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Catalogo dei Modelli LLM as a Service

Panoramica​

Cloud Temple LLMaaS propone 56 modelli linguistici di grandi dimensioni attentamente selezionati e ottimizzati per soddisfare i requisiti SecNumCloud più rigorosi. Il nostro catalogo copre l'intero spettro, dai micro-modelli ultra-efficienti ai modelli estremamente grandi.

Statistiche Globali​

MetricaValore
Numero totale di modelli56 modelli
Contesto minimo512 token
Contesto massimo1,000,000 token
ConformitàSecNumCloud ✅ HDS ✅ Sovranità ✅ C5 ✅
Localizzazione100% Francia 🇫🇷

Tariffazione​

Tipo di utilizzoPrezzo
Token di input1.8€ / milione di token
Token di output8€ / milione di token
Ragionamento avanzato8€ / milione di token
Reranking dei documenti4€ / milione di token rerankati
Batch asincrono (input)0.9€ / milione di token
Batch asincrono (output)4€ / milione di token

Modelli Chat & Ragionamento​

Modelli generalisti per il dialogo, l'analisi, il ragionamento e i compiti multilingue.

cogito:32b​

Deep Cogito • 32B parametri • Contesto : 32,000 token

Modello di ragionamento analitico avanzato, progettato per la scomposizione di problemi complessi e la verifica logica.

Specifiche tecniche:

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Ragionamento Comprensione Analisi

Casi d'uso :

  • Analisi di scenari multifattoriali
  • Risoluzione di problemi scientifici con dimostrazione formale
  • Sistemi esperti (giuridico, medico, tecnico)

gemma3:27b​

Google • 27B parametri • Contesto : 120,000 token

Modello multimodale di Google con visione integrata e supporto per oltre 140 lingue. Contesto di 120K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 23 token/secondo
  • Consumo : 5.80 kWh/milione di token
  • Licenza : Google Gemma Terms of Use
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Vision Agent Grand Contexte

Casi d'uso :

  • Analisi di documenti con contesto esteso (120K tokens)
  • Elaborazione simultanea di immagini e testo
  • Estrazione strutturata da PDF e documenti scansionati

glm-4.7-flash:30b​

Zhipu AI • 30B parametri • Contesto : 120.000 token

Modello rapido con un eccellente equilibrio prestazioni/latenza per il ragionamento e l'analisi.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 88 token/secondo
  • Consumo : 1.58 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Rapido Contesto Esteso Multilingue

Casi d'uso :

  • Assistenti conversazionali rapidi
  • Analisi di documenti lunghi (120k tokens)
  • Attività di ragionamento a bassa latenza

gpt-oss:120b​

OpenAI • 120B parametri • Contesto : 120,000 token

Modello open-weight all'avanguardia di OpenAI con ragionamento configurabile e catena di pensiero trasparente.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 94 token/secondo
  • Consumo : 2.37 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : MoE Agent Raisonnement Open-Source Très Large

Casi d'uso :

  • Agenti conversazionali avanzati con ragionamento complesso
  • Applicazioni che richiedono trasparenza nel processo di ragionamento
  • Scenari aziendali che richiedono una licenza permissiva

gpt-oss:20b​

OpenAI • 20B parametri • Contesto : 120.000 token

Versione compatta del modello OpenAI, ottimizzata per un'inferenza rapida con buone capacità di ragionamento.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 41 token/secondo
  • Consumo : 3,25 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Posizione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : MoE Agente Ragionamento Open-Source Compatto Rapido

Casi d'uso :

  • Inferenza rapida con buone capacità di ragionamento
  • Casi d'uso agentic (chiamate di funzioni, navigazione web, esecuzione di codice)
  • Applicazioni con budget di calcolo limitato

llama3.3:70b​

Meta • 70B parametri • Contesto : 132,000 token

Modello multilingue di Meta, eccellente nel dialogo naturale e nella comprensione sfumata in 8 lingue.

