serie DAC, progettato per massimizzare qualità conversazionale, integrandosi al meglio con **server MCP** e performance tecnica su architettura 3B.

---

# 🏗 Architettura Tecnica

### Core Architecture

* **Architettura:** Qwen2ForCausalLM
* **Parametri:** ~3B
* **Numero layer:** 36
* **Hidden size:** 2048
* **Intermediate size:** 11008
* **Attention heads:** 16
* **Key/Value heads (GQA):** 2
* **Attivazione:** SiLU
* **Norm:** RMSNorm (eps 1e-6)
* **Tie word embeddings:** Yes

### Attention

* Full attention su tutti i 36 layer
* Attention dropout: 0.0
* Sliding window: disabilitato
* GQA (Grouped Query Attention) → maggiore efficienza memoria

### Positional Encoding

* **Max position embeddings:** 32768
* **RoPE theta:** 1,000,000
* RoPE scaling: None

### Precision & Performance

* Torch dtype: bfloat16
* Quantizzazione training: 4-bit (NF4)
* Cache abilitata per inference
* Ottimizzato con Unsloth (fixed build 2026.2.1)

### Tokenizer

* **Vocab size:** 151,936
* EOS token id: 151645
* PAD token id: 151654

---

# 🎯 Obiettivo del Modello

DAC5-3B è stato progettato per:

* 🇮🇹 Massima qualità in italiano
* ⚡ Alta efficienza su GPU consumer
* 🧩 Conversazione coerente multi-turn
* 🛠️ Supporto tecnico e coding leggero
* 🧠 Migliore stabilità rispetto ai DAC precedenti

È un modello orientato a sviluppatori indipendenti, maker e sistemi offline (come OpenClaw, Claude Code, OpenCode, ecc...)

---

# 📚 Dataset & Specializzazione

Il fine-tuning supervisionato è stato effettuato su un mix altamente selezionato di dataset italiani:

* Camoscio-ITA
* DACMini Refined
* Conversazioni sintetiche italiane ad alta qualità

### Strategia

* Dataset limitato ma ad alta densità informativa (~20k esempi)
* Minimizzazione del rumore
* Focus su chiarezza e coerenza
* Riduzione delle risposte generiche tipiche dei 3B

---

# 🚀 Capacità Principali

DAC5-3B eccelle in:

* Spiegazioni tecniche
* Scrittura strutturata
* Programmazione livello medio
* Traduzione IT ↔ EN
* Brainstorming progettuale
* Assistenti locali offline
* Supporto allo studio

---

# 📊 Differenze rispetto ai DAC precedenti

✔ Maggiore stabilità nelle risposte lunghe
✔ Meno ripetizioni
✔ Migliore controllo del tono
✔ Risposte più dirette
✔ Migliore allineamento alle istruzioni

DAC5 rappresenta il punto più alto raggiunto finora nella serie.

---

# ⚠️ Limitazioni

* Contesto di training effettivo: 1024 token
* Non ottimizzato per tool calling complesso
* Non specializzato in matematica avanzata
* Può degradare su reasoning multi-step molto profondo
* Modello sperimentale

---

# 💻 Requisiti Hardware

### Inference consigliata

* GPU 6–8GB VRAM (quantizzato)
* Oppure CPU moderna con GGUF

Compatibile con:

* PC consumer
* Mini workstation
* Sistemi edge
* Setup locali offline

---

# 🔬 Filosofia DAC

La serie DAC nasce con l'obiettivo di:

> Spingere al massimo modelli compatti, ottimizzando qualità reale invece di scalare solo i parametri.

DAC5-3B è il risultato più maturo di questa filosofia:
qualità elevata su architettura 3B con risorse contenute.

---

# 🧪 Stato del Modello

🟡 **Sperimentale ma stabile**
È il miglior modello della serie DAC fino ad oggi, ma rimane parte di un ciclo evolutivo continuo.

---

## 📚 Citation

Se utilizzi **Mattimax/DAC5-3B** nei tuoi lavori di ricerca, progetti o pubblicazioni, puoi citarlo nel seguente modo:

```bibtex
@misc{mattimax_dac5_3b_2026,
  author       = {Mattimax},
  title        = {DAC5-3B: Fifth Iteration of the Dynamic Adaptive Core Series},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  organization = {MINC01},
  note         = {Experimental Italian-specialized 3B language model},
  url          = {https://huggingface.co/Mattimax/DAC5-3B}
}
```

Citazione testuale breve:

> Mattimax. *DAC5-3B: Fifth Iteration of the Dynamic Adaptive Core Series*. 2026. MINC01 Research Lab.

