I 7 principali provider di IA messi a confronto

L'ecosistema delle infrastrutture di IA sta crescendo rapidamente, con provider che offrono approcci diversi per la creazione, l'hosting e l'accelerazione dei modelli. Sebbene tutti mirino ad alimentare le applicazioni di IA, ciascuno si concentra su un livello diverso dello stack.

Abbiamo confrontato i provider più utilizzati su OpenRouter: CoreWeave Forge, precedentemente Weights & Biases (W&B), Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius e SambaNova, utilizzando il modello GPT-OSS-120B. Abbiamo valutato ciascun provider utilizzando lo stesso dataset di 108 domande, composto da 35 domande di conoscenza del mondo reale e 73 problemi di ragionamento matematico.

Benchmark di accuratezza dei provider di IA

Inviamo 108 domande (35 domande di conoscenza basate su articoli + 73 problemi matematici) a ciascun provider ogni 5 minuti durante l'intera giornata e calcoliamo le medie giornaliere di accuratezza. Insieme a queste domande, inviamo ogni volta una domanda di riferimento specifica per misurare le metriche di latenza FTL ed E2E.

Abbiamo testato GPT-OSS-120B su un'istanza RunPod H200 con GPU e ha raggiunto un'accuratezza del 98% sul dataset utilizzato nel nostro benchmark. Leggi la nostra metodologia di benchmark.

Benchmark di latenza dei provider di IA

Nei giorni in cui la latenza aumentava per Fireworks, si verificava un tempo di inattività di 1 minuto, ma durante il giorno rispondeva alla maggior parte delle domande in circa 10 minuti ciascuna per motivi sconosciuti.

Confronto di latenza e costi

Abbiamo identificato i modelli più utilizzati che sono anche quelli offerti più comunemente tra i provider di IA, quindi abbiamo raccolto i prezzi combinati dei provider per 1M token di input/output e le relative metriche di latenza del primo token.

Provider di IA: confronto dettagliato

Integrazione di pipeline di dati e ML

CoreWeave Forge

CoreWeave Forge combina il monitoraggio degli esperimenti, la valutazione dei modelli e l'osservabilità delle applicazioni con infrastrutture gestite per addestramento e inferenza. W&B nacque come sistema di registrazione per i flussi di lavoro ML. CoreWeave ha acquisito W&B e ha trasferito i suoi prodotti in Forge, la piattaforma di sviluppo IA di CoreWeave.

Funzionalità

• Monitora esperimenti, iperparametri, metriche, dataset e artefatti per supportare la riproducibilità e il confronto tra modelli e infrastrutture.
• Fornisce un registro dei modelli, CoreWeave Registry, con versionamento, promozione, rollback e tracciabilità della linea che collega i modelli ai dati e alle esecuzioni di addestramento.
• Offre addestramento gestito e fine-tuning, inclusi calcolo serverless su GPU per carichi di lavoro di apprendimento per rinforzo e IA generativa.
• Supporta l'inferenza ospitata tramite CoreWeave Serverless Inference (modelli aperti, fatturati per token) e Dedicated Inference (pesi di modelli personalizzati su GPU scelti dal cliente).
• Consente un'osservabilità a livello di richiesta per le applicazioni LLM tramite Weave, catturando prompt, risposte, latenza e punteggi di valutazione.
• Supporta la valutazione e il benchmarking automatizzati e con supervisione umana su modelli, prompt e provider.
• Si integra con provider di IA di terze parti, GPU self-hosted e API esterne oltre alla propria infrastruttura.

Limitazioni

Forge copre l'inferenza serverless e dedicata, oltre al fine-tuning serverless e all'apprendimento per rinforzo. L'addestramento su larga scala o di modelli personalizzati richiede altre infrastrutture, come CoreWeave Cloud Platform, un prodotto separato di CoreWeave.

Caso d'uso: Ideale per team di IA che richiedono visibilità end-to-end su sperimentazione, addestramento, valutazione e distribuzione, in particolare quando si confrontano più modelli o provider e si mantiene un'osservabilità di livello produttivo senza lock-in completo al fornitore.

