10+ Esempi di Large Language Model
Abbiamo raccolto benchmark open-source per confrontare i principali large language models proprietari e open-source. Scegli il tuo caso d'uso per trovare il model giusto.
Confronta i principali esempi di large language model
Puoi valutare i large language models esaminando le loro prestazioni nei benchmark e la latenza nel mondo reale (disponibile facendo clic sul nome di ciascun model nella tabella) e analizzando i prezzi per valutarne l'efficienza complessiva e il rapporto costi-efficacia.
Per facilitare la stima dei costi, il nostro LLM API Price Calculator consente di inserire il fabbisogno di volumi di token e di 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 decisioni informate.
Per ulteriori approfondimenti, leggi i large multimodal models.
Analisi dettagliata dei model più diffusi
1. OpenAI GPT-5
GPT-5, rilasciato ad agosto 2025, è il model di ragionamento unificato di OpenAI. Si adatta automaticamente tra risposte rapide e ragionamento più approfondito, a seconda dell'attività. È disponibile in tutti i livelli di ChatGPT, con il ragionamento esteso incluso nell'accesso Pro.
Funzionalità principali:
- Combina risposta rapida e ragionamento esteso tramite 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 model precedenti.
Punti salienti delle prestazioni:
- Ottiene punteggi elevati in matematica, programmazione, attività multimodali e ambiti sanitari.
- Utilizza meno token per ragionamenti complessi, migliorando l'efficienza.
- Fornisce un supporto più solido alla programmazione per il debug, la generazione di front-end e la logica di progettazione.
- Produce testi più coerenti e strutturati con un migliore controllo del tono.
Varianti per esigenze diverse:
- Pro (thinking): modalità di ragionamento esteso per attività professionali complesse.
- Standard: opzione bilanciata per uso generico.
- Mini: model economicamente efficiente per attività di routine.
- Nano: versione leggera per applicazioni ad alto volume o integrate.
OpenAI GPT-5.2
Il rilascio di OpenAI GPT-5.2 enfatizza prestazioni più elevate in attività complesse e multi-step come la creazione di fogli di calcolo e presentazioni, programmazione, comprensione delle immagini, ragionamento su contesti lunghi e uso affidabile degli strumenti.
OpenAI riferisce che GPT-5.2 ottiene risultati all'avanguardia in più benchmark, incluso GDPval, dove batte o eguaglia i professionisti umani in gran parte delle attività professionali del mondo reale.
Il model offre inoltre prestazioni di ingegneria del software migliorate (ad es. SWE-Bench Pro e SWE-Bench Verified), tassi di allucinazione più bassi e importanti progressi nella comprensione di documenti lunghi. Con questi sviluppi, GPT-5.2 diventa più adatto all'analisi di contratti, report e progetti multi-file.
GPT-5.2 migliora anche le capacità visive per interpretare grafici e interfacce e raggiunge un'elevata affidabilità nei benchmark di chiamata degli strumenti, supportando l'automazione end-to-end in flussi di lavoro come l'assistenza clienti e l'analisi dei dati.1
2. Claude 4.6
Anthropic ha introdotto Claude Sonnet 4.6, il suo model Sonnet più avanzato a febbraio 2026. Offre ampi miglioramenti nella programmazione, nel ragionamento su contesti lunghi, nella pianificazione degli agenti, nell'uso del computer e nel lavoro della conoscenza:
- Finestra di contesto: Il model include una finestra di contesto di 1M 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 colma gran parte del divario con i model di classe Opus, offrendo prestazioni quasi di frontiera per attività economicamente preziose e rimanendo più conveniente.
- Capacità di utilizzo del computer: Consente a Claude di utilizzare software tramite clic e digitazione anziché tramite API, e dimostra una maggiore resistenza agli attacchi di prompt injection.
Ulteriori aggiornamenti della piattaforma includono un uso migliorato degli strumenti, la compattazione del contesto e integrazioni ampliate, come i connettori MCP in Claude per Excel, consentendo flussi di lavoro più automatizzati nei sistemi aziendali.
3. Gemini
Gemini 3 Pro è il foundation model multimodale di Google DeepMind progettato per ragionamenti complessi e attività di livello professionale.
