Strumenti, framework e modelli per l'IA locale
12 risorse trovate per "Multilingue"
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.
Modello da 7B veloce ed efficiente, ben tarato sui compiti multilingue europei. Ottima qualità di istruzioni a una frazione del costo dei modelli da 13B in poi.
Modello di sintesi vocale multilingue di NVIDIA: 357M parametri, 12 lingue (italiano e francese inclusi), architettura encoder-decoder transformer. Compatto e pensato per esecuzione in locale a bassa latenza; pesi disponibili su Hugging Face.
Sintesi vocale in locale a bassa latenza basata su ONNX: genera parlato naturale da testo in tempo quasi reale, anche su CPU. Multilingue (italiano incluso) e facile da integrare nei pipeline: download del modello, una riga di comando. MIT.
Modello da 3 miliardi di parametri con ottimo supporto multilingue, incluso l'italiano. Buono equilibrio tra qualità e requisiti hardware per riepilugi e stesure.
Il modello dense aperto migliore della sua classe, con supporto multilingue di prim'ordine in italiano, francese e altre lingue europee. Richiede configurazioni da 48-80GB.
Il modello dense 8B della famiglia Qwen3: 8,19B di parametri, contesto nativo di 40K token (espandibile con YaRN) e ragionamento in modalità think/non-think attivabile per prompt. Licenza Apache 2.0. È il punto di equilibrio per l'uso locale su GPU da 8-12GB: in Q4_K_M occupa circa 5GB, lasciando spazio per contesto lungo.
Il modello dense multimodale della generazione Qwen3.8 di Alibaba: 27,78B di parametri, input testo+immagini+video e contesto nativo di 262K token. Licenza Apache 2.0. L'attenzione ibrida (DeltaNet lineare + GQA) riduce la KV cache di circa il 75% rispetto a un transformer standard: in Q4_K_M sta su una singola GPU da 24GB.