Databricks

Databricks fornisce una piattaforma unificata che combina analisi dei dati, machine learning e gestione dei modelli.

Funzionalità

• Costruito su infrastruttura Spark, consente l'integrazione end-to-end di preparazione dei dati, addestramento dei modelli e inferenza.
• Utilizza MLflow per il monitoraggio dei modelli, inclusi parametri, metriche e cronologia degli esperimenti.
• Unity Catalog garantisce la tracciabilità dei dati e la governance per pratiche di IA responsabile.
• Forte nell'elaborazione batch e nel confronto dei modelli.

Limitazioni

• Non è ottimizzato per l'inferenza in tempo reale. Il monitoraggio e le metriche sono progettati per lavori batch, non per la latenza per singola richiesta.
• È più adatto alla gestione di processi complessi tra dati e modelli, piuttosto che a carichi di lavoro di IA critici in termini di latenza.

Caso d'uso: Efficace per le aziende che devono integrare l'IA nelle pipeline di data science, in particolare per la modellazione predittiva e le applicazioni aziendali in cui sono richieste governance e tracciabilità.

Piattaforme di hosting dei modelli

Baseten

Baseten si posiziona come piattaforma di hosting di modelli per la distribuzione e l'esecuzione di modelli di IA, concentrandosi su affidabilità in produzione e osservabilità dettagliata.

Funzionalità

• Scompone la durata delle chiamate API in caricamento del modello, inferenza e serializzazione della risposta, consentendo agli sviluppatori di individuare le fonti di latenza.
• I cold start vengono monitorati a livello di replica per misurare l'impatto sulle prestazioni.
• Gli utenti configurano parametri di autoscaling come il numero di repliche e le soglie di concorrenza. Ciò offre flessibilità ma introduce il rischio di errori di configurazione, con conseguente spreco di costi o maggiore latenza.
• Questo sistema fornisce un monitoraggio dei costi per singola richiesta collegato al tipo e all'utilizzo della GPU, consentendo confronti di prestazioni e costi quando si passa da hardware come A100 a H100 GPU.
• È disponibile lo streaming dei log in tempo reale, anche se filtri e ricerca sono limitati.

Limitazioni

• Il monitoraggio è dettagliato a livello di richiesta, ma la ricerca e il filtraggio dei log sono basilari, il che rende più difficile eseguire il debug di carichi di lavoro di grandi dimensioni.
• Un autoscaling configurato male può influire direttamente su costi e latenza.

Caso d'uso: Baseten è ideale per gli sviluppatori di IA che cercano osservabilità trasparente per i modelli di IA generativa in ambienti di produzione.

Parasail

Parasail offre una rete di inferenza IA progettata per un utilizzo flessibile delle GPU e l'ottimizzazione dei costi.

Funzionalità

• Il sistema supporta il passaggio tra diversi tipi di GPU, con allocazione automatica delle risorse in base alle esigenze del carico di lavoro.
• La dashboard evidenzia metriche di utilizzo aggregate, inclusi uptime e allocazione delle GPU.
• Offre flessibilità di prezzo attraverso diverse classi di GPU, consentendo compromessi tra costi e prestazioni.

Limitazioni

• Non offre tracciamento a livello di richiesta. Gli sviluppatori non possono analizzare il costo o le prestazioni delle singole richieste.
• L'osservabilità rimane a livello aggregato, limitando la profondità del debug.

Caso d'uso: Parasail è progettato per organizzazioni che danno priorità a soluzioni di IA flessibili e a basso costo, ma offre meno visibilità ai team che richiedono osservabilità dettagliata.

DeepInfra

DeepInfra offre hosting serverless su GPU in più regioni, consentendo la distribuzione scalabile di modelli di IA come API.

Funzionalità

• Il supporto multi-regione consente l'inferenza più vicina agli utenti finali, riducendo la latenza.
• Fornisce metriche di latenza e throughput a livello di dashboard.
• Offre prezzi a consumo con report dei costi aggregati.
• Supporta la distribuzione di modelli di IA generativa open source con API semplici.

