Strumenti, framework e modelli per l'IA locale
8 risorse trovate per "Frontier"
API di inferenza per i modelli Claude di Anthropic (Claude 1 dal 2023). Come OpenAI si paga al token, in ingresso e in uscita, con limiti di richiesta per piano: la via frontier senza server propri.
Modello decisionale open da 35B parametri (3B attivi) di Autotrust, fine-tune di Qwen3.5-35B-A3B per classificazione di testo e scoring del rischio. In quantizzazione NVFP4 occupa circa 25,6 GB di VRAM: gira su una GPU da 32 GB senza bisogno di inferenza frontier.
Il modello open più grande di Meta: qualità da frontiera chiusa ma requisiti da datacenter. In pratica richiede multi-GPU ad alta VRAM o il cloud.
Modello open di livello frontiera con contesto da 131K token. Richiede 48-80GB di VRAM, un Mac con memoria unificata o una configurazione multi-GPU.
Il Mac più potente di Apple: M5 Ultra, primo chip a quattro die (due M5 Max uniti da UltraFusion), fino a 36 core CPU, 80 core GPU e 512GB di memoria unificata a 1,2 TB/s. Pensato per modelli frontier-class in locale: MoE da centinaia di miliardi di parametri e RAG su corpora enormi, senza cloud. Il clustering RDMA di più unità porta fino a 3× l'inferenza distribuita.
Il supercomputer desktop di NVIDIA basato su GB300 Grace Blackwell Ultra: fino a 748GB di memoria coerente, fino a 20 petaflop in FP4, CPU Grace a 72 core collegati via NVLink-C2C. Pensato per sviluppare ed eseguire agenti e modelli frontier-class al desk. Annunciato a GTC nel marzo 2025; versione per Windows annunciata il 1 giugno 2026 in arrivo a fine anno. Listino nell'ordine dei 99.000 USD.
API di inferenza per i modelli frontier di OpenAI (serie GPT). Si paga al token: prezzo fisso per milione di token in ingresso e in uscita, senza GPU da gestire e con rate limits per tier di account.
Marketplace di GPU in affitto: i possessori di GPU mettono in vendita la loro capacità e si affittano per ore o per periodo, a prezzi che seguono la domanda. Una via intermedia tra cloud frontier e hardware proprio.
