Posso eseguire Palmyra X5 localmente o scaricare i pesi?

No. Palmyra X5 è solo API e Writer non ha rilasciato pesi aperti, quindi il deployment locale non è un'opzione.

Quanto costa Palmyra X5 e quanto è grande la sua finestra di contesto?

L'input costa $0,60 per milione di token e l'output $6,00 per milione di token, con una finestra di contesto di 1.040.000 token.

In cosa differisce Palmyra X5 dai modelli di punta generalisti?

Writer lo posiziona come costruito appositamente per pipeline di agenti aziendali piuttosto che per chat o coding generali, con un'architettura ottimizzata per velocità ed efficienza di memoria su contesti molto lunghi.

Palmyra X5

1575°

#llm #writer #agenti #contesto lungo #estrazione dati #ricerca

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Writer | contesto da 1.040.000 token | $0,60/M input, $6,00/M output. Palmyra X5 è il modello più avanzato di Writer, progettato per costruire e scalare agenti AI in ambito enterprise. Offre velocità ed efficienza leader del settore su finestre di contesto fino a 1 milione di token, alimentato da una nuova architettura transformer e meccanismi di attenzione ibridi. Questo consente inferenza più veloce e memoria espansa per elaborare grandi volumi di dati aziendali, critici per scalare agenti AI.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Palmyra X5 è il modello di punta di Writer, costruito specificamente per agenti AI aziendali che devono elaborare grandi volumi di dati senza rallentamenti. La sua architettura transformer innovativa e i meccanismi di attenzione ibridi spingono la finestra di contesto a poco più di un milione di token mantenendo l'inferenza veloce. Se stai costruendo o scalando pipeline di agenti all'interno di un'azienda, questo è ciò per cui Writer lo ha progettato.

Conosciuto per

Finestra di contesto da un milione di token adatta a grandi carichi di documenti aziendali
Architettura di attenzione ibrida ottimizzata per velocità su contesti lunghi
Progettato appositamente per flussi di lavoro multi-step di agenti AI, non solo chat
Costo di input basso a $0,60 per milione di token per ingestione ad alto volume

Attenzione a

Pesi chiusi e solo API; non è possibile eseguirlo localmente o auto-ospitarlo.
Il costo dell'output è di $6,00 per milione di token, dieci volte il costo di input — i loop agent che generano molto costeranno più di quanto sembri inizialmente.
Writer non ha pubblicato risultati di benchmark indipendenti, quindi i confronti di qualità di terze parti sono scarsi.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Contesto lungo

Estrazione dati

Ricerca

Prompt da provare

Riassumi un corpus da un milione di token

Hai una grande raccolta di report interni. Incolla il testo completo qui sotto e chiedi: identifica i cinque temi più comuni in tutti i documenti, nota eventuali contraddizioni tra essi e segnala i tre risultati più probabili di influenzare una decisione sulla roadmap di prodotto. Sii specifico e cita le sezioni rilevanti.

Progetta un flusso di lavoro per un agente

Devo costruire un agente che monitora i ticket di supporto in arrivo di un'azienda, classifica ciascuno per area prodotto e urgenza, redige una prima email di risposta e segnala tutto ciò che è critico in un canale Slack. Delinea i passaggi, gli strumenti necessari per ciascuno e dove l'agente dovrebbe fermarsi per una revisione umana.

Estrai dati strutturati su larga scala

Ecco quaranta contratti fornitori in testo semplice. Per ciascuno estrai: nomi delle parti, date di inizio e fine contratto, termini di pagamento, clausole di risoluzione e eventuali importi di penale. Restituisci i risultati come un array JSON con un oggetto per contratto. Segnala qualsiasi campo dove l'informazione è ambigua o mancante.

Confronta con

Step 5 Preview
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $1.00/M, output $2.70/M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.50/M, output $2.20/M
Qwen2.5 VL 72B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 128,000 token · Input $0.80/M, output $1.00/M
Seed 2.0 pro
Modello con pesi aperti
Contesto di 256,000 token · Input $0.50/M, output $3.00/M

Altri modelli di testo da writer

Domande frequenti

Posso eseguire Palmyra X5 localmente o scaricare i pesi?: No. Palmyra X5 è solo API e Writer non ha rilasciato pesi aperti, quindi il deployment locale non è un'opzione.
Quanto costa Palmyra X5 e quanto è grande la sua finestra di contesto?: L'input costa $0,60 per milione di token e l'output $6,00 per milione di token, con una finestra di contesto di 1.040.000 token.
In cosa differisce Palmyra X5 dai modelli di punta generalisti?: Writer lo posiziona come costruito appositamente per pipeline di agenti aziendali piuttosto che per chat o coding generali, con un'architettura ottimizzata per velocità ed efficienza di memoria su contesti molto lunghi.

Verdetto del capitano
Un modello serio per agenti aziendali con una vera finestra da un milione di token, ma i pesi chiusi e il prezzo dell'output richiedono di modellare bene i costi prima di impegnarsi.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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