Limitazioni

• Non fornisce tracciamento a livello di richiesta, rendendo difficile l'analisi delle cause principali.
• La suddivisione dei costi è aggregata, senza dettagli per singola richiesta o per regione.
• I meccanismi di versionamento e rollback dei modelli non sono automatizzati e richiedono una gestione manuale.

Caso d'uso: Ideale per organizzazioni che distribuiscono carichi di lavoro di IA in più regioni, dove flessibilità dei costi e copertura geografica contano più di un debug approfondito.

Together AI

Together AI opera come cloud di accelerazione per l'IA che offre sia hosting dei modelli sia capacità di addestramento.

Funzionalità

• Fornisce metriche sia a livello aggregato sia a livello di richiesta, inclusi istogrammi di latenza e suddivisioni delle chiamate per versione.
• Il versionamento e il rollback dei modelli integrati consentono di tornare rapidamente alle versioni precedenti.
• La suddivisione del traffico consente test A/B tra versioni dei modelli.
• Forte supporto SDK con librerie client multilingua.
• Le integrazioni CI/CD rendono le pipeline di distribuzione più mature rispetto ad altre piattaforme di hosting.

Limitazioni

• Questa soluzione offre maggiore maturità operativa, ma al costo di una maggiore complessità di sistema rispetto alle piattaforme di hosting più leggere.

Caso d'uso: Together AI è adatta per aziende di IA e società di servizi professionali che necessitano di un controllo delle versioni affidabile, monitoraggio avanzato e integrazione di strumenti di IA generativa in flussi di lavoro strutturati.

Infrastruttura ottimizzata per l'hardware / specializzata

Cerebras

Cerebras si concentra su infrastrutture IA ottimizzate per l'hardware, costruite attorno al suo wafer-scale engine (WSE).

Funzionalità

• Il WSE integra milioni di unità di elaborazione su un singolo chip, fornendo un throughput estremamente elevato per i carichi di lavoro di IA.
• Le dashboard espongono metriche standard come token al secondo e throughput complessivo.
• Adatto per addestramento e inferenza su modelli di IA avanzati su larga scala.

Limitazioni

• La distribuzione non è immediata; richiede una preparazione dell'infrastruttura.
• I dettagli hardware interni, come schedulazione e utilizzo della memoria, vengono astratti dagli utenti.
• Supporto limitato per l'utilizzo di modelli personalizzati arbitrari.

Caso d'uso: Efficace per attività di machine learning su larga scala e ad alto throughput in laboratori di IA, industria della difesa o agenzie governative, dove il throughput conta più della flessibilità.

Gruve IA Inference Infrastructure Fabric

Gruve fornisce un'infrastruttura di inferenza IA distribuita progettata per prestazioni prevedibili, minore latenza e scalabilità della capacità più rapida negli ambienti di produzione. Il suo posizionamento è più vicino al fabric infrastrutturale che all'hosting dei modelli, con enfasi su accesso all'energia, sedi distribuite e ottimizzazione full-stack.

Funzionalità

• Supporta capacità di inferenza scalabile attraverso infrastrutture distribuite vicino alle città di livello 1 e livello 2.
• Utilizza energia non sfruttata e sottoutilizzata per ridurre e stabilizzare i costi dell'infrastruttura di inferenza.
• Distribuisce l'inferenza più vicino a utenti, applicazioni e dati per ridurre la latenza di rete.
• Offre cluster di infrastruttura ad alta densità, inclusi armadi raffreddati a liquido e siti multi-megawatt.
• Fornisce un'infrastruttura nativa per l'IA progettata per supportare requisiti variabili di modelli, serving e carichi di lavoro degli agenti.
• Combina infrastruttura, base dati e capacità degli agenti di IA in uno stack di esecuzione IA aziendale più ampio.
• Include funzionalità di affidabilità aziendale come operatività 24/7, sicurezza integrata, governance e controllo operativo.

Limitazioni

Potrebbe essere più adatto a organizzazioni che necessitano di un'infrastruttura di inferenza dedicata piuttosto che a team che cercano una piattaforma leggera di hosting di modelli basata su API.

