# Modelos, licenças e custo — avaliação prévia

Consulta de fontes primárias em 26/09/2026. São candidatos identificados, não alegações de versões mais recentes nem selecção final. Licença do modelo não elimina obrigações de proveniência dos dados nem valida juridicamente o uso em Moçambique.

| Candidato fixado para avaliação               | Licença declarada                                     | Recursos e decisão                                                                                                                                              |
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| mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 | Apache-2.0                                            | A ficha indica cerca de 55 GB GPU em BF16/FP16. Incompatível com a GPU virtual disponível. Quantização precisa de benchmark próprio.                            |
| Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507                   | Apache-2.0                                            | Estimativa aritmética de pesos: cerca de 8 GB a 16 bits ou 2 GB a 4 bits, antes de KV cache, runtime e metadados. Candidato menor para benchmark, não aprovado. |
| BAAI/bge-m3                                   | MIT                                                   | Embeddings de 1024 dimensões, contexto máximo indicado de 8192 tokens; memória e latência locais não medidas.                                                   |
| BAAI/bge-reranker-v2-m3                       | Apache-2.0                                            | Cross-encoder multilingue; custo cresce com pares pergunta/fragmento. Medir antes de habilitar.                                                                 |
| pgvector 0.8.6                                | PostgreSQL License                                    | Código open source; extensão ausente no PostgreSQL local. Usar a mesma base, não uma base paralela.                                                             |
| vLLM                                          | Verificar licença/release do artefacto de implantação | Ambiente de inferência controlado por provisionar; não instalado nem validado nesta máquina.                                                                    |
| Ollama                                        | Apenas protótipo local, conforme pedido               | Não instalado. Não tratar o Windows virtual como equivalente ao hardware macOS anfitrião.                                                                       |

Estimativa de armazenamento vectorial bruto BGE-M3: 1024 × 4 bytes = 4096 bytes por fragmento; um milhão de fragmentos representa aproximadamente 4,1 GB decimais, sem índices, texto, WAL, backups e overhead. Planear esses adicionais por medição.

Custo de API da linha de base lexical/regras: zero chamadas pagas. Há custos de CPU, energia, armazenamento, administração e revisão humana; não são zero. Latência e qualidade dos modelos permanecem não medidas. Preferência preliminar de menor necessidade de memória: testar Qwen 4B quantizado antes de adquirir GPU para Mistral 24B. Não constitui escolha final baseada em benchmark.

## Fontes primárias

- [Mistral Small 3.2 — ficha e requisitos](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506)
- [Qwen 4B — ficha e licença](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507)
- [BGE-M3 — ficha, licença e dimensão](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3)
- [BGE Reranker — ficha e licença](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3)
- [pgvector — versão e operação](https://github.com/pgvector/pgvector)
- [vLLM — instalação por plataforma](https://docs.vllm.ai/en/stable/getting_started/installation/)

Antes de produção: fixar commit SHA e imagem por digest, rever licenças transitivas, efectuar benchmark em PT de Moçambique e EN com avaliadores locais, e documentar decisão de qualidade/segurança/custo. Não existe autorização implícita de envio a serviços pagos.