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SpatialOPSD : l'intelligence spatiale qui s'apprend toute seule

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Source:Hugging Face
Un nouveau paper montre comment un modèle multimodal peut intérioriser la capacité de raisonnement spatial d'un agent utilisant des outils, en réduisant le coût d'Inférence : le modèle apprend à partir de traces vérifiées de ses propres exécutions, sans dépendre d'outils externes.
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Ressources liées

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Gemma 3

Modèles

Famille de modèles open de Google en tailles 1B, 4B, 12B et 27B. Contexte de 128K tokens, plus de 140 langues supportées et entrées multimédias (texte et images). Excellent choix pour le RAG et les documents longs sur du matériel grand public.

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Gemma 3 4B

Modèles

La taglia compatta della famiglia Gemma 3 di Google: 4,32B di parametri, contesto di 128K token e supporto nativo a 140+ lingue (incluso l'italiano), con input testo+immagini. Licenza Gemma (uso commerciale con condizioni). In Q4_K_M occupa circa 2,9GB: gira su GPU da 8GB e su CPU moderne.

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Gemma 4 12B

Modèles

La taglia 12B della famiglia Gemma 4 di Google: 11,95B dense, contesto 256K e multimodalità integrata senza encoder separati (testo+immagini+audio). Licenza Apache 2.0. In Q4_K_M occupa circa 7,4GB: il punto di equilibrio tra qualità e requisiti hardware per l'uso locale su 8-16GB.

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Gemma 4 26B A4B

Modèles

Il modello MoE della famiglia Gemma 4: 25,2B di parametri totali con 3,8B attivi per token. Contesto 256K, input testo+immagini, oltre 140 lingue, Apache 2.0. In Q4_K_M pesa circa 16,8GB: la scelta per chi ha 24GB di VRAM e vuole qualità da modello grande con velocità da modello piccolo.

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