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12 resources found for "Multilingue"
Google's open model family in 1B, 4B, 12B and 27B sizes. 128K-token context, 140+ supported languages and multimedia input (text and images). An excellent choice for RAG and long documents on consumer hardware.
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.
Compact model from Google's Gemma 4 family: 8B total parameters, of which 4.5B effective thanks to per-layer embeddings (PLE). 131K-token context, 140+ languages, text+image and audio input. The entry size of the Gemma 4 family for local use on 8-16GB.
Fast, efficient 7B model, well-tuned for multilingual European tasks. Excellent instruction quality at a fraction of the cost of 13B+ models.
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.
3B-parameter model with excellent multilingual support, including Italian. Good balance of quality and hardware requirements for summarization and drafting.
The top open dense model of its class, with first-class multilingual support for Italian, French and other European languages. Needs 48-80GB setups.
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.
