diff --git a/dist/HANDOFF.md b/dist/HANDOFF.md
index 2e37b28..71c0c2b 100644
--- a/dist/HANDOFF.md
+++ b/dist/HANDOFF.md
@@ -3,18 +3,20 @@
 Point d'entrée unique. Remplace le LLM ExecuTorch/Genie par llama.cpp (fork ql) + Hexagon.
 GGUF, pas de `.pte`. STT reste ORT-QAIRT (inchangé).
 
-## Générique : fait tourner N'IMPORTE QUEL LLM (détection de STRUCTURE au `load`)
-Le JNI détecte la structure du modèle via **`llama_model_is_hybrid` / `llama_model_is_recurrent`** (pas un
-match de string d'archi) et choisit le chemin :
-- **Hybride GDN (qwen3.5 / qwen3next)** → **option C** : prefill HTP → transfert KV → decode CPU (le decode
-  GDN sur HTP est lent, on le garde CPU). Validé (3.5 : mono-tour + mémoire conversationnelle).
-- **Dense (qwen3, llama, …) ou pas de HTP** → **CPU pur** : universel, robuste, jamais de crash. Validé (dense
-  Qwen3-4B cohérent).
-  ⚠ **Pourquoi pas le dense sur HTP** : le **prefill dense sur HTP crashe (`dspqueue_read 0x2e`)** sur prompt
-  réaliste (reproduit aussi en `llama-cli -dev HTP0 -fa 1` ; un prompt minuscule sans fa passait par chance) —
-  bug backend HTP de l'attention dense multi-token, non corrigé. Et le dense a un `.pte` rapide (prefill 451)
-  de toute façon. Donc dense → CPU = le bon choix robuste.
-Les deux cibles (dense + 3.5) tournent, validées via `jni/test_jni_native.cpp` (détection + sortie cohérente).
+## Générique : fait tourner N'IMPORTE QUEL LLM (détecté à l'archi, au `load`, les deux sur HTP)
+Le JNI lit `general.architecture` dans l'en-tête GGUF **avant l'init backend** (pour régler `USE_HMX`), puis route :
+- **Hybride GDN (qwen3.5 / qwen3next)** → **option C** : prefill HTP (**HMX on**) → transfert KV → decode CPU
+  (le decode GDN sur HTP est lent, on le garde CPU). Prefill ~110-180. Validé (mono-tour + mémoire).
+- **Dense (qwen3, …)** → **HTP contexte-unique, matmul HVX (`USE_HMX=0`)** : prefill+decode sur HTP, ~40 prefill
+  (≈3× le CPU 14), decode ~11. Validé (qwen3-4B cohérent, plus de crash).
+- **pas de HTP / échec** → CPU pur (repli universel).
+
+⚠ **Root cause du crash dense-HTP (élucidé)** : le **matmul HMX (fp16 tile)** faute (`dspqueue_read 0x2e`) sur les
+**activations réelles** du dense (« massive activations » de Qwen3 > plage fp16 ; invisible en bench synthétique,
+déclenché par du vrai texte > ~14 tokens). Confirmé : `GGML_HEXAGON_USE_HMX=0` (matmul HVX) supprime le crash,
+`=1` le reproduit ; et `OPFILTER=MUL_MAT` (matmuls→CPU) aussi. → dense en HVX sur HTP. La 3.5 garde HMX (elle ne
+faute pas). TODO backend possible : rendre le matmul HMX robuste aux activations hors plage fp16 (clamp/scale).
+Les deux cibles tournent sur HTP, validées via `jni/test_jni_native.cpp`.
 
 ## Décisions figées cette session
 - **Modèle Speaker = Qwen3.5-4B en variante `q35-lmq4.gguf`** (embeds en Q4 au lieu du Q6_K
diff --git a/dist/jni/kazeia_engine_jni.cpp b/dist/jni/kazeia_engine_jni.cpp
index db5aa64..031125b 100644
--- a/dist/jni/kazeia_engine_jni.cpp
+++ b/dist/jni/kazeia_engine_jni.cpp
@@ -15,6 +15,18 @@
 #include <cstring>
 #include "llama.h"
 #include "ggml-backend.h"
+#include "gguf.h"
+
+// Lit general.architecture dans l'en-tête GGUF SANS init backend (pour décider USE_HMX avant).
+static std::string read_arch(const char* path) {
+    struct gguf_init_params gp = { /*no_alloc=*/true, /*ctx=*/nullptr };
+    gguf_context* g = gguf_init_from_file(path, gp);
+    if (!g) return "";
+    int64_t kid = gguf_find_key(g, "general.architecture");
+    std::string arch = (kid >= 0) ? gguf_get_val_str(g, kid) : "";
+    gguf_free(g);
+    return arch;
+}
 
 struct KEngine {
     llama_model*   m_h;  llama_context* c_h;   // prefill HTP (nullptr si pas de HTP)
@@ -80,33 +92,43 @@ Java_com_kazeia_llm_EngineJni_load(JNIEnv* e, jobject, jstring path, jint nctx)
     std::string p(path_c);
     e->ReleaseStringUTFChars(path, path_c);
 