Caso d'uso: Ideale per aziende e società di IA che eseguono carichi di lavoro di inferenza su scala produttiva in cui efficienza dei costi, disponibilità di capacità, bassa latenza e affidabilità dell'infrastruttura sono priorità.

SambaNova

SambaNova realizza hardware per l'IA e soluzioni software basati sulla sua architettura dataflow, ottimizzata a livello di grafo di calcolo.

Funzionalità

• Fornisce piattaforme come SambaCloud (servizio cloud), SambaStack (on-premise) e SambaManaged (servizio gestito).
• Ottimizzato per inferenza e addestramento di modelli di IA generativa.
• Metriche standard della dashboard per latenza a livello di token e throughput.

Limitazioni

• La distribuzione richiede compatibilità del modello con la sua architettura, richiedendo ulteriore ottimizzazione.
• Le metriche prestazionali interne, come la larghezza di banda della memoria, non vengono esposte agli utenti.
• I rollout non sono immediati; sono necessarie fasi di implementazione.

Caso d'uso: Adatto per aziende che necessitano di soluzioni basate sull'IA che combinano hardware e software, soprattutto in settori che richiedono un'infrastruttura IT controllata.

Groq

Groq offre una piattaforma di inferenza IA basata sulle sue Language Processing Unit (LPU).

Funzionalità

• Ottimizzato per la generazione sequenziale di token con risposte in streaming a bassa latenza.
• Le dashboard espongono conteggi dei token, latenza e tassi di errore.
• I costi vengono monitorati a livello di token.

Limitazioni

• Non supporta la distribuzione di modelli personalizzati. Sono disponibili modelli forniti da Groq.
• Sono disponibili strumenti di debug minimi; se si verificano problemi di prestazioni, è necessario inviare un ticket di supporto.
• Il funzionamento interno delle LPU rimane opaco.

Caso d'uso: Ideale per applicazioni in cui risposte a latenza ultra-bassa per modelli linguistici di grandi dimensioni sono critiche, come IA conversazionale o algoritmi decisionali.

Antimatter

Antimatter fornisce un'infrastruttura IA verticalmente integrata che combina asset energetici, data center modulari e software cloud distribuito.

Funzionalità

• Distribuisce capacità di calcolo in siti in cui esiste energia rinnovabile, sottoutilizzata o non sfruttata.
• Utilizza unità modulari Policloud per rendere disponibile calcolo IA ad alta densità più rapidamente rispetto alle costruzioni tradizionali di data center hyperscale.
• Collega i siti distribuiti in un unico tessuto operativo tramite il software Hivenet.
• Fornisce servizi cloud come calcolo, storage e trasferimento file tramite API.
• Supporta l'orchestrazione dei carichi di lavoro tra i siti in base a domanda, capacità, prezzi e vincoli locali.
• Separa l'infrastruttura fisica dai servizi rivolti al cliente, consentendo a nuovi siti e servizi di scalare in modo indipendente.
• Utilizza orchestrazione basata su Kubernetes, macchine virtuali, supporto bare metal, storage distribuito, rete crittografata, passthrough delle GPU e osservabilità centralizzata.

Limitazioni

Il suo modello potrebbe essere più rilevante per organizzazioni che necessitano di infrastruttura IA distribuita o sovrana piuttosto che per team che cercano una semplice API serverless per modelli.

Caso d'uso: Ideale per acquirenti aziendali di infrastrutture di IA che necessitano di capacità di inferenza scalabile vicino a fonti energetiche, utenti e giurisdizioni regolamentate, soprattutto dove prevedibilità dei costi, sovranità e velocità di distribuzione contano.

Hosting basato su API

Fireworks AI

Fireworks AI fornisce un servizio di hosting leggero basato su API per modelli di IA.

Funzionalità

• Distribuzione rapida dei modelli con endpoint API immediati.
• Supporta il fine-tuning di modelli di IA generativa.
• Le dashboard forniscono metriche come latenza delle chiamate, utilizzo dei token, tasso di errore e numero di richieste.

