DavidAU rilascia fine-tuning di Gemma 3 (1B-27B) non censurati

Approfondisci su LLM On-Premise

Guida completa per eseguire modelli AI in locale: hardware, stack e privacy.

Gemma-4-Harmonia-31B: Un LLM Fine-tuned per Scenari On-Premise

È stato rilasciato Gemma-4-Harmonia-31B-Uncensored-Heretic, un Large Language Model (LLM) da 31 miliardi di parametri, frutto della combinazione di diversi fine

Le prime versioni Fine-tuning di Gemma 4 12B in formato GGUF sono disponibili

La community ha iniziato a rilasciare le prime versioni Fine-tuning del modello LLM Gemma 4 12B, ottimizzate per Deployment on-premise e disponibili nel formato

Gemma 4: La community chiede una variante da 124 miliardi di parametri

La community di sviluppatori e professionisti AI sta esprimendo un forte interesse per una versione più grande del modello Gemma 4 di Google, in particolare una

Gemma 4 (31B): Performance Sorprendente e Costi Contenuti nei Benchmark LLM

Il modello Gemma 4, con 31 miliardi di parametri, ha dimostrato prestazioni eccezionali nel benchmark FoodTruck Bench, superando la maggior parte degli LLM comm

Gemma 4 31B supera GLM 5.1 in coerenza e utilità per analisi creative

Un'analisi utente comparativa evidenzia le prestazioni di Gemma 4 31B rispetto a GLM 5.1 in scenari di analisi testuale creativa. Gemma 4 31B, un modello da 30

Step 3.7 Flash: prompt alla Claude batte Hermes nel coding, e per i modelli locali è un segnale

Mistral AI: la sfida open source all’egemonia di OpenAI

TabFM di Google: classificazione e regressione tabulare senza addestramento

Longcat 2: quantization INT8 e FP8 per il deployment on-premise

Perché l’AI ha bisogno di un glossario (e cosa c’entra il deployment on-premise)

Smartschool e l’AI per i test d’ammissione: perché insegnare è più difficile che rispondere