58 modelli con scheda. La classificazione descrive capacità, non una graduatoria di qualità.
Modello proprietario di OpenAI pubblicato il 26 ottobre 2026 per interpretare immagini, usare applicazioni e scrivere testi. Riceve testo e immagini e restituisce testo; generare immagini tramite uno strumento non è una modalità di output nativa. È disponibile nell’API come gpt-6.1-terra e in ChatGPT Work e Codex secondo il piano. Non è un checkpoint scaricabile.
Testo e ragionamento · Proprietario a pagamento↗ NVIDIAModello compatto di NVIDIA pubblicato il 23 ottobre 2026, sottoposto a post-addestramento a partire da Gemma-4-E4B-it. Ha circa 8 miliardi di parametri totali e 4 miliardi effettivi; E4B non indica un MoE con quattro miliardi di parametri attivi. Raggruppiamo BF16 e GGUF Q4_K_M in una scheda, con risultati separati per precisione. La modalità documentata è da testo a testo: essere destinato agli assistenti vocali non lo rende un sistema di riconoscimento o sintesi audio.
Testo e ragionamento · API e pesi aperti↗ RecursiveModello di Recursive rilasciato il 21 ottobre 2026 per esplorare repository, correggere errori, sviluppare funzionalità e scrivere test con agenti locali. È un Transformer a miscela di esperti con 39,8 miliardi di parametri totali e circa 2,5 miliardi attivi per token, inclusa la testa di output. Accetta e genera testo; non elabora immagini o audio. La scheda raggruppa il checkpoint BF16 e le distribuzioni ufficiali INT4 e NVFP4 senza contarli come modelli indipendenti.
Codice · API e pesi aperti↗ DeepSeekDeepSeek ha aggiornato API, sito e applicazione a DeepSeek-V4.1-Flash-1017 il 17 ottobre 2026. L’identificatore API resta deepseek-flash e i prezzi non cambiano. Manteniamo la scheda e il suo URL: è una revisione del modello esistente, non un altro modello duplicato.
Testo e ragionamento · API a pagamento · pesi aperti↗ NVIDIAModello testuale NVIDIA pubblicato il 16 ottobre 2026, con 4 miliardi di parametri e architettura ricorrente. Riutilizza un blocco di livelli per regolare il calcolo per token senza cambiare checkpoint. Sono documentati l’inglese e un contesto validato di 256K token. Non genera immagini, audio o video.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ MetaModello multimodale di Meta pubblicato il 15 ottobre 2026, con 816 miliardi di parametri totali e 42 miliardi attivi. Accetta testo, immagini, audio e video e restituisce testo. Ha un contesto combinato di un milione di token e varianti BF16 e NVFP4.
Multimodale · Pesi con restrizioni↗ MicrosoftCheckpoint Microsoft basato su Qwen3.5-4B che trasforma conversazioni testuali in descrizioni della richiesta e del comportamento osservato. I pesi sono stati caricati nel repository ufficiale il 14 ottobre 2026. Genera rappresentazioni per un simulatore separato: non produce autonomamente turni dell’utente né ne esegue il compito. Pur mantenendo l’architettura multimodale del modello base, questa versione supporta solo testo ed è stata valutata in inglese.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ GoogleModello di Google disponibile per tutti gli utenti idonei dal 13 ottobre 2026. Accetta testo, immagini, audio e video e genera testo, incluso codice; non genera immagini, audio o video. Utilizza un’architettura MoE e una finestra condivisa di 1.048.576 token. Le applicazioni di robotica usano questo stesso modello, non un endpoint separato.