Limitazioni

• Manca il tracciamento a livello di richiesta, limitando il debug dettagliato.
• I dati sui costi sono aggregati, senza visibilità per singola richiesta.
• Il rollback è manuale; per tornare alle versioni precedenti è necessario un nuovo deployment.

Caso d'uso: Adatto per sviluppatori di IA che necessitano di accesso rapido alle funzionalità di IA generativa senza osservabilità approfondita o gestione complessa della distribuzione.

Cos'è un provider di IA?

Un provider di IA è un'azienda di intelligenza artificiale che fornisce infrastruttura, modelli e servizi necessari ad altri per sviluppare ed eseguire soluzioni basate sull'IA.

I provider di IA sono fondamentali perché:

• Riducono le barriere all'adozione dell'IA, soprattutto per le aziende senza competenze interne approfondite.
• Forniscono scalabilità gestendo processi complessi come autoscaling e addestramento distribuito.
• Offrono efficienza dei costi con infrastrutture on-demand invece di investimenti iniziali in hardware IA.
• Garantiscono pratiche di IA responsabile tramite funzionalità di governance, tracciabilità e conformità.

Tipi di provider di IA

I provider di IA possono essere raggruppati in tre categorie principali:

• Provider di infrastrutture di IA si concentrano su hardware IA specializzato, inclusi processori personalizzati e chip ad alte prestazioni, per addestramento e inferenza.
• Piattaforme di hosting di modelli forniscono accesso a modelli di IA generativa tramite API, facilitando l'integrazione dell'IA nelle applicazioni. Spesso offrono funzionalità come autoscaling, monitoraggio della latenza e fine-tuning.
• Piattaforme di dati e machine learning pongono l'accento sull'integrazione end-to-end di analisi dei dati, addestramento dei modelli e governance, con un focus sull'IA responsabile.

Caratteristiche principali dei provider di IA

Tra le categorie, la maggior parte dei provider di IA condivide diverse caratteristiche fondamentali che determinano il modo in cui offrono valore e consentono alle organizzazioni di adottare efficacemente le funzionalità di IA:

Accesso a modelli linguistici di grandi dimensioni e altri modelli di IA generativa

I provider di IA offrono accesso diretto a grandi modelli linguistici (LLM) e una gamma di modelli di IA generativa per attività come generazione di testo, elaborazione del parlato e riconoscimento delle immagini. Questi modelli sono in genere offerti tramite API, il che rende più facile per le organizzazioni incorporare soluzioni basate sull'IA nelle applicazioni senza richiedere competenze approfondite nell'addestramento dei modelli.

Infrastruttura di IA per gestire carichi di lavoro di IA impegnativi

I provider forniscono ambienti di calcolo su misura per modelli di IA avanzati e carichi di lavoro di IA su larga scala. Ciò include la potenza di elaborazione necessaria per addestramento, fine-tuning e inferenza, spesso progettata per supportare sia operazioni batch ad alto throughput sia attività sensibili alla latenza. Tale infrastruttura consente alle aziende di eseguire processi complessi in modo efficiente e affidabile.

Dashboard di distribuzione e monitoraggio con metriche di latenza, throughput e costi

Le dashboard sono una funzionalità standard e offrono visibilità sulle prestazioni e sull'efficienza dei sistemi di IA. Le metriche tipiche includono latenza per richiesta, throughput complessivo, tassi di elaborazione dei token e conteggio degli errori. Viene inoltre fornita visibilità sui costi, che va dal reporting per singola richiesta ai riepiloghi aggregati. Questi strumenti supportano una gestione e un'ottimizzazione efficaci delle risorse.

Opzioni per il fine-tuning e la gestione dei modelli

Molte piattaforme includono la possibilità di eseguire il fine-tuning dei modelli di IA generativa per casi d'uso specializzati. Ciò consente alle organizzazioni di adattare i modelli alle esigenze specifiche del settore, come la modellazione predittiva nella supply chain o l'IA conversazionale nell'assistenza clienti. Le funzionalità di gestione dei modelli includono spesso controllo delle versioni, rollback e suddivisione del traffico per esperimenti, che aiutano a mantenere l'affidabilità durante l'iterazione su nuove distribuzioni.

