10+ Esempi di Modelli Linguistici di grandi dimensioni e Benchmark

Abbiamo utilizzato benchmark open-source per confrontare i principali esempi di modelli linguistici di grandi dimensioni proprietari e open-source. Puoi scegliere il tuo caso d'uso per trovare il modello giusto.

Confronto dei modelli linguistici di grandi dimensioni più popolari

Abbiamo sviluppato un sistema di punteggio dei modelli basato su tre metriche chiave: preferenza dell'utente, codifica e affidabilità.

Puoi anche visualizzare il grafico dei prezzi insieme al punteggio finale del modello.

• Ragionamento: Abbiamo utilizzato il nostro benchmark di ragionamento AI per testare 100 domande di matematica in un setting zero-shot, il che significa che non sono state utilizzate domande di esempio per l'addestramento. Il benchmark ha valutato i modelli di ragionamento e li ha confrontati con i modelli non di ragionamento per evidenziarne le differenze.
• Codifica: La metrica di codifica indica le capacità di generazione del codice del LLM, valutata dagli utenti di OpenLM.ai.¹
• Affidabilità: Per i modelli più affidabili, abbiamo valutato l'affidabilità di un LLM nel recuperare risposte precise a valori numerici da notizie su vari argomenti; le risposte sono state verificate rispetto alla verità fondamentale per garantire l'accuratezza delle cifre esatte piuttosto che delle generalizzazioni.

Sviluppiamo le nostre metriche di valutazione pensando alle esigenze delle imprese. In questo processo, abbiamo utilizzato i punteggi di codifica di Chatbot Arena di OpenLM e applicato la normalizzazione min-max alla nostra classifica, poiché tutti i punteggi avevano intervalli di valutazione diversi.

Questo approccio significa che il modello con il punteggio più alto riceve un punteggio del 100%, mentre il modello con il punteggio più basso ottiene un punteggio dello 0% per ogni metrica specifica.

I risultati di tutte e tre le metriche sono stati proporzionati per rientrare tra 0 e 33,3, creando un punteggio totale di 100.

API cost è dato per 1000000 token di input e output per chiamata API per 1 chiamata API. Abbiamo un articolo per aiutarti a comprendere i metodi di pricing dei LLM. I modelli di pricing differiscono tra i provider, ma il pricing per token è l'approccio più ampiamente utilizzato.

Per aiutare con la stima dei costi, il nostro LLM API Price Calculator ti consente di inserire le tue esigenze di volume di token e ordinare i risultati per costo di input, costo di output e costo totale. Questo strumento fornisce una chiara ripartizione dei prezzi in base all'utilizzo, consentendo un processo decisionale informato.

Esempi principali di modelli linguistici di grandi dimensioni

Puoi valutare i modelli linguistici di grandi dimensioni esaminando le loro prestazioni nei benchmark e la latenza nel mondo reale (disponibile cliccando sul nome di ogni modello nella tabella) e rivedendo i loro prezzi per comprendere la loro efficienza complessiva e il rapporto costo-efficacia.

Per ulteriori approfondimenti, esplora i confronti dei modelli attuali e popolari, inclusa una panoramica di Large Multimodal Models (LMMs) e come differiscono dai LLM, e un'analisi dettagliata delle Top 30+ piattaforme di AI conversazionale.

Analisi dettagliata dei modelli popolari

1. OpenAI's GPT-5

GPT-5, rilasciato nell'agosto 2025, è il modello di ragionamento unificato di OpenAI. Si adatta automaticamente tra risposte rapide e ragionamenti più approfonditi, a seconda del compito. È disponibile in tutte le fasce di ChatGPT, con ragionamento esteso incluso nell'accesso Pro.

Caratteristiche principali:

• Combina risposta rapida e ragionamento esteso attraverso il routing in tempo reale.
• Gestisce fino a 400K token, consentendo l'analisi di documenti di grandi dimensioni e input multimodali.
• Riduce le allucinazioni e gli errori fattuali rispetto ai modelli precedenti.

