Imprese e sviluppatori eseguono sempre più modelli linguistici di grandi dimensioni su hardware locale per mantenere la sovranità dei dati, ridurre i costi ed evitare il lock-in dei fornitori cloud.
Il confronto tra Qwen e Gemma svela che la resilienza alla quantization conta più dei benchmark grezzi. Per chi fa inference locale, il quantization-aware training ridisegna hardware, TCO e sovranità dei dati: un'analisi delle implicazioni struttural...
Un modello a mistura di esperti da 92 miliardi di parametri con finestra contestuale di 512.000 token diventa eseguibile su CPU grazie all'integrazione nel runtime ik_llama.cpp. Una combinazione di tecniche come MLA-latent cache e attivazione seletti...
Un utente con hardware limitato sceglie Gemma 4 12B quantizzato per il proprio assistente personale, dimostrando che l'utilità reale spesso batte le dimensioni. La corsa ai LLM più grandi nasconde una verità pragmatica: il modello vincente è quello c...
Dopo oltre un anno di sviluppo arriva la prima release stabile di ExLlamaV3, ricca di ottimizzazioni che vanno dritte al cuore dei colli di bottiglia per chi fa girare LLM su hardware proprio. L'addio a flash-attn e xformers, nuovi kernel per attenti...
Un nuovo modello da 27 miliardi di parametri incarna la tensione fra capacità e sovranità: compatto quanto basta per girare in locale, discende da Qwen e promette di sparigliare le scelte di deployment enterprise.
Un ringraziamento della community per un traguardo simbolico di llama.cpp racconta molto più di un semplice aggiornamento software: è il segnale che l'inference locale su hardware comune è ormai una realtà produttiva, capace di ridefinire strategie d...