Le capacità includono:
- Ragionamento e comprensione avanzati: Gemini 3 Pro produce risposte dettagliate su attività complesse, andando oltre le risposte superficiali.
- Intelligenza multimodale: Elabora e sintetizza nativamente informazioni da testo, immagini, audio, video e codice.
- Capacità di codifica e agentiche migliorate: Gemini 3 Pro si concentra sul vibe coding e sulla codifica agentica. Può seguire istruzioni, scrivere codice e integrarsi con gli strumenti in modo più efficace rispetto alle generazioni precedenti, supportando attività multi-step e flussi di lavoro autonomi.
In tutte le principali valutazioni, Gemini 3 Pro ottiene punteggi elevati rispetto ad altri grandi model, dimostrando notevoli punti di forza nel ragionamento, nella comprensione multimodale, nella matematica e nelle attività di codifica.
Dimostra inoltre ottime prestazioni 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.2
4. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 è il large language model (LLM) di DeepSeek-IA incentrato sul ragionamento, costruito su un'architettura transformer. Incorpora addestramento multi-fase, reinforcement learning (RL) e dati di cold-start per un ragionamento potenziato.
Versioni:
- DeepSeek-R1-Zero: addestrato con RL senza fine-tuning supervisionato, eccellente nel ragionamento ma con difficoltà di leggibilità.
- DeepSeek-R1: migliorato con addestramento multi-fase, rivaleggia con i model di livello GPT-4.
Inoltre, sei model distillati (1.5B–70B parametri) basati su Qwen e Llama soddisfano diverse esigenze computazionali.
5. Qwen (Alibaba Cloud)
I model Qwen scalano dati e dimensioni del model per applicazioni IA avanzate. Qwen2.5-Max utilizza una 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, a partire dal suo primo model open-weight, Qwen3.5-397B-A17B, un model nativamente multimodale (visione-linguaggio) per ragionamento, generazione di codice, flussi di lavoro agentici e comprensione multimodale.
Il model utilizza un'architettura ibrida che combina l'attenzione lineare (Gated Delta Networks) con una sparsa Mixture-of-Experts. Qwen ha inoltre ampliato notevolmente la copertura multilingue, aumentando il supporto da 119 a 201 lingue e dialetti.
Alibaba ha inoltre introdotto Qwen3.5-Plus, una versione ospitata disponibile tramite Model Studio di Alibaba Cloud, dotata di una finestra di contesto di 1M token e supporto integrato per gli strumenti con uso adattivo degli strumenti.
I risultati dei benchmark suggeriscono che Qwen3.5-397B-A17B competa con i model di frontiera in termini di ragionamento linguistico, rispetto delle istruzioni, codifica, benchmark sugli agenti, valutazioni multilingue e attività visione-linguaggio come la comprensione dei documenti, il ragionamento spaziale e la comprensione video.
6. Llama 4
Rilasciato ad aprile 2025, Llama 4 è la famiglia di model open-weight nativamente multimodali di Meta, costruita con un'architettura mixture-of-experts (MoE).
Introduce due varianti principali:
- Llama 4 Scout, un model con 17B parametri attivi e una finestra di contesto da record di 10M token che sta in una singola H100 GPU
- Llama 4 Maverick, un model con 17B parametri attivi e 128 esperti (400B parametri totali) che supera GPT-4o e Gemini 2.0 Flash in ragionamento, codifica e attività multimodali.
Entrambi i model sono distillati da Llama 4 Behemoth, un model di ricerca con 288B parametri attivi e 2T parametri totali.
Innovazioni tecniche
- Llama 4 introduce un'architettura Mixture-of-Experts (MoE), in cui i token attivano una frazione dei parametri, migliorando così l'efficienza di addestramento e inferenza attraverso l'uso alternato di strati densi e MoE.
- È nativamente multimodale, utilizzando la fusion precoce per elaborare congiuntamente token di testo, immagini e video, addestrato su oltre 30 trilioni di token multimodali per il ragionamento cross-modale.
- La capacità di contesto è ampliata, con Llama 4 Scout che supporta fino a 10 milioni di token, consentendo casi d'uso avanzati come la sintesi di più documenti, l'analisi di codebase e il ragionamento su attività a lungo termine.