Punti salienti delle prestazioni:

• Raggiunge punteggi elevati in matematica, codifica, attività multimodali e ambiti sanitari.
• Utilizza meno token per il ragionamento complesso, migliorando l'efficienza.
• Fornisce un supporto di codifica più forte per il debug, la generazione front-end e la logica di progettazione.
• Produce testo più coerente e strutturato con un miglior controllo del tono.

Varianti per diverse esigenze:

• Pro (thinking): modalità di ragionamento esteso per compiti professionali complessi.
• Standard: opzione equilibrata per l'uso generico.
• Mini: modello efficiente dal punto di vista dei costi per compiti di routine.
• Nano: versione leggera per applicazioni ad alto volume o incorporate.

OpenAI GPT-5.2

Il rilascio di OpenAI's GPT-5.2 enfatizza prestazioni più forti su compiti complessi e multi-step come la creazione di fogli di calcolo e presentazioni, la codifica, la comprensione delle immagini, il ragionamento su contesti lunghi e l'uso affidabile degli strumenti.

OpenAI riferisce che GPT-5.2 ottiene risultati all'avanguardia in diversi benchmark, incluso GDPval, dove batte o pareggia i professionisti umani su una vasta gamma di compiti occupazionali del mondo reale.

Il modello offre anche prestazioni migliorate nell'ingegneria del software (ad esempio, SWE-Bench Pro e SWE-Bench Verified), tassi di allucinazione più bassi e grandi progressi nella comprensione di documenti lunghi. Con questi sviluppi, GPT-5.2 diventa più adatto per l'analisi di contratti, rapporti e progetti multi-file.

GPT-5.2 migliora anche le capacità visive per l'interpretazione di grafici e interfacce e raggiunge un'alta affidabilità nei benchmark di chiamata degli strumenti, supportando l'automazione end-to-end in flussi di lavoro come il supporto clienti e l'analisi dei dati.²

2. Claude 4.6

Anthropic ha introdotto Claude Sonnet 4.6, il suo modello Sonnet più avanzato a febbraio 2026. Offre ampi miglioramenti nella codifica, nel ragionamento su contesti lunghi, nella pianificazione degli agenti, nell'uso del computer e nel lavoro conoscitivo:

• Context window: Il modello include una finestra di contesto da 1M di token (beta) e diventa l'opzione predefinita per gli utenti Free e Pro su Claude.ai, con prezzi invariati rispetto a Sonnet 4.5.
• Prestazioni: Anthropic afferma che Sonnet 4.6 chiude gran parte del divario con i modelli di classe Opus, offrendo prestazioni quasi all'avanguardia per compiti economicamente preziosi pur rimanendo più conveniente.
• Capacità di utilizzo del computer: Consente a Claude di operare software tramite clic e digitazione piuttosto che tramite API, e dimostra una maggiore resistenza agli attacchi di iniezione di prompt.

Ulteriori aggiornamenti della piattaforma includono un miglior utilizzo degli strumenti, compattazione del contesto e integrazioni ampliate, come i connettori MCP in Claude per Excel, consentendo flussi di lavoro più automatizzati tra i sistemi aziendali.

3. Gemini

Gemini 3 Pro è l'ultimo modello fondazionale multimodale di Google DeepMind progettato per il ragionamento complesso e i compiti di livello professionale.

Le capacità includono:

• Ragionamento e comprensione avanzati: Gemini 3 Pro produce risposte dettagliate su compiti complessi, andando oltre le risposte superficiali.
• Intelligenza multimodale: Elabora e sintetizza nativamente informazioni da testo, immagini, audio, video e codice.
• Capacità di codifica e agentiche potenziate: Gemini 3 Pro si concentra sulla codifica "vibe" e sulla codifica agentic. Può seguire istruzioni, scrivere codice e integrarsi con gli strumenti in modo più efficace rispetto alle generazioni precedenti, supportando compiti multi-step e flussi di lavoro autonomi.

In tutte le valutazioni chiave, Gemini 3 Pro ottiene i punteggi più alti rispetto ad altri modelli di grandi dimensioni, dimostrando punti di forza notevoli nel ragionamento, nella comprensione multimodale, nella matematica e nei compiti di codifica.

