One retriever. One verifier. That's it.
A compact model built for everyday cases — the first to answer, not the most demanding. Mini brings the power other models need down to hardware you already own.
Un recuperador, un verificador
Esto es todo lo que corre — no una versión recortada de una lista más larga. Pasa el ratón por encima de cada capa para ver qué hace de verdad.
De los candidatos que llegan de recuperación, confirma cuál encaja de verdad con la geometría de la foto.
Busca en el índice las zonas más parecidas a la foto de consulta — el primer filtro, el más barato.
El corpus georreferenciado sobre el que se busca — la base, no un modelo más.
De un portátil a un equipo compartido
La VRAM de la columna "mínimo" es un pico real, medido contra un servidor Mini de verdad — no una estimación. La columna de 10 usuarios a la vez es distinta: sale de cómo está hecha la cola, no de una medición con 10 personas reales.
- GPU · VRAM
- 8 GB
- RAM del sistema
- 16 GB
- Disco para los pesos
- ~10 GB
- CPU
- 4 núcleos
- GPU · VRAM
- 16 GB
- RAM del sistema
- 32 GB
- Disco para los pesos
- ~10 GB
- CPU
- 8 núcleos
`lumid` sirve un análisis a la vez por GPU — con una sola tarjeta, 10 peticiones no corren en paralelo, se atienden en fila. Con más VRAM disponible, la verificación puede quedarse cargada en memoria entre análisis en vez de recargar su modelo en cada uno (algo que hoy es opcional y configurable), lo que acorta la fila; para servir 10 análisis A LA VEZ de verdad hace falta una GPU por análisis simultáneo, no solo más VRAM en una sola.
*RAM y CPU son estimaciones razonables, no medidas. VRAM mínima y peso en disco sí lo son — ver `tools/benchmark.py` y `registros/motores/qwen3-vl.json`.
Comparado con lo que ya se publica
GeoCLIP y PIGEON son investigación publicada, no productos de Lumi — sus cifras de abajo son las que reportan sus propios papers, no una medición nuestra. Ninguno usa el mismo banco de pruebas: se comparan en el único terreno común que los tres publican, acierto a 25 km (nivel ciudad), no en igualdad de condiciones perfecta.
Lumi Mini: cifra de ejemplo, todavía sin medir con el mismo rigor. GeoCLIP: Im2GPS3k, paper NeurIPS 2023. PIGEON: test held-out de GeoGuessr, paper CVPR 2024.
Cabe en una GPU de consumo con 4 GB libres.
*VRAM, desglose de tiempo y concurrencia son cifras de ejemplo propias de Mini, todavía sin medir — se sustituirán por un benchmark real hecho con Python.
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Same client, same server — pick Mini once it's paired to your own hardware.