Flessibilità dei prezzi, spesso basata sul pay-per-use o sul consumo di token

Invece di fare affidamento su pesanti investimenti iniziali in hardware IA, i provider adottano comunemente prezzi basati sul consumo. Questi possono essere strutturati per richiesta, per token o per tempo di calcolo. La flessibilità dei prezzi riduce la barriera all'ingresso per le organizzazioni che sperimentano l'adozione dell'IA, consentendo al contempo alle aziende di allineare la spesa alle esigenze dei carichi di lavoro e di ottimizzare sia costi sia prestazioni.

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Cosa sono i gateway IA?

Un gateway IA è una piattaforma middleware che gestisce integrazione, instradamento e governance di modelli e servizi di IA all'interno degli ambienti aziendali. Invece di fornire i modelli stessi, i gateway IA fungono da punto di ingresso unificato tra le applicazioni e più strumenti di IA, inclusi modelli linguistici di grandi dimensioni, sistemi di riconoscimento delle immagini e altri servizi di IA generativa.

Gestiscono funzioni come standardizzazione delle API, orchestrazione dei modelli, monitoraggio, applicazione delle policy di sicurezza e monitoraggio dei costi, consentendo alle organizzazioni di controllare il modo in cui si accede ai carichi di lavoro di IA e come vengono utilizzati tra i diversi provider.

Differenze principali tra gateway IA e provider di IA

Funzione

• I provider di IA forniscono infrastrutture di IA, modelli di IA e la potenza di calcolo necessaria per eseguirli.
• I gateway IA gestiscono e orchestrano le interazioni con questi modelli, offrendo coerenza e governance.

Posizione nello stack

• I provider di IA operano a livello di infrastruttura e modello, fornendo le effettive capacità di IA.
• I gateway IA si collocano sopra i provider, collegando le applicazioni a uno o più modelli attraverso un unico livello di controllo.

Ambito di responsabilità

• I provider di IA si concentrano su addestramento, fine-tuning, hosting e serving dei modelli.
• I gateway IA si concentrano su unificazione delle API, instradamento dei carichi di lavoro, osservabilità e applicazione delle policy tra i modelli.

Governance e sicurezza

• I provider di IA implementano la governance per i propri modelli, come il controllo delle versioni e il monitoraggio dei costi.
• I gateway IA forniscono una governance centralizzata, consentendo conformità, controllo degli accessi e protezione dei dati tra più modelli e fornitori.

Approccio di distribuzione

• I provider di IA offrono diverse opzioni infrastrutturali, tra cui API cloud, cluster dedicati e hardware on-premises.
• I gateway IA forniscono modelli di distribuzione (globale, multicloud, sidecar o micro-gateway) che ottimizzano l'instradamento del traffico tra applicazioni e modelli.

Metodologia del benchmark

In questo benchmark, GPT-OSS-120B, il modello open source più utilizzato sulla piattaforma OpenRouter, è stato analizzato e selezionato. Prima di procedere con il benchmark, è stata stabilita la prestazione di base del modello GPT-OSS-120B. Il modello è stato testato in un ambiente self-hosted su un'istanza RunPod H200 con GPU e ha raggiunto un'accuratezza del 98% sul dataset di 108 domande utilizzato nel benchmark (35 domande basate su articoli + 73 problemi matematici).

Prima di avviare il benchmark, sono stati analizzati i dati sulle quote di mercato su OpenRouter per identificare i primi sette provider di IA con la quota più alta e questi provider sono stati utilizzati nel test. Tutte le richieste API sono state inviate tramite lo stesso endpoint OpenRouter API per garantire coerenza nelle condizioni di test.

Dataset e processo di test

Il dataset del benchmark è composto da un totale di 108 domande. Di queste, 35 sono domande di conoscenza del mondo reale derivate da articoli di CNN News e abbinate a una verità di riferimento verificata. Lo scopo di questa sezione è misurare se il modello richiama accuratamente informazioni numeriche come percentuali, date e quantità e valutare la sua tendenza alle allucinazioni. Le restanti 73 domande consistono in problemi di ragionamento matematico e testano la coerenza numerica, l'inferenza logica e l'accuratezza computazionale del modello.

