--- title: Modelli AI utilizzati da Qlara description: Scopri come Qlara utilizza modelli AI di ultima generazione per generare testi, immagini e analisi intelligenti nel rispetto delle licenze open source. Documentazione completa su modelli, librerie e pipeline multimodali. --- [Passa al contenuto](https://knowledge.qlara.ai/it-it/modelli-ai-utilizzati-da-qlara#main-content) Italiano - Italia Mostra sottomenu per le traduzioni [Ulteriore assistenza](https://knowledge.qlara.ai/it-it/kb-tickets/new?hsLang=it-it) [![Logo\_Qlara-composto-occhi](https://knowledge.qlara.ai/hubfs/Logo_Qlara-composto-occhi.svg)](https://lora.agiletelecom.com/) Apri navigazione principale Chiudi navigazione principale - Italiano - Italia Mostra sottomenu per le traduzioni - [Ulteriore assistenza](https://knowledge.qlara.ai/it-it/kb-tickets/new) - [Contattaci](mailto:qlara@agiletelecom.com) [Contattaci](mailto:qlara@agiletelecom.com) In che modo possiamo aiutarti? - Non sono presenti suggerimenti perché il campo di ricerca è vuoto. 1. [Qlara Knowledge Base](https://knowledge.qlara.ai/it-it?hsLang=it-it) 2. [AI](https://knowledge.qlara.ai/it-it/ai?hsLang=it-it) 3. [MODELLI AI](https://knowledge.qlara.ai/it-it/ai?hsLang=it-it#modelli-ai) # Modelli AI utilizzati da Qlara ## La sezione AI di Qlara raccoglie tutte le informazioni relative ai modelli di intelligenza artificiale utilizzati per alimentare le funzionalità della piattaforma: generazione di testi, immagini, moderazione dei contenuti e analisi contestuale. L’obiettivo di questa categoria è garantire trasparenza, sicurezza e tracciabilità tecnologica: ogni modello elencato è documentato con la propria licenza d’uso, funzione operativa e fonte ufficiale. Qlara combina modelli open source e tecnologie proprietarie in un’infrastruttura orchestrata, progettata per mantenere un equilibrio tra potenza generativa, efficienza computazionale e compliance etico-legale. Questa sezione include: - Documentazione dei modelli di **linguaggio**, **immagine** e **moderazione**. - Dettagli su **framework, librerie e pipeline** di inferenza. - Linee guida sull’uso dei modelli in conformità con le rispettive licenze open source. - Descrizione delle ottimizzazioni (quantizzazione, LoRA, acceleratori) applicate internamente.     ### **1. Panoramica generale** L’infrastruttura AI di Qlara si basa su una combinazione modulare di **modelli multimodali** e **motori di inferenza leggeri**, integrati tramite pipeline ottimizzate per i casi d’uso della piattaforma: - **Generazione testuale (copywriting e assistenza conversazionale)** - **Generazione ed editing di immagini** - **Moderazione e classificazione dei contenuti** - **Comprensione visiva (captioning e mascheratura)** Ogni componente è stato selezionato per garantire **licenze compatibili** (Apache 2.0 o MIT) e **trasparenza d’uso**.   ### **2. Modelli linguistici**   | **Modello** | **Funzione** | **Licenza** | **Fonte** | | --- | --- | --- | --- | | **Mistral-Small-24B-Instruct-2501 (AWQ)** | Modello linguistico principale per generazione copy, assistenza conversazionale e logiche di intervista. Versione quantizzata AWQ per massima efficienza. | Apache 2.0 | [Mistral-Small-24B-Instruct-2501](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501) | | **GPT-OSS (20B, GGUF con llama.cpp)** | Alternativa compatta e compatibile con llama.cpp; utilizzata per task di generazione secondaria e fallback. | Apache 2.0 | [GPT-OSS 20B](https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b) | | **vLLM** | vLLM è un motore di serving per modelli linguistici (LLM) ottimizzato per massimizzare la velocità e l’efficienza GPU. | Apache 2.0 | [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm?tab=Apache-2.0-1-ov-file#readme) | **Libreria di inferenza:** - **llama.cpp** (MIT License) – per esecuzione quantizzata su CPU e GPU.     ### **3. Modelli di generazione e editing di immagini**   | **Modello** | **Funzione** | **Licenza** | **Fonte** | | --- | --- | --- | --- | | **Stable Diffusion XL 1.0 base** | Generazione di immagini da prompt testuale ad alta risoluzione. | CreativeML Open RAIL++-M | [Stability AI](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) | | **ByteDance/SDXL-Lightning** | Variante ottimizzata di SDXL per generazioni ultraveloci (4–8 step). | CreativeML Open RAIL++-M | [ByteDance SDXL Lightning](https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning) | | **Qwen-Image / Qwen-Image-Edit** | Modelli multimodali per generazione e editing. Utilizzano versione quantizzata tramite *nunchaku*. | Apache 2.0 | [Qwen-Image](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image), [Qwen-Image-Edit](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit) | | **Flux Schnell** | Generatore di immagini testuali rapido, quantizzato con *nunchaku*. | Apache 2.0 | [FLUX.1-schnell](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell) | | **Florence-2** | Captioning automatico e bounding-box per maschere visive. | MIT | [Florence-2](https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-base) | | **SAM-2** | Segmentazione e creazione maschere di oggetti. | Apache 2.0 | [SAM-2](https://github.com/facebookresearch/sam2) | | **ControlNet / Union PLUS** | Editing e refining strutturale di immagini. | Apache 2.0 | [ControlNet Plus](https://github.com/xinsir6/ControlNetPlus) | | **IP Adapter** | Adattamento di stile da immagine sorgente a target. | Apache 2.0 | [IP Adapter](https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter) | | **Lightning LoRA** | Ottimizzazioni per ridurre da 50 a 4/8 step di generazione | Apache 2.0 | [Lightning LoRA](https://huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-Lightning) | **Libreria di inferenza:** - **nunchaku** (Apache 2.0) – backend unificato per esecuzione e quantizzazione dei modelli visivi.     ### **4. Modelli di moderazione e sicurezza**   | **Modello** | **Funzione** | **Licenza** | **Fonte** | | --- | --- | --- | --- | | **EraX-Anti-NSFW (YOLO11 base)** | Moderazione di contenuti visivi, rilevazione pornografia/nudità. | Apache 2.0 | [EraX Anti-NSFW](https://huggingface.co/erax-ai/EraX-Anti-NSFW-V1.1) | | **Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ** | Comprensione multimodale e moderazione semantica. | Apache 2.0 | [Qwen2.5-VL-7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ) | | **CLIP (OpenAI)** | Comprensione rapida e classificazione promptabile delle immagini. | MIT | [CLIP](https://github.com/openai/CLIP) | **Librerie associate:** - **Ultralytics YOLOv11** (AGPL v3.0) – motore di inferenza per EraX. - **Florence-2 + CLIP** – supporto alla caption e cross-validation di contenuti.     ### **5. Pipeline d’uso all’interno di Qlara**   | **Area funzionale** | **Modelli impiegati** | **Obiettivo** | | --- | --- | --- | | **Copywriting e generazione testi marketing** | Mistral-Small-24B, GPT-OSS | Creazione testi promozionali, headline, email e descrizioni automatiche. | | **Generazione immagini e creatività** | SDXL, Qwen-Image, Flux Schnell, IP Adapter | Creazione visual coerenti con i contenuti testuali. | | **Editing e refinement grafico** | Qwen-Image-Edit, ControlNet, SAM-2 | Modifica localizzata, mascherature e rigenerazione di elementi. | | **Moderazione contenuti** | EraX-Anti-NSFW, CLIP, Qwen2.5-VL | Prevenzione contenuti inappropriati o vietati. | | **Comprensione contestuale multimodale** | Florence-2, CLIP, Qwen2.5-VL | Analisi e allineamento semantico tra testo e immagine. | #### **Modelli esterni per la generazione di immagini e video** Accanto ai modelli ospitati sull'infrastruttura interna, Qlara mette a disposizione modelli di fornitori esterni per la **sola generazione di immagini e video**. Li scegli tu, uno alla volta, dal selettore della barra di generazione in Galleria media. | Modello | Tipo | Dove viene elaborato | | --- | --- | --- | | Standard | Immagini | Infrastruttura interna — incluso nel piano | | Nano Banana 2 | Immagini | Fornitore esterno | | Flux 2 Pro | Immagini | Fornitore esterno | | Seedream V4 | Immagini | Fornitore esterno | | GPT Image 2 | Immagini | Fornitore esterno | | Veo 3.1 | Video | Fornitore esterno | | Kling v3 | Video | Fornitore esterno | | Seedance 2 | Video | Fornitore esterno | | Grok | Video | Fornitore esterno | Quando scegli un modello esterno, Qlara trasmette al fornitore **soltanto il testo del prompt e i parametri tecnici che hai selezionato** — modello, formato, risoluzione, durata. Non vengono trasmessi immagini di riferimento, dati del profilo, credenziali, contatti, conversazioni, dati di localizzazione o identificativi del dispositivo. Prima dell'invio Qlara te lo dice e chiede la tua autorizzazione esplicita. Se rifiuti, il prompt non parte e continui a usare senza limitazioni i modelli ospitati internamente. I dettagli su fornitore, trasferimenti internazionali, conservazione e sub-responsabili sono nella pagina **Qlara e le misure di sicurezza**. ### **6. Principi di utilizzo e governance** - Tutti i modelli sono impiegati **nel rispetto delle licenze open source** (Apache 2.0, MIT, RAIL). - Qlara non ri-addestra i modelli, ma li utilizza **in modalità inferenza e quantizzata**. - Le chiamate ai modelli ospitati internamente non escono dall'infrastruttura di Qlara. Le generazioni di immagini e video affidate a un modello esterno trasmettono al fornitore il solo prompt e i parametri tecnici scelti dall'utente, previa autorizzazione esplicita. - I contenuti generati vengono verificati da pipeline di **moderazione multilivello (semantica + visiva)**. - L’uso dei modelli è tracciato e versionato per garantire **riproducibilità e accountability tecnica**.     ### **7. Roadmap di evoluzione AI** - Integrazione futura di **OWLv2** per mascheratura visiva avanzata. - Miglioramento della pipeline di **comprehension cross-modal** (testo–immagine). - Potenziamento della **moderazione predittiva** tramite ensemble Florence-2 + Qwen-VL. - Estensione dei modelli quantizzati *nunchaku* a inferenza distribuita su GPU. - [Inizia](https://knowledge.qlara.ai/it-it/inizia?hsLang=it-it#main-content) - [COSA FA QLARA](https://knowledge.qlara.ai/it-it/inizia?hsLang=it-it#cosa-fa-qlara) - [Rubrica](https://knowledge.qlara.ai/it-it/rubrica?hsLang=it-it#main-content) - [IMPORT CONTATTI](https://knowledge.qlara.ai/it-it/rubrica?hsLang=it-it#import-contatti) - [CONTATTI](https://knowledge.qlara.ai/it-it/rubrica?hsLang=it-it#contatti) - [CONTATTO SINGOLO](https://knowledge.qlara.ai/it-it/rubrica?hsLang=it-it#contatto-singolo) - [CONTATTI MULTIPLI](https://knowledge.qlara.ai/it-it/rubrica?hsLang=it-it#contatti-multipli) - [Messaggistica](https://knowledge.qlara.ai/it-it/messaggistica?hsLang=it-it#main-content) - 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