Specifiche tecniche:

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tags : Agent Dialogue Multilingue

Casi d'uso :

  • Chatbot multilingue (8 langues)
  • Analisi di documenti giuridici o tecnici di grandi dimensioni
  • Generazione di testi strutturati con fedeltà stilistica

ministral-3:14b​

Mistral AI • 14B parametri • Contesto: 250.000 token

Il più potente della famiglia Ministral, con capacità avanzate di ragionamento e codifica. Contesto di 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 28 token/secondo
  • Consumo : 4,74 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tags : Haute Performance Raisonnement Code

Casi d'uso :

  • Risoluzione di problemi complessi
  • Assistenti per la codifica e l'ingegneria
  • Analisi approfondita di documenti con ragionamento

ministral-3:3b​

Mistral AI • 3B parametri • Contesto : 250.000 token

Modello compatto Mistral, performante nonostante le dimensioni ridotte. Contesto di 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 22 token/secondo
  • Consumo : 1,75 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Compatto Efficiente

Casi d'uso :

  • Assistenti personali reattivi
  • Classificazione e instradamento rapidi
  • Compiti semplici con contesto ampio

ministral-3:8b​

Mistral AI • 8B parametri • Contesto: 250,000 token

Modello intermedio di Ministral con un eccellente compromesso prestazioni/velocità. Contesto di 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 40 token/secondo
  • Consumo : 3.33 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Efficiente Ragionamento

Casi d'uso :

  • Assistenti conversazionali avanzati
  • Analisi di documenti ed estrazione di informazioni
  • Buon compromesso velocità/qualità

mistral-small3.2:24b​

Mistral AI • 24B parametri • Contesto: 128,000 token

Modello Mistral con miglioramento del rispetto delle istruzioni, function calling robusto e capacità vision. Rilevamento integrato di contenuti problematici.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 28 token/secondo
  • Consumo : 5.05 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ✅ Sicurezza

Tag : Visione Agente Sicurezza Instruction Following

Casi d'uso :

  • Agent conversazionali affidabili con rispetto delle istruzioni preciso
  • Integrazione di strumenti esterni tramite function calling
  • Applicazioni che richiedono filtraggio di sicurezza nativo

mistral-small4:119b​

Mistral AI • 119B parametri • Contesto : 262,144 token

Modello Mistral ad alte prestazioni (119B) con visione, sicurezza integrata e contesto di 262K token. Rapido (100 t/s).

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 100 token/secondo
  • Consumo : 2.00 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ✅ Sicurezza

Tag : Visione Agente Sicurezza Contesto Esteso Rapido

Casi d'uso :

  • Agent conversazionali ad alte prestazioni con visione
  • Analisi di documenti molto lunghi (262K token)
  • Applicazioni critiche che richiedono affidabilità e sicurezza

nemotron-3-super:120b​

NVIDIA • 120B parametri • Contesto : 1,000,000 token

Modello NVIDIA ottimizzato per agenti collaborativi, ragionamento a lungo termine e carichi di lavoro ad alto volume. Contesto da 1M token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 72 token/secondo
  • Consumo : 1.93 kWh/milione di token
  • Licenza : NVIDIA Community License
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Ragionamento Contesto Lungo

Casi d'uso :

  • Agenti autonomi con chiamate multiple agli strumenti
  • Automazione di workflow ad alto volume
  • Analisi di documenti lunghi con estrazione precisa

nemotron-cascade:30b​

NVIDIA • 30B parametri • Contesto : 1,000,000 token

Modello NVIDIA specializzato in matematica (médaille d'or IMO 2025) e decomposizione dei problemi. Contesto 1M token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 130 token/secondo
  • Consumo : 1,93 kWh/milione di token
  • Licenza : NVIDIA Community License
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Ragionamento Grande Contesto Matematica

Casi d'uso :

  • Risoluzione di problemi matematici complessi
  • Agenti con chiamate multiple agli strumenti
  • Analisi di documenti lunghi

nemotron3-nano:30b​

NVIDIA • 30B parametri • Contesto : 1,000,000 token

Modello NVIDIA ultra-veloce (160 t/s) con ragionamento e function calling. Contesto di 1M token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 160 token/secondo
  • Consumo : 1.56 kWh/milione di token
  • Licenza : NVIDIA Community License
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Ragionamento Contesto Esteso Veloce

