Modelli di IA
I modelli di intelligenza artificiale effettuano previsioni basandosi sui dati di addestramento. Possono funzionare in qualsiasi ambito, come numeri, testo o contenuti multimediali.
- LLMConfronto delle Funzionalità14 ott
I migliori strumenti LLMOps e confronto con MLOps
Le piattaforme LLMOps gestiscono il lato operativo dell'esecuzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni: distribuzione, monitoraggio, valutazione e gestione dei costi. Abbiamo esaminato i migliori strumenti LLMOps, le loro funzionalità principali, i modelli di prezzo e le differenze tra loro per aiutare a identificare la soluzione più adatta a diversi casi d'uso. Di seguito viene…
- LLMApprofondimento13 ott
LLM quota di mercato: confronta utilizzo e adozione
Abbiamo analizzato la quota di mercato degli LLM combinando dati basati sull'utilizzo e stime delle visite web per mostrare come la domanda di modelli linguistici di grandi dimensioni sia distribuita tra laboratori di intelligenza artificiale e applicazioni di intelligenza artificiale. Leggi la metodologia per vedere come abbiamo misurato e calcolato questi risultati. Gli Stati Uniti…
- LLMConfronto delle Funzionalità13 ott
Cloud LLM vs Local LLMs: Esempi & Vantaggi
Cloud LLMs, potenziati da modelli avanzati come GPT-5.5 e Claude Opus 4.7, offrono scalabilità e accessibilità. Al contrario, Local LLMs, guidati da modelli open source come Llama 4, DeepSeek V4 e Qwen3.6-Plus, assicurano maggiore privacy e personalizzazione. Esplora cosa sono i cloud LLMs, i loro punti di forza e debolezze, i casi di studio più…
- LLMBenchmark13 ott
LLM benchmark di latenza per casi d'uso
Qui puoi trovare i dettagli su come abbiamo misurato la latenza. Riportiamo separatamente i modelli reasoning e non-reasoning. I modelli reasoning trascorrono diversi secondi a pensare prima della prima risposta visibile, quindi confrontarli direttamente con i modelli non-reasoning in termini di latenza sarebbe fuorviante. Alcuni modelli cambiano anche comportamento a seconda dell'attività: GPT-5.2 risponde alle…
- LLMBenchmark6 ott
I modelli linguistici di grandi dimensioni nella cybersecurity
Abbiamo valutato 7 modelli linguistici di grandi dimensioni in 9 domini di cybersecurity utilizzando SecBench, un benchmark su larga scala e multi-formato per attività di sicurezza. Abbiamo testato ciascun modello su 44.823 domande a scelta multipla (MCQ) e 3.087 domande a risposta breve (SAQ), coprendo sicurezza dei dati, gestione delle identità e degli accessi, sicurezza…
- LLMConfronto delle Funzionalità6 ott
LLM Prezzi: i migliori 15+ fornitori a confronto
Monitoriamo i prezzi di lancio di più di 160 LLM, da GPT-3.5 Turbo nel marzo 2023 fino alle ultime release, raggruppati per classe di dimensioni. Confrontiamo anche i prezzi delle API dei modelli attuali con i risultati dei benchmark e analizziamo i piani di abbonamento dei principali fornitori. I prezzi sono per milione di token,…
- LLMApprofondimento21 set
LLM Calcolatore VRAM per il self-hosting
Il self-hosting di un LLM significa eseguire l'inferenza su hardware controllato dall'operatore anziché tramite un'API di terze parti, il che cambia il profilo di costi, controllo dei dati e privacy. Il fatto che un modello possa girare dipende interamente dalla memoria. Il calcolatore stima la VRAM o la memoria unificata necessaria a un modello per…
- LLMBenchmark18 set
IT agentico: gli agenti IA possono progettare un benchmark
Abbiamo testato 16 modelli sulla progettazione di un benchmark in text-to-SQL e tool calling. Ogni modello ha creato un benchmark per argomento, per un totale di 32 proposte. Nessuna proposta ha superato ogni criterio della rubrica. Gli agenti sono riusciti a creare ed eseguire test, ma nessuno ha dimostrato sia un test con risposta vuota…