Dimostra anche prestazioni solide nei benchmark visivi e multimodali, come ScreenSpot-Pro e Video-MMMUi, indicando una migliore interpretazione di immagini, video e dati visivi rispetto a molti concorrenti.³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 è il più recente modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) focalizzato sul ragionamento di DeepSeek-AI, costruito su un'architettura transformer. Incorpora addestramento multi-stage, apprendimento per rinforzo (RL) e dati cold-start per un ragionamento potenziato.

Versioni:

• DeepSeek-R1-Zero: Addestrato con RL senza fine-tuning supervisionato, eccellente nel ragionamento ma con sfide di leggibilità.
• DeepSeek-R1: Migliorato con addestramento multi-stage, in grado di competere con modelli di livello GPT-4.

Inoltre, sei modelli distillati (1,5B–70B parametri) basati su Qwen e Llama soddisfano diverse esigenze computazionali.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

I modelli Qwen scalano dati e dimensioni del modello per applicazioni AI avanzate. L'ultimo rilascio, Qwen2.5-Max, utilizza un Mixture of Experts (MoE) ed è pre-addestrato su oltre 20 trilioni di token con RLHF e SFT.

Qwen3.5 e Qwen3.5-Plus

Qwen ha rilasciato Qwen3.5, iniziando con il suo primo modello a pesi aperti, Qwen3.5-397B-A17B, un modello nativo multimodale (visione-linguaggio) per ragionamento, generazione di codice, flussi di lavoro degli agenti e comprensione multimodale.

Il modello utilizza un'architettura ibrida che combina attenzione lineare (Gated Delta Networks) con un Mixture-of-Experts sparso. Qwen ha anche ampliato significativamente la copertura multilingue, aumentando il supporto da 119 a 201 lingue e dialetti.

Alibaba ha anche introdotto Qwen3.5-Plus, una versione ospitata disponibile tramite Alibaba Cloud Model Studio, con una finestra di contesto da 1M di token e supporto degli strumenti integrato con uso adattivo degli strumenti.

I risultati dei benchmark suggeriscono che Qwen3.5-397B-A17B si comporta in modo competitivo rispetto ai modelli all'avanguardia in ragionamento linguistico, follow delle istruzioni, codifica, benchmark degli agenti, valutazioni multilingue e compiti visione-linguaggio come la comprensione dei documenti, il ragionamento spaziale e la comprensione video.

6. Llama 4

Rilasciato nell'aprile 2025, Llama 4 è la più recente famiglia di modelli nativamente multimodali a pesi aperti di Meta, costruita con un'architettura mixture-of-experts (MoE).

Introduce due varianti principali:

• Llama 4 Scout, un modello con 17B di parametri attivi con una finestra di contesto da 10M di token, un record, che si adatta su un singolo H100 GPU
• Llama 4 Maverick, un modello con 17B di parametri attivi con 128 esperti (400B parametri totali) che supera GPT-4o e Gemini 2.0 Flash in ragionamento, codifica e compiti multimodali.

Entrambi i modelli sono distillati da Llama 4 Behemoth, un modello di ricerca con 288B di parametri attivi e 2T di parametri totali.

Innovazioni tecniche

• Llama 4 introduce un'architettura Mixture-of-Experts (MoE), dove i token attivano solo una frazione dei parametri, migliorando così l'efficienza dell'addestramento e dell'inferenza attraverso l'uso alternato di layer densi e MoE.
• È nativamente multimodale, utilizzando la fusione precoce per elaborare congiuntamente token di testo, immagine e video, addestrato su oltre 30 trilioni di token multimodali per il ragionamento cross-modale.
• Capacità del contesto è espansa, con Llama 4 Scout che supporta fino a 10 milioni di token, consentendo casi d'uso avanzati come il riassunto di più documenti, l'analisi della base di codice e il ragionamento su compiti a lungo termine.
• Per l'efficienza dell'addestramento, sfrutta la precisione FP8, il tuning degli iperparametri MetaP e un dataset di 200 lingue (10 volte più grande di Llama 3). Le innovazioni post-addestramento includono una nuova pipeline di SFT leggero, RL online e DPO, combinata con strategie di rinforzo adattive che rafforzano le capacità di ragionamento, codifica e multimodali preservando la qualità conversazionale.