Casi d'uso :

  • Agenti autonomi che richiedono una risposta rapida
  • Ragionamento logico e risoluzione dei problemi
  • Analisi di documenti lunghi con estrazione precisa

olmo-3:32b​

AllenAI • 32B parametri • Contesto : 65,536 token

Primo modello di ragionamento completamente open source a questa scala. Trasparenza totale (dati, codice, pesi).

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 22 token/secondo
  • Consumo : 5.98 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Open-Source Contesto Esteso Ragionamento Trasparente Codice Alte Prestazioni

Casi d'uso :

  • Ragionamento complesso e risoluzione di problemi multi-fase
  • Sviluppo software con trasparenza del processo decisionale
  • Attività critiche che richiedono una completa auditabilità

olmo-3:7b​

AllenAI • 7B parametri • Contesto : 65.536 token

Modello completamente open source ed efficiente, eccellente in matematica e programmazione con trasparenza totale.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 35 token/secondo
  • Consumo : 1,13 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tags : Open-Source Grand Contexte Transparent Efficient Maths Code

Casi d'uso :

  • Ricerca accademica che richiede una riproducibilità totale
  • Programmazione e risoluzione di problemi matematici
  • Analisi di documenti con tracciabilità completa

qwen3-2507-think:4b​

Qwen Team • 4B parametri • Contesto : 250.000 token

Modello compatto ottimizzato per il ragionamento profondo (logica, matematica, scienza, codice). Contesto di 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 55 token/secondo
  • Consumo : 2,42 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Ragionamento Grande Contesto Compatto Veloce

Casi d'uso :

  • Ragionamento complesso (logica, matematica, scienza, codice)
  • Agenti con lunga cronologia di conversazione (250K token)
  • Analisi di documenti di grandi dimensioni con ragionamento profondo

qwen3-2507:235b​

Qwen Team • 235B parametri • Contesto : 200,000 token

Modello più potente del catalogo (235B parametri, 22B attivi). Eccelle in matematica, codifica e ragionamento logico.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 56 token/secondo
  • Consumo : 3.97 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : MoE Agente Ragionamento Molto Grande

Casi d'uso :

  • Risoluzione di problemi matematici e logici complessi
  • Attività che richiedono un'ampia base di conoscenze
  • Assistente di codifica avanzato

qwen3-omni:30b​

Qwen Team • 30B parametri • Contesto : 32.768 token

Modello omnimodale nativo — comprende simultaneamente testo, immagini, video e audio.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 19 token/secondo
  • Consumo : 7,43 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Omni Audio Visione Agente Multimodale

Casi d'uso :

  • Interazioni multimodali (testo + immagini + audio + video)
  • Analisi video e audio combinata
  • Assistenti intelligenti di nuova generazione

qwen3.5:0.8b​

Qwen Team • 0.8B parametri • Contesto : 250.000 token

Modello ultra-leggero con un contesto eccezionale di 250K token — notevole per un modello di queste dimensioni.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 16 token/secondo
  • Consumo : 2.39 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Compatto Efficiente Grande Contesto Multilingue

Casi d'uso :

  • Elaborazione del testo con contesto molto ampio (250K tokens)
  • Classificazione e ordinamento rapido
  • Assistenti leggeri con grande cronologia

qwen3.5:4b​

Team Qwen • 4B parametri • Contesto : 250,000 token

Modello Qwen3.5 compatto con un buon compromesso prestazioni/efficienza e un contesto di 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 37 token/secondo
  • Consumo : 3.64 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Compatto Efficiente Lungo Contesto Multilingue

Casi d'uso :

