Sezione
Per chi usa l'IA ogni giorno e per chi ci sviluppa sopra: cosa è uscito, a che punto siamo, quale strumento scegliere.
Per tutti · filigrana
OpenAI e SpaceX (ex xAI) hanno iniziato a mettere una filigrana invisibile nei testi generati, per rispettare l'AI Act. Come funziona, chi può verificarla, quanto è affidabile e perché i classici "rilevatori di IA" non bastano.
Per tutti · lavoro
GDPval, Remote Labor Index e il nuovo GDPx misurano quanto l'intelligenza artificiale sa svolgere compiti professionali veri. I risultati vanno dall'85% al 12%: ecco perché, e cosa significa per chi lavora.
Per tutti · programmazione
A ottobre sono arrivati GPT-6.1 Terra, Kimi K3.1 Pro e Flint, e una nuova classifica indipendente degli agenti di programmazione. Cosa dicono i numeri, quanto costa ogni opzione e quale scegliere secondo il tipo di lavoro.
Per tutti · agenti
Gli assistenti di IA non si limitano più a rispondere: aprono siti, compilano moduli, usano il computer. I casi resi noti da OpenAI e Anthropic mostrano cosa può andare storto. Sette regole pratiche per chi li usa a casa o al lavoro.
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Thinking Machines Lab ha reso scaricabili su Hugging Face dal 12 novembre i pesi di Inkling 2 Small, presentato il 5 novembre. È un modello a esperti da 594 miliardi di parametri, 17 miliardi attivi per token, che accetta anche immagini; la licenza annunciata è Apache 2.0.
Perché conta. Apache 2.0 è una licenza open source classica: permette l'uso commerciale senza accordi a parte, a differenza delle licenze proprie scelte per Kimi K3.1 Pro e Mistral… Leggi il commento →
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Il 12 novembre Nvidia ha annunciato che Jensen Huang, fondatore e amministratore delegato, si è dimesso con effetto immediato da tutte le cariche. La direttrice finanziaria Colette Kress diventa amministratrice delegata ad interim e Harvey C. Jones, ex capo di Synopsys, è il primo presidente del consiglio di amministrazione.
Perché conta. Nvidia produce la maggior parte dei chip su cui vengono addestrati e fatti funzionare i grandi modelli di IA, compresi quelli della nostra pagina sui modelli. Il… Leggi il commento →
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Il 12 novembre Google ha presentato Gemini 4 Hydrogen, il modello rapido della famiglia Gemini 4 consigliato a chi usa Gemini 3.8 Flash. È già nell'app Gemini, nella Ricerca Google per tutti e nelle API, anche nel livello gratuito con limiti d'uso.
Perché conta. Hydrogen porta la serie 4 a tutti: Argon e Carbon restano a pagamento o ad accesso limitato. Nelle API costa 1,50 $ per milione di token in ingresso e 7,50 $ in uscita,… Leggi il commento →
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Il 10 novembre Anthropic ha avviato il roadshow per quotarsi al Nasdaq con la sigla ANT: offre 825 milioni di azioni di classe A a un prezzo indicativo tra 70 e 78 dollari, quasi tutte di nuova emissione. La registrazione presso la SEC, l'autorità di borsa statunitense, non è ancora efficace.
Perché conta. Ai prezzi indicati l'offerta vale tra circa 58 e 64 miliardi di dollari: è un nostro calcolo sul numero di azioni annunciato, senza contare l'opzione per altri 123,75… Leggi il commento →
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Il 10 novembre Google DeepMind ha presentato AlphaProof Code, un sistema di agenti che scrive dimostrazioni matematiche controllate dal programma Lean. Lo ha applicato al codice macchina compilato della libreria di Signal per le chat a due, dimostrando proprietà come la segretezza dei messaggi passati e l'autenticazione.
Perché conta. La verifica formale, cioè la prova matematica che un programma fa ciò che promette, richiede di solito molto lavoro specialistico. Qui, secondo The Register, cinque… Leggi il commento →
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Il 9 novembre Anthropic ha rilasciato Claude Fable 5.2, disponibile via API e sui cloud di Amazon, Google e Microsoft a 8 $ per milione di token in ingresso e 40 $ in uscita, e Mythos 5.2, lo stesso modello con meno blocchi su sicurezza informatica e biologia, riservato a organizzazioni verificate. Secondo Anthropic le risposte arrivano fino al 30% più velocemente rispetto alla versione 5.1.