7. xAI Grok-4 e Grok-4.1

Grok-4 di xAI e il suo successore aggiornato Grok-4.1 rappresentano i modelli linguistici di grandi dimensioni all'avanguardia più avanzati dell'azienda a febbraio 2026.

Costruiti come sistemi di ragionamento multimodali e abilitati agli strumenti, questi modelli sono progettati per l'AI conversazionale, l'esecuzione di compiti agentic, il ragionamento su contesti lunghi e il recupero di informazioni in tempo reale.

xAI ha posizionato Grok-4.1 come un affinamento ottimizzato per accuratezza, allineamento e coerenza estesa dei compiti. Varianti come "Fast" e configurazioni a contesto lungo mirano a distribuzioni aziendali e flussi di lavoro basati su agenti.⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3 è il modello flagship mixture-of-experts (MoE) di Mistral AI. È costruito con un grande numero totale di parametri e un sottoinsieme più piccolo di parametri attivi per token, offrendo prestazioni di ragionamento e codifica all'avanguardia pur mantenendo l'efficienza dell'inferenza.

Il modello supporta finestre di contesto estese e capacità multimodali native, consentendogli di elaborare input di testo e visivi all'interno di un singolo framework di ragionamento. Questo lo rende adatto per flussi di lavoro aziendali di documenti, generazione di codice, analisi dei dati e pipeline di agenti multimodali.⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (famiglia Seed 2.0)

Doubao 2.0, costruito sulla famiglia di modelli Seed 2.0 di ByteDance, rappresenta un importante aggiornamento del popolare assistente AI della Cina. Progettato esplicitamente per i flussi di lavoro agentic, il sistema enfatizza il ragionamento multi-step, l'esecuzione autonoma dei compiti, l'uso strutturato degli strumenti e le prestazioni di codifica migliorate.

La famiglia di modelli include varianti specializzate come Pro, Lite, Mini e Code, consentendo l'ottimizzazione costo-prestazioni tra i casi d'uso.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2 è la famiglia di modelli fondazionali di seconda generazione di Amazon, costruita per carichi di lavoro AI aziendali. A differenza dei sistemi AI orientati al consumatore, Nova 2 è posizionato principalmente come infrastruttura, integrato con AWS Bedrock e progettato per la distribuzione scalabile in ambienti aziendali.

La linea Nova 2 include varianti come Lite, Pro, Sonic e Omni, che coprono testo, multimodalità e capacità da voce a voce.

I modelli Nova 2 Pro e Lite si concentrano sulla generazione di testo, sul ragionamento e sull'automazione dei flussi di lavoro, mentre Sonic e Omni si estendono alla voce in tempo reale e all'interazione multimodale. Questa copertura di modalità consente alle aziende di costruire agenti vocali, copilot multimodali e sistemi backend completamente automatizzati utilizzando un singolo provider cloud.⁶

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Casi d'uso ed esempi reali di modelli linguistici di grandi dimensioni

Ecco alcuni casi d'uso chiave dei modelli LLM, insieme a esempi pertinenti. Per saperne di più sull'AI generativa, vedi Applicazioni di AI generativa.

1. Creazione e generazione di contenuti

• Assistenza alla scrittura: I LLM possono aiutare a redigere, modificare e migliorare i contenuti scritti, dai post del blog ai documenti di ricerca, suggerendo miglioramenti o generando testo basato su prompt.
  • Esempio reale: Grammarly utilizza i LLM per suggerire miglioramenti grammaticali, di punteggiatura e di stile per gli utenti, migliorando la qualità della loro scrittura.⁷
• Scrittura creativa: Genera poesie, storie o sceneggiature basate su prompt creativi, aiutando gli scrittori nel brainstorming o nel completamento dei loro progetti.
  • Esempio reale: AI Dungeon, alimentato da OpenAI's GPT-4, ha una modalità storia che consente agli utenti di creare ed esplorare storie interattive, offrendo narrazioni creative.⁸
• Creazione di contenuti di marketing: Crea contenuti di marketing accattivanti, incluse descrizioni di prodotti, post sui social media e pubblicità, adattati a pubblici specifici.
  • Esempio reale: Copy.ai, un generatore di contenuti AI, utilizza i LLM per generare contenuti di marketing, inclusi post sui social media, descrizioni di prodotti e campagne email.
• Traduzione linguistica: Traduci testo tra lingue diverse preservando contesto e significato.
  • Esempio reale: DeepL Translator utilizza modelli LLM addestrati su dati linguistici per la traduzione linguistica⁹