  • Assistenti conversazionali con lungo contesto
  • Riepilogo di testo e classificazione
  • Compiti di codifica semplici

qwen3.5:9b​

Qwen Team • 9B parametri • Contesto: 250,000 token

Modello Qwen3.5 intermedio con solido ragionamento e contesto esteso a 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 32 token/secondo
  • Consumo : 4.23 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Efficient Grande Contesto Multilingue Ragionamento

Casi d'uso :

  • Assistenti conversazionali avanzati
  • Analisi di documenti ed estrazione di informazioni
  • Compiti di ragionamento di complessità media

qwen3.6:27b​

Qwen Team • 27B parametri • Contesto : 1,000,000 token

Modello generalista di riferimento con un contesto nativo di 1M token. Eccelle nel ragionamento, nell'esecuzione precisa delle istruzioni e nel multilinguismo.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 80 token/secondo
  • Consumo : 2.78 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Grande Contesto Multilingue Visione Ragionamento

Casi d'uso :

  • Assistenti versatili con un'accurata esecuzione delle istruzioni
  • Analisi di documenti di grandi dimensioni (1M token)
  • Applicazioni multilingue con ragionamento logico
  • Programmazione e generazione di codice

qwen3:0.6b​

Squadra Qwen • 0.6B parametri • Contesto : 40,000 token

Micro-modello ultra-veloce per compiti semplici e routing. 40K token di contesto.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 46 token/secondo
  • Consumo : 1.33 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Compatto Veloce Efficiente Multilingue

Casi d'uso :

  • Classificazione e ordinamento rapido
  • Assistenti leggeri con bassa latenza
  • Routing in architetture multi-modello

Modelli Programmazione & Agenti​

Modelli specializzati nel codice, nell'ingegneria del software e negli agenti autonomi.

devstral-small-2:24b​

Mistral AI & All Hands AI • 24B parametri • Contesto : 200.000 token

Modello agentico all'avanguardia per l'ingegneria del software. Prestazioni vicine a modelli >100B per il codice. Visione integrata.

Specifiche tecniche :

  • Velocità : 33 token/secondo
  • Consumo : 4,23 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità : ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ✅ Sicurezza

Tag : Agente Programmazione Visione Open-Source Lungo Contesto Veloce

Casi d'uso :

  • Agenti di codifica autonomi
  • Refactoring rapido del codice
  • Attività di ingegneria iterative

functiongemma:270m​

Google • 270M parametri • Contesto : 32,768 token

Micro-modello specializzato nel rilevamento delle chiamate di funzione. Ideale come router in un'architettura agentica.

Specifiche tecniche:

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Compatto Efficiente Function Calling

Casi d'uso :

  • Router di strumenti in un'architettura agentica
  • Rilevamento di intenzioni di chiamate di funzione
  • Pre-filtraggio rapido prima del routing

qwen-coder-next:80b​

Team Qwen • 80B parametri • Contesto: 250,000 token

Modello all'avanguardia per il codice e il ragionamento complesso. Contesto di 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 97 token/secondo
  • Consumo : 2.29 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Programmazione MoE Contesto Lungo

Casi d'uso :

  • Assistente di programmazione avanzato (scala repository)
  • Analisi e refactoring di codice complesso
  • Agenti autonomi di ingegneria del software

qwen3-next:80b​

Qwen Team • 80B parametri • Contesto : 250,000 token

Modello versatile da 80B ottimizzato per contesti lunghi, function calling e ragionamento strutturato.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 67 token/secondo
  • Consumo : 2.09 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Contesto Lungo MoE

Casi d'uso :

  • Agent conversazionali avanzati con integrazione di strumenti
  • Analisi di documenti molto voluminosi
  • Generazione di codice e ragionamento strutturato

qwen3.6:35b​

Team Qwen • 35B parametri • Contesto: 1,000,000 token

Leader nell'ingegneria del software agentica (SWE-bench 73.4%). Contesto da 1M di token, visione e tool calling integrati.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 121 token/secondo
  • Consumo : 2,07 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Programmazione Grande Contesto MoE Visione Ragionamento

Casi d'uso :