+    // Détection d'archi AVANT init backend (USE_HMX est latché à l'init).
+    std::string arch = read_arch(p.c_str());
+    const bool hybrid = (arch.find("qwen3next") != std::string::npos) || (arch == "qwen35");
+
+    // Le matmul HMX faute (0x2e) sur les activations réelles du DENSE (massive activations > plage fp16).
+    // -> HMX OFF pour le dense (matmul HVX, stable, ~3x CPU). L'hybride (3.5) garde HMX (prefill rapide, OK).
+    if (!hybrid) setenv("GGML_HEXAGON_USE_HMX", "0", 1);
     setenv("GGML_HEXAGON_GDN_PREFILL", "1", 1);  // sans effet sur les modèles sans GDN
     llama_backend_init();
 
     llama_model* m_h = nullptr; llama_context* c_h = nullptr;
     llama_model* m_c = nullptr; llama_context* c_c = nullptr;
-
-    // Instance CPU — toujours chargée (universelle) et sert à détecter la structure.
-    auto mp_c = llama_model_default_params(); mp_c.n_gpu_layers = 0;
-    m_c = llama_model_load_from_file(p.c_str(), mp_c);
-    if (!m_c) return 0;
-    c_c = make_ctx(m_c, nctx, 4, LLAMA_FLASH_ATTN_TYPE_ENABLED);  // decode/prefill CPU
-
-    const bool hybrid = llama_model_is_hybrid(m_c) || llama_model_is_recurrent(m_c);
     ggml_backend_dev_t htp = find_htp();
 
-    if (hybrid && htp) {
-        // qwen3.5-like (GDN) -> OPTION C : ajoute une instance HTP pour le prefill, decode reste sur c_c (CPU).
-        // (decode GDN sur HTP = lent, donc on le garde CPU.)
+    if (htp) {
         ggml_backend_dev_t devs[2] = { htp, nullptr };
         auto mp_h = llama_model_default_params(); mp_h.n_gpu_layers = 99; mp_h.devices = devs;
         m_h = llama_model_load_from_file(p.c_str(), mp_h);
-        if (m_h) c_h = make_ctx(m_h, nctx, 8, LLAMA_FLASH_ATTN_TYPE_ENABLED);  // prefill HTP
-        fprintf(stderr, "kazeia-engine: modèle HYBRIDE (GDN) -> option C (prefill HTP / decode CPU)\n");
+    }
+    if (m_h && hybrid) {
+        // qwen3.5-like (GDN) -> OPTION C : prefill HTP (HMX) + instance CPU pour le decode (decode GDN HTP = lent).
+        c_h = make_ctx(m_h, nctx, 8, LLAMA_FLASH_ATTN_TYPE_ENABLED);
+        auto mp_c = llama_model_default_params(); mp_c.n_gpu_layers = 0;
+        m_c = llama_model_load_from_file(p.c_str(), mp_c);
+        if (m_c) c_c = make_ctx(m_c, nctx, 4, LLAMA_FLASH_ATTN_TYPE_ENABLED);
+        fprintf(stderr, "kazeia-engine: HYBRIDE GDN (%s) -> option C, prefill HTP+HMX / decode CPU\n", arch.c_str());
+    } else if (m_h) {
+        // dense -> HTP contexte-unique, matmul HVX (HMX off) : prefill+decode HTP, stable, ~3x CPU.
+        c_h = make_ctx(m_h, nctx, 4, LLAMA_FLASH_ATTN_TYPE_ENABLED);
+        fprintf(stderr, "kazeia-engine: DENSE (%s) -> HTP contexte-unique, matmul HVX (HMX off)\n", arch.c_str());
     } else {
-        // dense (qwen3, llama, ...) ou pas de HTP -> CPU pur. Le prefill dense sur HTP crashe (0x2e,
-        // bug backend), et le dense a un .pte rapide ; le CPU est le chemin robuste et universel.
-        fprintf(stderr, "kazeia-engine: modèle DENSE / autre -> CPU pur (prefill+decode CPU)\n");
+        // pas de HTP (ou échec du load HTP) -> CPU pur universel.
+        auto mp_c = llama_model_default_params(); mp_c.n_gpu_layers = 0;
+        m_c = llama_model_load_from_file(p.c_str(), mp_c);
+        if (!m_c) return 0;
+        c_c = make_ctx(m_c, nctx, 4, LLAMA_FLASH_ATTN_TYPE_ENABLED);
+        fprintf(stderr, "kazeia-engine: CPU pur (%s, pas de HTP)\n", arch.c_str());
     }
 
     auto* k = new KEngine{ m_h, c_h, m_c, c_c,
diff --git a/dist/lib/libkazeia_engine.so b/dist/lib/libkazeia_engine.so
index 2869b49..8443112 100755
Binary files a/dist/lib/libkazeia_engine.so and b/dist/lib/libkazeia_engine.so differ