2. Supporto clienti e chatbot

• Servizio clienti automatizzato: I LLM alimentano i chatbot che possono gestire richieste dei clienti, risolvere problemi e fornire raccomandazioni sui prodotti in tempo reale.
  • Esempio reale: Bank of America utilizza il chatbot AI Erica, alimentato da LLM, per assistere i clienti in compiti come la verifica dei saldi, l'esecuzione di pagamenti e la fornitura di consigli finanziari.
• Assistenti virtuali: I LLM abilitano gli assistenti virtuali a rispondere alle query degli utenti, gestire compiti e controllare dispositivi intelligenti.
  • Esempi reali: Alexa di Amazon e Google Assistant utilizzano entrambi i LLM per impegnarsi in conversazioni bidirezionali; sono principalmente disponibili su dispositivi per l'automazione domestica e mobili.^{10 11}
• Risposte personalizzate: Genera risposte personalizzate in base alla storia e alle preferenze del cliente, migliorando l'esperienza complessiva del cliente.
  • Esempio reale: Zendesk, una piattaforma di servizio clienti, utilizza i LLM per fornire risposte su misura nel supporto clienti.¹²

3. Sviluppo software

I modelli linguistici possono assistere gli sviluppatori attuali e le persone che stanno imparando a programmare su:

• Scrittura di codice: Assistere gli sviluppatori generando frammenti di codice, fornendo suggerimenti e scrivendo intere funzioni o classi basate su prompt descrittivi.
  • Esempio reale: Code Llama è un LLM specializzato nella codifica costruito addestrando su dataset specifici per il codice. Può generare codice e prompt in linguaggio naturale. Può creare codice elaborandolo utilizzando il linguaggio naturale. Se un utente chiede: "Scrivimi una funzione che restituisce la sequenza di Fibonacci.", il LLM creerà un codice di output basato sul prompt dato.¹³

• Rilevamento e correzione dei bug: Analizza il codice per rilevare potenziali bug e suggerire correzioni, semplificando il processo di debug.
• Documentazione del codice: Genera documentazione tecnica, inclusi riferimenti alle API, commenti al codice e manuali utente, basati sul codice sorgente.
  • Esempio reale: TabNine, uno strumento di documentazione del codice AI, utilizza i LLM per aggiornare e rivedere la documentazione quando si verificano modifiche al codice.¹⁴

4. Business intelligence

• Interpretazione dei dati: Interpreta dataset complessi, fornendo riassunti narrativi e approfondimenti più facili da interpretare per le parti interessate non tecniche. Le pratiche chiave includono:
  • Generazione di approfondimenti
  • Analisi dei dati
  • Creazione di storie
• Generazione di rapporti: Genera automaticamente rapporti aziendali, riassunti finanziari e briefing esecutivi da dati grezzi e analisi.
  • Esempio reale: L'approccio di Microsoft Research, GraphRAG, utilizza il LLM per creare una knowledge graph basata su un dataset privato, aiutando le aziende a ottenere approfondimenti senza bisogno di competenze tecniche approfondite.