  • Assistente di codifica agentico negli IDE (Cursor, Continue.dev, VS Code Copilot)
  • Analisi di basi di codice complete (1M tokens)
  • Revisione del codice automatizzata e CI/CD intelligenti
  • Risoluzione di bug complessi con ragionamento multi-fase

rnj-1:8b​

Essential AI • 8B parametri • Contesto : 32,000 token

Modello specializzato STEM — eccellente nel codice (83.5% HumanEval+), matematica e scienze.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 23 token/secondo
  • Consumo : 1.69 kWh/milione di token
  • Licenza : Open Weights
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Codice Matematica STEM Ragionamento Efficiente

Casi d'uso :

  • Generazione di codice avanzata
  • Risoluzione di problemi matematici complessi
  • Attività scientifiche e tecniche

Modelli Visione & Multimodali​

Modelli per l'analisi di immagini, video, OCR e documenti visivi.

deepseek-ocr​

DeepSeek AI • 3B parametri • Contesto : 8,192 token

Modello OCR specializzato nell'estrazione di testo ad alta precisione con preservazione della formattazione (tabelle, formule).

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 84 token/secondo
  • Consumo : 0,66 kWh/milione di token
  • Licenza : Licenza MIT
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione OCR Efficiente

Casi d'uso :

  • Estrazione di testo strutturato (Markdown/LaTeX) da immagini/PDF
  • Digitalizzazione di documenti con tabelle e formule

gemma4:31b​

Google • 31B parametri • Contesto: 250,000 token

Modello denso multimodale di Google, classificato 3° mondiale su Arena AI. Visione avanzata, ragionamento e codifica. Contesto 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 59 token/secondo
  • Consumo : 3.77 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agent Grand Contexte Vision Raisonnement Multilingue Open-Source

Casi d'uso :

  • Agenti autonomi con ragionamento e chiamate di strumenti
  • Analisi di documenti di grandi dimensioni con visione
  • Comprensione visiva (OCR, graphiques, documents scannés)

gemma4:e2b​

Google • 31B (E2B) parametri • Contesto : 128.000 token

Variante ultra-rapida (125 t/s) di Gemma 4 con visione. Eccellente efficienza energetica.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 125 token/secondo
  • Consumo : 1,11 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Rapido Efficiente

Casi d'uso :

  • Analisi di immagini con bassa latenza
  • Documenti di grandi dimensioni con impronta ridotta

gemma4:e4b​

Google • 31B (E4B) parametri • Contesto : 128,000 token

Variante di Gemma 4 con miglior compromesso qualità/velocità rispetto alla versione E2B. Visione integrata.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 85 token/secondo
  • Consumo : 1.63 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Rapido

Casi d'uso :

  • Analisi di documenti e immagini con buon compromesso qualità/velocità
  • Alternativa rapida per attività di visione

granite3.2-vision:2b​

IBM • 2B parametri • Contesto : 16.384 token

Modello vision compatto IBM Granite per OCR rapido ed estrazione di dati da documenti scansionati.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 49 token/secondo
  • Consumo : 0,80 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Compatto Efficiente OCR

Casi d'uso :

  • OCR rapido su documenti leggeri
  • Estrazione di dati da immagini
  • Analisi visiva a basso consumo

qwen3-vl:235b​

Qwen Team • 235B parametri • Contesto : 200.000 token

Il modello multimodale più potente del catalogo. Comprensione visiva all'avanguardia e ragionamento eccezionale.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 24 token/secondo
  • Consumo : 5,56 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ✅ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Agente Ragionamento Lungo Contesto Visione

Casi d'uso :

  • Automazione documentale complessa (OCR multilingue, estrazione strutturata)
  • Agenti visivi intelligenti
  • Analisi scientifica avanzata (STEM, ragionamento spaziale)
  • RAG Multimodale su documenti e video

qwen3-vl:2b​

Qwen Team • 2B parametri • Contesto : 250,000 token

Modello vision ultra-compatto per OCR rapido, rilevamento di oggetti e applicazioni embedded.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 64 token/secondo
  • Consumo : 0.95 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Compatto Efficiente Multimodale OCR