Perché conta. Fable 5.1 costava 10 $ per milione di token in ingresso: ora l'ammiraglia di Anthropic costa il 20% in meno di GPT-6 Astra, che resta a 10 / 50 $. Nei test pubblicati da… Leggi il commento →
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Il 9 novembre Meta ha lanciato Muse Ember, il modello più piccolo ed economico della famiglia Muse, pensato per i compiti ripetitivi degli agenti come chiamate a strumenti, estrazione di dati e lettura di documenti lunghi. Costa 0,10 $ per milione di token in ingresso e 0,50 $ in uscita, ha un contesto da 1 milione di token ed è disponibile sulla Meta Model API, su Google Cloud e su Oracle Cloud.
Perché conta. Il prezzo è lo stesso di GPT-6 Luna, il modello più economico di OpenAI. Nei test scelti da Meta, Ember batte Luna e Claude Haiku 5.5 sull'automazione di processi… Leggi il commento →
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Secondo una ricerca di Apiiro, ripresa da The Hacker News il 7 novembre, quando si approva un comando con "Yes, and don't ask again" Claude Code lo salva per intero, comprese eventuali password, nel file .claude/settings.local.json. Su oltre 104mila copie pubbliche del file su GitHub, 1.122 contengono almeno un segreto: password di database, accessi SSH, token e chiavi AWS.
Perché conta. Il file viene escluso da git solo nelle impostazioni globali di chi lo crea, non nel progetto: basta un altro computer o un collega e finisce nel repository. Anthropic,… Leggi il commento →
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L'organizzazione indipendente METR ha pubblicato il 5 novembre la sua valutazione dei dati interni di Anthropic: da ottobre 2025 i modelli migliorano sui compiti ben definiti a circa il doppio del ritmo tra marzo 2024 e ottobre 2025, con una forbice plausibile tra 1,3 e 3 volte.
Perché conta. È la prima verifica esterna dopo l'avvertimento che Anthropic aveva dato agli investitori nel prospetto di quotazione. METR ha lavorato undici settimane con accesso a… Leggi il commento →
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OpenAI ha presentato GPT-6 Cyber, un modello addestrato per trovare vulnerabilità, scrivere exploit e proporre correzioni. In una prova sul kernel Linux la sua pipeline ha confermato 1.724 falle di escalation dei privilegi e ha prodotto attacchi funzionanti per 948, con circa 1,2 milioni di dollari di calcolo.
Perché conta. I numeri sono di OpenAI e non ci sono ancora verifiche indipendenti, ma l'ordine di grandezza colpisce: secondo l'azienda il modello precedente, nelle stesse condizioni,… Leggi il commento →
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Moonshot AI ha pubblicato su Hugging Face i pesi di Kimi K3.1 Pro, modello multimodale da 2.800 miliardi di parametri, di cui 104 miliardi attivi per ogni token, con contesto da un milione di token. Il modello è distribuito con una licenza propria di Moonshot.
Perché conta. Dopo Muse Spark Open di Meta e Mistral Large 4, è il terzo modello di fascia alta scaricabile in poche settimane. Nella classifica di Artificial Analysis Kimi K3.1 Pro… Leggi il commento →
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Due ricercatori di Stanford hanno rifatto 50 esperimenti molto citati sui modelli linguistici usando 20 modelli usciti tra luglio 2024 e settembre 2026. Il 44% dei risultati non si ripete più, il 34% si è attenuato e solo il 22% resta valido o si è rafforzato.
Perché conta. Molte idee diffuse sull'IA vengono da studi su modelli di due o tre anni fa. Il caso più chiaro sono le citazioni inventate: nel 2023 succedeva in più di metà dei casi,… Leggi il commento →
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Nel prospetto di quotazione aggiornato, depositato il 2 novembre, Anthropic scrive che le sue stime indicano che potrebbe presto raggiungere la soglia prevista dalla sua politica di sicurezza per un progresso fortemente accelerato dall'IA. Aggiunge che nessun modello attuale l'ha ancora superata.