Le 108 domande utilizzate nel processo di test sono domande a cui il modello risponde costantemente in modo corretto. Lo scopo di questo test è osservare il degrado delle prestazioni e della qualità del modello in momenti specifici della giornata o durante variazioni del carico di sistema.

Il processo di test viene condotto come segue:

• Le 108 domande vengono inviate singolarmente a intervalli di 5 minuti e questo processo continua in modo continuativo.
• Le risposte vero/falso ottenute da ciascuna domanda vengono utilizzate nei calcoli di accuratezza.
• Simultaneamente, a ogni invio, viene inviata a tutti i provider anche una domanda di riferimento fissa. Le metriche misurate da questa domanda di riferimento sono:
  • Latenza del primo token (FTL): il tempo che intercorre tra l'invio della richiesta e la produzione del primo token da parte del modello.
  • Latenza end-to-end (latenza E2E): il tempo impiegato dal modello per generare completamente la risposta.

Le richieste vengono inviate a tutti i provider simultaneamente per lo stesso modello e tramite lo stesso endpoint API. Il sistema di benchmark opera in modo ciclico; alla fine di ogni giorno, i valori di accuratezza ottenuti dalle 108 domande e le medie giornaliere dei valori di latenza FTL/E2E misurati dalla domanda di riferimento fissa vengono riportati nei grafici.

Dettagli del test di baseline self-hosted

Il test delle prestazioni di base è stato condotto eseguendo il modello openai/gpt-oss-120b in un ambiente self-hosted su un'istanza RunPod H200 con GPU. L'ambiente di test è stato creato utilizzando il template RunPod PyTorch, con il motore di inferenza vLLM (versione 0.10.2) installato come libreria di serving principale. Un componente critico dello stack software era l'SDK openai-harmony, obbligatorio per codificare correttamente i prompt e decodificare le risposte per la serie di modelli GPT-OSS. Il motore vLLM è stato configurato con gpu_memory_utilization=0.85 e max_model_len=4096 per soddisfare i requisiti di quantizzazione MXFP4 e di contesto del modello. Per ottimizzare le prestazioni, è stata installata anche la libreria flashinfer, che offre un'accelerazione significativa per l'inferenza su hardware H200.

Il benchmark è stato eseguito utilizzando lo script test_baseline_harmony_correct.py, che elabora un dataset consolidato di 108 domande (35 domande basate su articoli e 73 problemi matematici). Per ogni domanda, un prompt è stato costruito programmaticamente utilizzando l'SDK openai-harmony. Ciò ha comportato la creazione di un oggetto Conversation con messaggi distinti Role.SYSTEM, Role.DEVELOPER e Role.USER; il DeveloperContent includeva specificamente l'istruzione "Reasoning: high" per ottenere risposte dettagliate. Questo oggetto è stato trasformato in ID token utilizzando la codifica HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS. L'inferenza è stata condotta con parametri di campionamento deterministici (temperature=0.0) e max_tokens=2048 per catturare l'intero ragionamento. Gli stop_token_ids sono stati forniti direttamente dal metodo stop_tokens_for_assistant_actions() della codifica harmony. Infine, i token di output del modello sono stati analizzati dall'SDK harmony per extract la risposta strutturata, che è stata poi normalizzata e validata rispetto alla verità di riferimento per calcolare l'accuratezza.

Cita questo benchmark

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@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{I 7 principali provider di IA messi a confronto}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 14 ottobre 2026}
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Registro delle modifiche

4 aggiornamenti

Tutte4Generale3Metodologia1

20262025

1. 18 mag

   Aggiunti Gruve AI e Antimatter come sezioni complete di fornitori nel confronto.

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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Ricercato da

Nazlı Şipi

Ricercatrice IA

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Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha precedente esperienza nell'analisi dei dati in diversi settori, dove ha lavorato per trasformare dataset complessi in informazioni operative.

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