Outils, frameworks et modèles pour l'IA locale
12 ressources trouvées pour "Multilingue"
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.
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.
Modèle compact de la famille Gemma 4 de Google : 8B de paramètres au total, dont 4,5B effectifs grâce aux embeddings par couche (PLE). Contexte de 131K tokens, plus de 140 langues, entrées texte+images et audio. La taille d'entrée de la famille Gemma 4 pour l'usage local sur 8-16GB.
Modèle de 7B rapide et efficace, bien calibré pour les tâches multilingues européennes. Excellente qualité d'instruction à une fraction du coût des modèles 13B et plus.
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.
Modèle de 3 milliards de paramètres au soutien multilingue excellent, y compris l'italien. Bon équilibre entre qualité et exigences matérielles pour résumés et rédaction.
Le meilleur modèle dense open de sa classe, avec un soutien multilingue de premier ordre en italien, en français et dans d'autres langues européennes. Exige 48-80 Go.
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.