Testo e ragionamento · Proprietario a pagamento↗ Ai2Checkpoint di Ai2 incluso nel rilascio pubblico del 7 ottobre 2026, associato alla pubblicazione di Bolmo su Nature. È un modello autoregressivo che elabora testo come byte UTF-8 mediante componenti locali, raggruppamento dinamico e un modello globale. La modalità verificata è testo-testo: eventuali estensioni future a immagini o audio non sono capacità disponibili. La creazione del repository in agosto non viene usata come data di lancio.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ Ai2Checkpoint di Ai2 incluso nel rilascio pubblico del 7 ottobre 2026, associato alla pubblicazione di Bolmo su Nature. È un modello autoregressivo che elabora testo come byte UTF-8 mediante componenti locali, raggruppamento dinamico e un modello globale. La modalità verificata è testo-testo: eventuali estensioni future a immagini o audio non sono capacità disponibili. La creazione del repository in agosto non viene usata come data di lancio.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ Ai2Checkpoint di Ai2 incluso nel rilascio pubblico del 7 ottobre 2026, associato alla pubblicazione di Bolmo su Nature. È un modello autoregressivo che elabora testo come byte UTF-8 mediante componenti locali, raggruppamento dinamico e un modello globale. La modalità verificata è testo-testo: eventuali estensioni future a immagini o audio non sono capacità disponibili. La creazione del repository in agosto non viene usata come data di lancio.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ Ai2Checkpoint di Ai2 incluso nel rilascio pubblico del 7 ottobre 2026, associato alla pubblicazione di Bolmo su Nature. È un modello autoregressivo che elabora testo come byte UTF-8 mediante componenti locali, raggruppamento dinamico e un modello globale. La modalità verificata è testo-testo: eventuali estensioni future a immagini o audio non sono capacità disponibili. La creazione del repository in agosto non viene usata come data di lancio.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ Ai2Checkpoint di Ai2 incluso nel rilascio pubblico del 7 ottobre 2026, associato alla pubblicazione di Bolmo su Nature. È un modello autoregressivo che elabora testo come byte UTF-8 mediante componenti locali, raggruppamento dinamico e un modello globale. La modalità verificata è testo-testo: eventuali estensioni future a immagini o audio non sono capacità disponibili. La creazione del repository in agosto non viene usata come data di lancio.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ Ai2Checkpoint di Ai2 incluso nel rilascio pubblico del 7 ottobre 2026, associato alla pubblicazione di Bolmo su Nature. È un modello autoregressivo che elabora testo come byte UTF-8 mediante componenti locali, raggruppamento dinamico e un modello globale. La modalità verificata è testo-testo: eventuali estensioni future a immagini o audio non sono capacità disponibili. La creazione del repository in agosto non viene usata come data di lancio.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ AnthropicModello di Anthropic lanciato il 7 ottobre 2026 per attività frequenti sensibili al costo e alla latenza. Accetta testo e immagini e restituisce testo, incluso codice; non genera immagini, audio o video. La finestra da un milione di token e il ragionamento adattivo ampliano la famiglia Haiku, senza renderlo un sostituto universale di Sonnet o Opus nei lavori complessi.
Testo e ragionamento · Proprietario a pagamento↗ AnthropicAggiornamento di Sonnet per le attività quotidiane, il codice e i documenti, con maggiore velocità e un milione di token di contesto.
Testo e ragionamento · Proprietario a pagamento↗ Aleph AlphaModello di testo e codice di Aleph Alpha, lanciato ufficialmente il 3 ottobre 2026 e incentrato su tedesco e inglese. L’architettura MoE ha 78,1 miliardi di parametri totali e ne attiva circa 3,46 miliardi per token. Supporta ragionamento configurabile e chiamate a strumenti. I pesi FP8 e BF16 sono pubblicati con licenza Apache 2.0: sono due precisioni della stessa famiglia, non due modelli indipendenti.
Testo e ragionamento · Pesi aperti↗ OpenAIModello di OpenAI per programmazione complessa, uso del computer e lavoro professionale con input di testo e immagini. Il fornitore dichiara prestazioni vicine ad Astra a un costo inferiore; verifica questo equilibrio sulle tue attività.
Testo e ragionamento · Proprietario a pagamento↗
Guida tecnica per progettare contratti di interfaccia robusti che garantiscano la validità strutturale delle uscite dei modelli di IA, distinguendo gli errori di formato dai difetti di contenuto e stabilendo protocolli di validazione automatica.
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Una query può essere eseguita senza errori e calcolare comunque una metrica in modo errato. Questo protocollo spiega come controllare JOIN, filtri e aggregazioni, testare la query in un ambiente controllato e confrontare i risultati con riferimenti noti.
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Una guida pratica per registrare ogni richiesta e le sue fasi senza archiviare indiscriminatamente dati sensibili. Include uno schema di eventi, un esempio di strumentazione, criteri di privacy, dashboard diagnostiche e una procedura per analizzare gli errori e distinguere l’uso segnalato dall’API dagli addebiti finali.
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Come definire gli stati di errore, le politiche di recupero e i test di accettazione per evitare effetti duplicati nei flussi automatizzati con intelligenza artificiale.
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15 ott 2026 ↗
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