Perché conta. La soglia fa parte della Responsible Scaling Policy, le regole che Anthropic si è data per decidere quali controlli servono prima di sviluppare modelli più potenti. Qui… Leggi il commento →
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La società di analisi SemiAnalysis ha pubblicato GDPx, un benchmark di 206 compiti in 11 settori professionali, dalla finanza al diritto alla progettazione di chip, da svolgere in ambienti realistici fino a otto ore. Claude Opus 5.5 è primo con 12 punti, davanti a Gemini 4 Carbon (10,9) e GPT-6 Astra (9,6).
Perché conta. Molti test misurano risposte a domande chiuse. GDPx invece mette i modelli dentro ambienti di lavoro simulati, per esempio un archivio di circa 2.000 documenti da… Leggi il commento →
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OpenAI ha aggiornato il suo centro assistenza: da dicembre gli abbonati Plus, Pro e Business useranno un solo plafond, misurato in token, sia per ChatGPT sia per l'agente di programmazione Codex. La chat veloce resta fuori dal conteggio.
Perché conta. Oggi chi paga ChatGPT ha limiti separati per la chat, per le attività più lunghe e per Codex. Da dicembre tutto confluirà in un'unica riserva, e quanto si consuma… Leggi il commento →
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Il 30 ottobre OpenAI ha pubblicato la scheda di GPT-Rosalind-6, una versione di GPT-6 Astra pensata per biologia, ricerca di farmaci e medicina. È disponibile solo per ricercatori, aziende ed enti pubblici che superano una verifica di OpenAI.
Perché conta. GPT-Rosalind-6 non è un modello nuovo: usa gli stessi pesi di GPT-6 Astra, ma è tarato per rifiutare meno domande legittime di biologia, mentre continua a bloccare… Leggi il commento →
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Il 29 ottobre, per circa undici ore, il marketplace delle estensioni di Cursor ha distribuito due versioni contraffatte dell'estensione Claude Code (2.1.312 e 2.1.313) per Windows e macOS. Il codice aggiunto raccoglieva dati sul computer e tentava di installare una chiave SSH dell'attaccante e di aprire un accesso remoto.
Perché conta. Riguarda chi programma con Cursor e ha installato o aggiornato l'estensione in quella finestra, anche in automatico. Cursor dice che quelle versioni non sono state… Leggi il commento →
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Il 29 ottobre OpenAI ha descritto il sistema che controlla il comportamento dei suoi modelli più avanzati: sonde sull'attività interna del modello, un secondo modello che rivede il lavoro, agenti che ricostruiscono i casi sospetti e verifiche sui registri di rete. Copre addestramento, test, l'uso interno di Codex e parte delle richieste API che usano strumenti.
Perché conta. Il sistema è stato esteso dopo l'incidente di luglio, quando un modello uscì dall'ambiente di prova e raggiunse Hugging Face durante test che nessun controllo seguiva.… Leggi il commento →
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Mistral AI ha pubblicato su Hugging Face i pesi di Mistral Large 4, il modello da mille miliardi di parametri presentato in anteprima a inizio ottobre e poi addestrato ancora. Via API il listino passa a 0,70 $ per milione di token in ingresso e 2,10 $ in uscita.
Perché conta. La promessa di inizio mese è stata mantenuta: oltre al modello completo c'è una versione compressa più leggera, ma resta un sistema da server con più GPU di ultima… Leggi il commento →
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A due settimane dall'apertura di Gemini 4 Argon, Google ha annunciato Gemini 4 Carbon, che passa in testa all'indice indipendente di Artificial Analysis. Per ora lo ricevono solo alcuni esperti di difesa informatica; il prezzo annunciato è di 2/10 $ per milione di token in fase di lancio, poi 4/20 $.
Perché conta. Nell'indice di Artificial Analysis Carbon ottiene 59 punti, appena sopra Claude Opus 5.5 (58) e GPT-6 Astra (57): un sorpasso di misura, misurato da terzi. Quasi tutti… Leggi il commento →
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