5. Finanza

• Analisi della valutazione del rischio finanziario: Aiuta nella valutazione del rischio finanziario analizzando dati storici, identificando modelli e prevedendo potenziali ribassi di mercato.
  • Esempio reale: Bloomberg GPT è un LLM specificamente addestrato su dati finanziari, aiutando gli analisti a generare approfondimenti e previsioni sui rischi dai rapporti finanziari.¹⁵
• Rilevamento delle frodi: Aiuta nell'identificazione di attività fraudolente analizzando i modelli di transazione e generando avvisi per comportamenti sospetti.
  • Esempio reale: Feedzai impiega i LLM per analizzare i modelli di transazione e rilevare attività fraudolente.¹⁶

6. Sanità e medicina

• Risposte a domande mediche: I LLM possono assistere nel triage dei pazienti rispondendo a domande mediche.
  • Esempio reale: Med-PaLM, un LLM sviluppato da Google Research, è progettato per aiutare i lettori ad analizzare i risultati dai test dei pazienti. Pertanto, il lettore può selezionare la risposta più appropriata per la malattia, il test o il trattamento.¹⁷
• Ricerca sui farmaci: Analizza e riassume la letteratura scientifica in farmaceutica e medicina.
  • Esempio reale: BenevolentAI, un'azienda di scoperta e sviluppo di farmaci abilitata all'AI, impiega i LLM per analizzare la letteratura scientifica e identificare potenziali candidati farmaci.¹⁸

7. Legale e conformità

• Analisi dei contratti: Esamina e analizza documenti legali, identificando clausole chiave, potenziali rischi e aree che richiedono attenzione.
  • Esempio reale: Kira Systems utilizza i LLM per analizzare ed estrarre informazioni importanti dai contratti legali.¹⁹
• Conformità normativa: Automatizza il monitoraggio della conformità alle normative analizzando e riassumendo testi legali pertinenti.
  • Esempio reale: Compliance.ai sfrutta i LLM per monitorare l'ambiente normativo per cambiamenti pertinenti e li mappa alle tue politiche, procedure e controlli interni.²⁰
• Ricerca legale: Riassumi giurisprudenza, statuti e pareri legali per assistere avvocati e professionisti legali nello svolgimento di ricerche.
  • Esempio reale: CARAS di Casetext utilizza i LLM per fornire giurisprudenza e precedenti legali pertinenti in base ai documenti caricati dagli avvocati. Alcune pratiche includono:
    • Trova casi pertinenti sui tuoi fatti e questioni legali
    • Controlla i tuoi documenti per casi mancanti
    • Trova casi di legge che l'avvocato della controparte ha perso

8. Istruzione e formazione

• Tutoraggio personalizzato: I LLM agiscono come tutor AI, fornendo spiegazioni passo dopo passo e feedback personalizzati agli studenti.
  • Esempio reale: Khanmigo di Khan Academy utilizza GPT-4 per assistere gli studenti nella risoluzione di problemi di matematica, nella scrittura di saggi e nella pratica di abilità di pensiero critico.²¹
• Formazione aziendale e onboarding: I LLM generano contenuti di formazione, quiz e percorsi di apprendimento adattivi per i dipendenti.

9. Risorse umane e reclutamento

• Screening dei curriculum e abbinamento dei candidati: I LLM analizzano descrizioni di lavoro e curriculum per raccomandare i migliori candidati.
  • Esempio reale: HiredScore utilizza l'AI per migliorare il reclutamento esaminando i curriculum e identificando abbinamenti di lavoro complessi.²²
• Sondaggi sul coinvolgimento dei dipendenti : I LLM riassumono le risposte aperte ai sondaggi e forniscono approfondimenti sul sentiment dei dipendenti.

10. Vendita al dettaglio e eCommerce

• Raccomandazioni di prodotti: I LLM analizzano il comportamento dei clienti e generano suggerimenti di acquisto personalizzati.
• Analisi del sentiment dei clienti: I modelli AI elaborano le recensioni dei clienti per identificare le tendenze e informare le strategie di inventario e marketing.

FAQ

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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  year   = {2026},
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Collegamenti di riferimento

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Introducing GPT-5.2 | OpenAI

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Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

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Grok 4.1 | xAI

xAI

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Introducing Mistral 3 | Mistral AI

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What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

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Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

18.

About Us | Feedzai

Feedzai

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Med-PaLM - Med-PaLM

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BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

21.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

22.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

Cem Dilmegani

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza, ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master in Psicologia Sociale e una laurea in Relazioni Internazionali.

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