Casi d'uso :

  • Analisi di immagini in tempo reale
  • OCR e lettura di documenti leggeri
  • Smistamento e classificazione visiva rapida

qwen3-vl:30b​

Qwen Team • 30B parametri • Contesto : 250,000 token

Modello multimodale ad alte prestazioni per OCR, rilevamento di oggetti, analisi video e ragionamento spaziotemporale.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 39 token/secondo
  • Consumo : 3.39 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tags : Vision Agent Grand Contexte Multimodal Vidéo OCR

Casi d'uso :

  • Analisi di video lunghi e sorveglianza intelligente
  • Estrazione di dati strutturati (documents, tableaux, graphiques)
  • Assistenti visivi con comprensione spaziale

qwen3-vl:32b​

Team Qwen • 32B parametri • Contesto : 250,000 token

Variante ad alte prestazioni per i compiti di visione più impegnativi. Contesto 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 17 token/secondo
  • Consumo : 7.75 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Agente Grande Contesto Multimodale Video OCR

Casi d'uso :

  • Analisi scientifica e tecnica di immagini ad alta risoluzione
  • Automazione di processi visivi complessi
  • Comprensione dettagliata di scene dinamiche

qwen3-vl:4b​

Qwen Team • 4B parametri • Contesto : 250,000 token

Modello vision compatto e veloce per l'analisi documentale e la comprensione video.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 57 token/secondo
  • Consumo : 2.34 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Compatto Multimodale Efficiente Video OCR

Casi d'uso :

  • Analisi documentale automatizzata (fatture, moduli)
  • Comprensione di contenuti video
  • Assistenti visivi interattivi

qwen3-vl:8b​

Squadra Qwen • 8B parametri • Contesto: 250.000 token

Modello vision intermedio — buon compromesso tra prestazioni e impronta. Contesto 250K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 39 token/secondo
  • Consumo : 3,38 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ✅ Strumenti/Agente • ✅ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Visione Multimodale Efficiente Video OCR

Casi d'uso :

  • Analisi documentale automatizzata
  • Comprensione dei contenuti video
  • Assistenti visivi interattivi

Modelli di Embedding​

Modelli per la ricerca semantica e il Retrieval-Augmented Generation (RAG).

bge-m3:567m​

BAAI • 567M parametri • Contesto : 8,192 token

Embedding multilingue di punta (100+ lingue). Supporta ricerche dense, sparse e multi-vettoriali.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 171 token/secondo
  • Consumo : 0.36 kWh/milione di token
  • Licenza : MIT
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Embedding Multilingue Efficient

Casi d'uso :

  • Ricerca semantica multilingue
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Clustering e classificazione dei documenti

embeddinggemma:300m​

Google • 300M parametri • Contesto : 2,048 token

Embedding Google multilingue (100+ lingue), ottimizzato per la ricerca e il recupero semantico.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 175 token/secondo
  • Consumo : 0.35 kWh/milione di token
  • Licenza : Google Gemma Terms of Use
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Embedding Compatto Semantico Efficiente Multilingue

Casi d'uso :

  • Ricerca e recupero di informazioni
  • Classificazione e clustering di documenti
  • Ricerca di similarità semantica

granite-embedding:278m​

IBM • 278M parametri • Contesto : 512 token

Embedding IBM ultra-compatto per una ricerca semantica a latenza minima.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 196.3 token/secondo
  • Consumo : 0.31 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Embedding Compatto Efficiente

Casi d'usage :

  • Ricerca semantica ad alta frequenza
  • Clustering di documenti

qwen3-embedding:0.6b​

Team Qwen • 0.6B parametri • Contesto : 32,768 token

Embedding ultra-leggero e veloce per la ricerca semantica a bassa latenza.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : 0.57 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Embedding Compatto Efficiente

Casi d'uso :

  • Ricerca semantica rapida
  • Classificazione del testo in tempo reale

qwen3-embedding:4b​

Team Qwen • 4B parametri • Contesto : 40,000 token

Embedding ad alte prestazioni con comprensione semantica profonda e contesto esteso (40K token).