---

---

## 🇬🇧 ENGLISH

# 📘 Model Card — Mattimax/DAC5-3B

## 🧠 General Information

* **Name:** Mattimax/DAC5-3B
* **Series:** DAC (DATA-AI Chat) – 5th version
* **Author:** Mattimax
* **Research Lab / Company:** MINC01
* **Base Model:** Qwen – Qwen2.5-3B-Instruct

DAC5-3B is currently the most advanced and experimental model in the DAC series, designed to maximize conversational quality, integrating better with **MCP servers** and technical performance on a 3B architecture.

---

# 🏗 Technical Architecture

### Core Architecture

* **Architecture:** Qwen2ForCausalLM
* **Parameters:** ~3B
* **Number of layers:** 36
* **Hidden size:** 2048
* **Intermediate size:** 11008
* **Attention heads:** 16
* **Key/Value heads (GQA):** 2
* **Activation:** SiLU
* **Norm:** RMSNorm (eps 1e-6)
* **Tie word embeddings:** Yes

### Attention

* Full attention across all 36 layers
* Attention dropout: 0.0
* Sliding window: disabled
* GQA (Grouped Query Attention) → improved memory efficiency

### Positional Encoding

* **Max position embeddings:** 32768
* **RoPE theta:** 1,000,000
* RoPE scaling: None

### Precision & Performance

* Torch dtype: bfloat16
* Training quantization: 4-bit (NF4)
* Cache enabled for inference
* Optimized with Unsloth (fixed build 2026.2.1)

### Tokenizer

* **Vocab size:** 151,936
* EOS token id: 151645
* PAD token id: 151654

---

# 🎯 Model Objective

DAC5-3B was designed for:

* 🇮🇹 Maximum Italian language quality
* ⚡ High efficiency on consumer GPUs
* 🧩 Coherent multi-turn conversations
* 🛠️ Technical support and light coding
* 🧠 Improved stability compared to previous DAC versions

It is oriented toward independent developers, makers, and offline systems (such as OpenClaw, Claude Code, OpenCode, etc.).

---

# 📚 Dataset & Specialization

Supervised fine-tuning was performed on a highly curated mix of Italian datasets:

* Camoscio-ITA
* DACMini Refined
* High-quality synthetic Italian conversations

### Strategy

* Limited but high-density dataset (~20k samples)
* Noise minimization
* Focus on clarity and coherence
* Reduction of generic 3B-style responses

---

# 🚀 Core Capabilities

DAC5-3B excels at:

* Technical explanations
* Structured writing
* Intermediate-level programming
* IT ↔ EN translation
* Project brainstorming
* Offline local assistants
* Study support

---

# 📊 Differences from Previous DAC Versions

✔ Greater stability in long responses
✔ Fewer repetitions
✔ Better tone control
✔ More direct answers
✔ Improved instruction alignment

DAC5 represents the highest point reached so far in the series.

---

# ⚠️ Limitations

* Effective training context: 1024 tokens
* Not optimized for advanced tool calling
* Not specialized in advanced mathematics
* May degrade in very deep multi-step reasoning
* Experimental model

---

# 💻 Hardware Requirements

### Recommended Inference

* 6–8GB VRAM GPU (quantized)
* Or modern CPU with GGUF

Compatible with:

* Consumer PCs
* Mini workstations
* Edge systems
* Offline local setups

---

# 🔬 DAC Philosophy

The DAC series was created with the goal of:

> Pushing compact models to their limits, optimizing real quality instead of merely scaling parameters.

DAC5-3B is the most mature result of this philosophy:
high quality on a 3B architecture with limited resources.

---

# 🧪 Model Status

🟡 **Experimental but stable**
It is the best model in the DAC series to date, but remains part of an ongoing evolutionary cycle.

---

## 📚 Citation

If you use **Mattimax/DAC5-3B** in research work, projects, or publications, you may cite it as follows:

```bibtex
@misc{mattimax_dac5_3b_2026,
  author       = {Mattimax},
  title        = {DAC5-3B: Fifth Iteration of the Dynamic Adaptive Core Series},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  organization = {MINC01},
  note         = {Experimental Italian-specialized 3B language model},
  url          = {https://huggingface.co/Mattimax/DAC5-3B}
}
```

Short textual citation:

> Mattimax. *DAC5-3B: Fifth Iteration of the Dynamic Adaptive Core Series*. 2026. MINC01 Research Lab.