Modelos do AI Inference da Azion

Os modelos otimizados para o edge da Azion abrangem múltiplos domínios de AI, incluindo geração de texto, análise de imagem, embeddings e mais. Cada modelo é projetado para equilibrar o desempenho e a eficiência de recursos para implementação no edge.

Esta página fornece uma lista de modelos disponíveis para uso no AI Inference. Para saber mais, visite a página de referência do AI Inference.

Modelos disponíveis

Mistral 3 Small (24B AWQ)

Este é um modelo de linguagem que, embora compacto, oferece capacidades comparáveis às de modelos maiores. É ideal para agentes conversacionais, function calling, ajuste fino e inferência local com dados sensíveis.

BAAI/bge-reranker-v2-m3

Um modelo de reranking leve com fortes capacidades multilíngues. Ele é fácil de implementar, com inferência rápida.

InternVL3

InternVL3 é um Multimodal Large Language Model avançado (MLLM) com capacidades para abranger tool calling, agentes GUI, análise de imagem industrial, percepção de visão 3D e mais.

Qwen2.5 VL AWQ 3B

Um Vision Languagem Model (VLM) que oferece capacidades avançadas como análise visual, raciocínio de agente, compreensão de vídeos longos, localização visual e geração de saída estruturada. Suporta 3 bilhões de parâmetros.

Qwen2.5 VL AWQ 7B

Um Vision Languagem Model (VLM) que suporta 7 bilhões de parâmetros, oferecendo capacidades avançadas como análise visual, raciocínio de agente, compreensão de vídeo longo, localização visual e geração de saída estruturada.

Qwen3 30B A3B Instruct 2507 FP8

Um modelo de linguagem causal FP8 ajustado por instruções com 30 bilhões de parâmetros para geração de texto de longo contexto (256K) e raciocínio, suportando chat/QA, sumarização, tarefas multilíngues, resolução de problemas de matemática/ciência, codificação e fluxos de trabalho aumentados por ferramentas.

Qwen3 Embedding 4B

Um modelo de embedding multilíngue com 4 bilhões de parâmetros (36 camadas, 32K de contexto) que gera vetores de 2560 dimensões para recuperação de texto/código, classificação, agrupamento e mineração de bitexto. Ele suporta embeddings condicionados por instrução e é otimizado para aprendizado de representação eficiente e multilíngue.

Nanonets-OCR-s

Um modelo OCR que converte imagens de documentos em markdown estruturado, preservando o layout (títulos, listas, tabelas) e tags básicas. A saída é fácil de analisar e alimentar em pipelines de LLM.