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : 0.57 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Embedding Grande Contesto Efficiente

Casi d'uso :

  • Ricerca semantica su documenti lunghi
  • RAG con contesto esteso
  • Analisi semantica di precisione

qwen3-embedding:8b​

Qwen Team • 8B parametri • Contesto : 40,000 token

Embedding ad alta capacità con la migliore comprensione semantica della famiglia Qwen3. Contesto esteso (40K tokens).

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : 0.57 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Embedding Lungo Contesto Alte Prestazioni

Casi d'uso :

  • Ricerca semantica ad alta precisione
  • RAG avanzato con contesto esteso
  • Analisi semantica di documenti complessi

Modelli di Reranking​

Modelli per il riordinamento dei risultati nei pipeline RAG.

bge-reranker-large​

BAAI • 335M parametri • Contesto : 512 token

Modello di reranking ad alte prestazioni della famiglia BGE, multilingue.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : N/A
  • Licenza : MIT
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Reranker Alte Prestazioni

Casi d'uso :

  • Riordinamento multilingue per RAG

nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2​

NVIDIA • 1B parametri • Contesto : 4,096 token

Modello di reranking compatibile con l'API Cohere (/v1/rerank e /v2/rerank). Ordina i documenti in base alla pertinenza rispetto a una query.

Specifiche tecniche:

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Rerank RAG Compact

Casi d'uso :

  • Riordinamento dei risultati della ricerca semantica
  • Affinamento della pertinenza nelle pipeline RAG

qwen3-reranker:0.6b​

Squadra Qwen • 0.6B parametri • Contesto : 4.096 token

Modello di reranking compatto ed efficiente per il riordinamento rapido.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : N/A
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tags : Reranker Compatto Efficiente

Casi d'uso :

  • Riordinamento rapido per RAG

qwen3-reranker:4b​

Qwen Team • 4B parametri • Contesto : 4,096 token

Modello di reranking ad alte prestazioni con una grande capacità di comprensione contestuale.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : N/A
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Reranker Performance

Casi d'uso :

  • Riordinamento di alta qualità per RAG

Modelli di Sicurezza​

Modelli per il filtraggio dei contenuti, la conformità e i guardrail.

granite3-guardian:2b​

IBM • 2B parametri • Contesto : 8,192 token

Versione compatta del modello di sicurezza Granite Guardian per il filtraggio a bassa latenza.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 60 token/secondo
  • Consumo : 0.65 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ✅ Sicurezza

Tag : Sicurezza Guardrails Compatto Efficiente

Casi d'uso :

  • Guardrails a bassa latenza nei workflow agentici
  • Filtraggio di sicurezza in tempo reale

granite3-guardian:8b​

IBM • 8B parametri • Contesto : 8,192 token

Modello di sicurezza specializzato nel rilevamento di contenuti problematici, jailbreak e conformità normativa.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 45 token/secondo
  • Consumo : 3,09 kWh/milione di token
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ✅ Sicurezza

Tag : Sicurezza Guardrails Conformità Filtraggio

Casi d'uso :

  • Rilevamento di contenuti problematici e jailbreak
  • Filtraggio di sicurezza pre/post-generazione
  • Conformità normativa (RGPD, HDS)

Modelli di Traduzione​

Modelli specializzati nella traduzione multilingue ad alta fedeltà.

translategemma:12b​

Google • 12B parametri • Contesto : 128,000 token

Traduzione ad alta fedeltà per 55 lingue con un contesto di 128K token.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 27 token/secondo
  • Consumo : 4.87 kWh/milione di token
  • Licenza : Gemma Terms of Use
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Traduzione Multilingue Specializzato

Casi d'uso :

