Strumenti, framework e modelli per l'IA locale
7 risorse trovate per "Gemma"
Famiglia di modelli open di Google nelle taglie 1B, 4B, 12B e 27B. Contesto di 128K token, oltre 140 lingue supportate e input multimediali (testo e immagini). Ottima scelta per RAG e documenti lunghi su hardware consumer.
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.
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.
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.
Modello compatto della famiglia Gemma 4 di Google: 8B di parametri totali, di cui 4,5B effettivi grazie agli embedding per livello (PLE). Contesto di 131K token, oltre 140 lingue, input testo+immagini e audio. La taglia di ingresso della famiglia Gemma 4 per l'uso locale su 8-16GB.
Google DeepMind: i modelli Gemma sono la linea open-weight di Google — compatti, multilingua e multimediali, con licenza permissiva. La famiglia Gemma 4 (2026) arriva a 256K di contesto. I modelli nel catalogo sono le risorse figlie.
Framework open source per il fine-tuning unificato di 100+ LLM e VLM (Qwen, Llama, Mistral, Gemma): da SFT completo a LoRA, QLoRA e DPO, con WebUI integrata e avvio da un singolo file YAML. Progetto di riferimento della community (ACL 2024).
