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Frontier, open-weight, piccoli e super-specializzati: cosa sono, dove eccellono e quando usarli. Niente hype, solo informazioni reali e aggiornate.
Falcon-Mamba 7B è il primo grande modello a puro stato spaziale (State Space Language Model, SSLM) competitivo con i transformer tradizionali. Grazie all'assenza di meccanismi di attention, offre un costo di memoria costante anche su sequenze molto lunghe e si adatta a GPU consumer e workstation aziendali.
QwQ-32B è un large language model sviluppato dal Qwen Team di Alibaba, rilasciato in open weight con licenza Apache 2.0. Con 32 miliardi di parametri, è progettato per il reasoning avanzato in matematica, coding e logica, e può essere eseguito su hardware di fascia alta con quantizzazione a 4 bit.
DeepSeek-VL2 è una famiglia di modelli visione-linguaggio (VLM) open source sviluppata da DeepSeek-AI. Utilizza un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) con tre varianti scalabili e offre capacità avanzate di OCR, comprensione di documenti, tabelle, grafici e grounding visivo.
Veo 3 è la famiglia di modelli generativi video di Google per uso professionale e creativo. Accetta prompt testuali e immagini di riferimento, restituisce clip in risoluzione fino a 4K con audio nativo ed è accessibile tramite Gemini API e Google AI Studio.
Llama 3.2 3B è il modello di medie dimensioni della famiglia Llama 3.2 di Meta, ottimizzato per l'inferenza on-device e per applicazioni conversazionali multilingue. Supporta un contesto fino a 128.000 token e, nella versione Instruct, è affinata per seguire istruzioni, riscrivere testi e recuperare informazioni strutturate.
Command R7B è il modello più piccolo della famiglia R di Cohere, rilasciato come open weights research da Cohere Labs. Con 7 miliardi di parametri e una finestra di contesto di 128.000 token, è ottimizzato per ragionamento, RAG conversazionale, tool use multi-step e compiti di coding enterprise. Supporta 23 lingue, incluso l'italiano, e può girare su GPU consumer o anche CPU.
Parakeet è una famiglia di modelli di speech-to-text rilasciata da NVIDIA sotto licenze permissive. Le versioni più note, come Parakeet-TDT-0.6B, sono progettate per trascrivere inglese e molte lingue europee, aggiungendo punteggiatura, capitalizzazione e timestamp con prestazioni competitive rispetto ai leader di settore.
Kimi K2.7 Code è l'ultima evoluzione della famiglia K2 di Moonshot AI, ottimizzata per programmazione, tool use e agenti software. Con un trilione di parametri totali e 32 miliardi attivi per token, offre prestazioni competitive con modelli proprietari pur restando open-weight e potenzialmente self-hostabile.
OLMo 2 è il modello linguistico open source di Ai2 progettato per massima trasparenza. Con varianti base e Instruct da 7 e 13 miliardi di parametri, offre pesi, dataset e codice liberamente utilizzabili anche a fini commerciali. È una scelta solida per aziende che cercano controllo, privacy e flessibilità.
Llama 4 Maverick è il modello open-weight di Meta posizionato come workhorse multimodale della serie Llama 4. Con 17 miliardi di parametri attivi e 128 esperti MoE, offre prestazioni competitive su ragionamento, programmazione e comprensione di immagini, insieme a una finestra di contesto di un milione di token.
Aria è un modello AI multimodale nativo rilasciato da Rhymes AI sotto licenza Apache 2.0. Utilizza un'architettura Mixture-of-Experts con 25,3 miliardi di parametri totali e contesto fino a 64.000 token, ed è competitivo su compiti di visione, documenti, video e linguaggio.
Stable Video Diffusion (SVD) è una famiglia di modelli generativi che trasforma un'immagine statica in una sequenza video coerente. È distribuito con pesi scaricabili ed è pensato per ricerca, sperimentazione e applicazioni creative controllate in ambito aziendale.
MobileLLM è una famiglia di modelli di linguaggio sviluppata da Meta AI per l'inferenza diretta su dispositivi mobili e edge. Con dimensioni che vanno da circa 125 milioni a 1,5 miliardi di parametri, e varianti come MobileLLM-R1 dedicate al ragionamento, dimostra che architetture leggere possono offrire capacità competitive in matematica, codice e comprensione del linguaggio senza dipendere dal cloud.
Phi-4-mini-instruct è un modello di Microsoft con 3,8 miliardi di parametri e licenza MIT. Offre contesto fino a 128.000 token, supporto multilingue incluso l'italiano e prestazioni competitive con modelli di dimensioni maggiori. È pensato per chatbot, RAG, automazioni e dispositivi edge.
Phi-4-multimodal-instruct è il modello multimodale aperto di Microsoft con 5.6 miliardi di parametri, in grado di elaborare contemporaneamente testo, immagini e audio. Rilasciato sotto licenza MIT, offre alle aziende italiane un'alternativa compatta e permissiva per applicazioni di OCR, trascrizione, traduzione vocale e assistenti intelligenti.
Gemma 4 12B è un modello open-weight rilasciato da Google DeepMind il 3 giugno 2026. Con 12 miliardi di parametri, contesto fino a 256.000 token e architettura encoder-free, gira su hardware consumer e offre prestazioni superiori a modelli della generazione precedente molto più grandi.