  • Traduzione di documenti lunghi
  • Comunicazione interlingue
  • Localizzazione di contenuti

translategemma:27b​

Google • 27B parametri • Contesto : 120,000 token

Traduzione ad alte prestazioni per 55 lingue. Qualità superiore per contenuti complessi e tecnici.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 17 token/secondo
  • Consumo : 7.84 kWh/milione di token
  • Licenza : Termini di utilizzo Gemma
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Traduzione Multilingue Specializzato Alte Prestazioni

Casi d'uso :

  • Traduzione ad alta precisione
  • Traduzione di documenti tecnici
  • Sfumature letterarie e culturali

translategemma:4b​

Google • 4B parametri • Contesto : 128.000 token

Traduzione rapida ed efficiente per 55 lingue. Ideale per la localizzazione in tempo reale.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : 31 token/secondo
  • Consumo : 1,25 kWh/milione di token
  • Licenza : Gemma Terms of Use
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Traduzione Multilingue Specializzato Efficiente

Casi d'uso :

  • Traduzione rapida di testi
  • Localizzazione in tempo reale
  • Traduzione a budget limitato

Modelli Audio & Immagine​

Modelli per la trascrizione audio e la generazione di immagini.

voxtral​

Mistral AI • 4B parametri • Contesto : 32,768 token

Trascrizione audio in tempo reale tramite WebSocket. Riconoscimento vocale in streaming con bassa latenza.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : N/A
  • Licenza : Apache 2.0
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : ASR Audio Realtime WebSocket

Casi d'uso :

  • Trascrizione audio in tempo reale (streaming)
  • Assistenti vocali
  • Sottotitolazione in diretta

z-image:16b​

Community • 16B parametri • Contesto : 0 token

Generazione di immagini a partire da prompt testuali, compatibile con l'API OpenAI /v1/images/generations.

Specifiche tecniche:

  • Velocità : N/A
  • Consumo : N/A
  • Licenza : Open Weights
  • Localizzazione : FR 🇫🇷

Capacità: ❌ Strumenti/Agente • ❌ Visione • ❌ Ragionamento • ❌ Sicurezza

Tag : Generazione Immagini Creativo Multimodale

Casi d'uso :

  • Generazione di immagini a partire da descrizioni testuali
  • Creazione di contenuti visivi
  • Prototipazione visiva rapida

Casi d'uso consigliati​

Dialogo multilingue​

Chatbot e assistenti in grado di comunicare in più lingue con rilevamento automatico e mantenimento del contesto

Modelli consigliati:

  • nemotron-3-super:120b
  • qwen3.6:27b
  • nemotron3-nano:30b
  • gpt-oss:120b

Analisi di documenti lunghi​

Elaborazione di documenti di grandi dimensioni (>100 pagine) con estrazione di informazioni chiave, riassunti e risposte alle domande

Modelli consigliati:

  • nemotron-3-super:120b
  • qwen3.6:27b
  • qwen3-2507:235b

Programmazione e sviluppo​

Generazione, ottimizzazione e debug del codice in più linguaggi, refactoring e creazione di test

Modelli consigliati:

  • qwen3.6:35b
  • qwen-coder-next:80b
  • devstral-small-2:24b
  • nemotron-3-super:120b

Analisi visiva​

Elaborazione di immagini e documenti visivi, OCR, interpretazione di grafici e tabelle

Modelli consigliati:

  • qwen3-vl:235b
  • gemma4:31b
  • deepseek-ocr
  • qwen3-vl:30b

Sicurezza e conformità​

Filtraggio di contenuti sensibili, rilevamento di jailbreak, conformità RGPD/HDS

Modelli consigliati:

  • granite3-guardian:8b
  • granite3-guardian:2b
  • mistral-small4:119b

Distribuzioni leggere​

Applicazioni che richiedono un'impronta minima, bassa latenza e basso consumo

Modelli consigliati:

  • qwen3.5:0.8b
  • qwen3-vl:2b
  • ministral-3:3b

RAG (Retrieval-Augmented Generation)​

Pipeline completi per la ricerca semantica, la riclassificazione e la generazione potenziata tramite recupero

Modelli consigliati:

  • bge-m3:567m
  • nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2
  • qwen3.6:27b