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Reka Edge supporta le chiamate agli strumenti in un modello di visione 7B
Reka Edge è un modello visione-linguaggio 7B che accetta immagini e video e supporta le chiamate agli strumenti tramite l’API di Reka. L’azienda ha annunciato il modello l’11 marzo 2026 e la documentazione dell’API indica una finestra di co
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
Reka Edge porta il supporto per gli strumenti nel catalogo delle API
La documentazione dell’API di Reka elenca Reka Edge 2603 come modello pronto all’uso che accetta testo, immagini e video e supporta chiamate agli strumenti, output strutturati e streaming. La scheda indica una finestra di contesto di 16.384 token e la stessa lunghezza massima per l’output. Il modello visione-linguaggio 7B è quindi disponibile non solo per descrivere input visivi, ma anche per richieste in cui un’applicazione può mettere a disposizione strumenti che il modello può chiamare.
Il rilascio del modello non è recente: Reka ha annunciato Reka Edge l’11 marzo 2026. L’azienda lo ha descritto così: «Questo modello da 7 miliardi di parametri, estremamente efficiente, è ottimizzato per offrire prestazioni ai vertici del settore in capacità fondamentali, tra cui la comprensione delle immagini, l’analisi dei video, il rilevamento degli oggetti e l’uso agentico degli strumenti». Reka, nell’annuncio dell’11 marzo
In pratica, il supporto per gli strumenti consente a uno sviluppatore di mettere a disposizione funzioni o servizi richiamabili in una richiesta e di ottenere dal modello una chiamata a uno strumento quando la ritiene opportuna. L’applicazione deve comunque eseguire la chiamata e restituirne il risultato; la scheda del modello non significa che Reka Edge controlli autonomamente dispositivi o servizi.
Un encoder visivo da 657 milioni di parametri elabora le immagini
Reka afferma che il modello abbina un encoder visivo ConvNeXt V2 da 657 milioni di parametri a un transformer da 6,4 miliardi di parametri addestrato per il ragionamento e la generazione. L’azienda ha progettato il sistema visivo perché produca 64 token per ogni porzione di immagine, una rappresentazione compatta pensata per ridurre il carico di elaborazione delle immagini. Secondo l’annuncio di Reka, un’immagine da 1.024 per 1.024 richiede circa tre volte meno token rispetto a modelli di dimensioni simili.
La scheda dell’API indica per il modello un contesto di 16.384 token, mentre gli input possono includere video oltre a immagini statiche e testo. Questa combinazione rende Edge adatto ad applicazioni come l’ispezione visiva, l’analisi dei video e i sistemi che devono scegliere un’azione in base a ciò che vede una telecamera. Secondo la scheda del modello, gli output sono testuali; la documentazione non indica la generazione di immagini o video.
I dati sulla velocità di Reka provengono dai suoi test
Reka riporta, nella sua valutazione, una capacità di elaborazione di 5,46 immagini al secondo e un tempo di 0,522 secondi per generare il primo token. Per il confronto sulla velocità, l’azienda afferma di aver ospitato i modelli a pesi aperti sul proprio cluster di inferenza usando vLLM, mentre Gemini 3 Pro è stato misurato tramite la sua API. Si tratta di risultati riportati dall’azienda, non di una valutazione indipendente, e le diverse modalità di erogazione del servizio contano nel confronto della latenza.
L’azienda afferma inoltre che la sua versione quantizzata a 4 bit riduce l’uso della memoria da 13 GB a 5 GB e conserva oltre il 98% delle prestazioni originali del modello. L’annuncio presenta il minore fabbisogno di memoria come una possibilità per eseguire il modello su dispositivi con limiti più stringenti di memoria e consumo energetico. Reka precisa separatamente che per accedere alla sua opzione di quantizzazione a 3,5 bit occorre contattare l’azienda.
I pesi locali e l’accesso tramite API hanno condizioni diverse
Secondo la scheda del modello su Hugging Face pubblicata dall’azienda, gli sviluppatori possono usare Reka Edge tramite l’API di Reka oppure eseguirne autonomamente i pesi, anche con vLLM. La scheda indica che l’uso commerciale è consentito alle organizzazioni con ricavi inferiori a 1 milione di dollari l’anno, una condizione che limita chi può usare i pesi a fini commerciali senza ulteriori autorizzazioni.
Per l’uso tramite API, la risposta dell’elenco dei modelli di Reka mostra una tariffa esemplificativa di 0,0000001 dollari per token di input e la stessa tariffa per token di output, equivalenti a 0,10 dollari per milione di token. L’azienda avverte che le tariffe possono cambiare e rimanda gli sviluppatori al proprio catalogo dei modelli per i prezzi aggiornati. La documentazione dei modelli indica che Edge supporta strumenti e output strutturati, distinguendolo da Reka Flash 3, che nello stesso catalogo risulta privo del supporto per gli strumenti.
L’annuncio di Reka presenta Edge come adatto all’impiego sui dispositivi, in infrastrutture locali e nel cloud, ma la scelta tra l’API e l’hosting locale comporta compromessi diversi in termini di costi, controllo e licenze. La scheda dell’API pubblicata conferma il supporto per gli strumenti; le affermazioni sui benchmark e sulle prestazioni nell’impiego del modello restano basate sulle misurazioni dell’azienda.