- Per l'efficienza di addestramento, sfrutta la precisione FP8, l'ottimizzazione 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, combinati con strategie di rinforzo adattive che rafforzano il ragionamento, la codifica e le capacità 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 large language models di frontiera più avanzati dell'azienda a febbraio 2026.
Costruiti come sistemi di ragionamento multimodali e abilitati all'uso di strumenti, questi model sono progettati per l'IA conversazionale, l'esecuzione di attività agentiche, il ragionamento su contesti lunghi e il recupero di informazioni in tempo reale.
xAI ha posizionato Grok-4.1 come un perfezionamento ottimizzato per accuratezza, allineamento e coerenza estesa delle attività. Varianti come “Fast” e configurazioni a contesto lungo sono destinate a implementazioni aziendali e flussi di lavoro basati su agenti.3
8. Mistral Large 3
Mistral Large 3 è il model mixture-of-experts (MoE) di punta di Mistral AI. È costruito con un elevato numero totale di parametri e un sottoinsieme di parametri attivi più piccolo per token, offrendo prestazioni di ragionamento e codifica di frontiera mantenendo l'efficienza di inferenza.
Il model supporta finestre di contesto estese e capacità multimodali native, permettendogli di elaborare input testuali e visivi all'interno di un unico framework di ragionamento. Ciò lo rende adatto a flussi di lavoro documentali aziendali, generazione di codice, analisi dei dati e pipeline agentiche multimodali.4
9. ByteDance Doubao 2.0 (famiglia Seed 2.0)
Doubao 2.0, costruito sulla famiglia di model Seed 2.0 di ByteDance, rappresenta un importante aggiornamento dell'assistente IA più utilizzato in Cina. Progettato esplicitamente per i flussi di lavoro agentici, il sistema enfatizza il ragionamento multi-step, l'esecuzione autonoma di attività, l'uso strutturato degli strumenti e prestazioni di codifica migliorate.
La famiglia di model include varianti specializzate come Pro, Lite, Mini e Code, consentendo l'ottimizzazione costo-prestazioni nei diversi casi d'uso.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2 è la famiglia di foundation model di seconda generazione di Amazon, creata per carichi di lavoro IA aziendali. A differenza dei sistemi IA orientati al consumatore, Nova 2 è posizionata principalmente come infrastruttura, integrata con AWS Bedrock e progettata per un'implementazione scalabile negli ambienti aziendali.
La gamma Nova 2 include varianti come Lite, Pro, Sonic e Omni, che coprono capacità testuali, multimodali e speech-to-speech.
I model Nova 2 Pro e Lite si concentrano su generazione di testo, ragionamento e automazione dei flussi di lavoro, mentre Sonic e Omni si estendono al parlato in tempo reale e all'interazione multimodale. Questa copertura di modalità consente alle aziende di costruire agenti vocali, copiloti multimodali e sistemi backend completamente automatizzati utilizzando un unico fornitore di cloud.5
Casi d'uso ed esempi reali di large language models
Ecco alcuni casi d'uso chiave dei model LLM, con esempi pertinenti. Per saperne di più sull'IA generativa, vedi Applicazioni di IA generativa.
1. Creazione e generazione di contenuti
Supporto alla scrittura
LLMs possono aiutare a redigere, modificare e migliorare contenuti scritti, dai post di blog agli articoli di ricerca, suggerendo miglioramenti o generando testi in base ai prompt.
Esempio reale: Grammarly utilizza gli LLMs per suggerire miglioramenti di grammatica, punteggiatura e stile agli utenti, migliorando la qualità della loro scrittura.6
Scrittura creativa
Genera poesie, racconti o sceneggiature in base a prompt creativi, aiutando gli scrittori nel brainstorming o nel completamento dei loro progetti.
Esempio reale: IA Dungeon ha una modalità storia che consente agli utenti di creare ed esplorare storie interattive, offrendo narrazioni creative.7
Creazione di contenuti di marketing
Crea contenuti di marketing convincenti, tra cui descrizioni di prodotto, post sui social media e pubblicità, adattati a pubblici specifici.
Esempio reale: La campagna “Refresh Your Holidays” del 2025 di Coca-Cola ha utilizzato OpenAI GPT-5 per produrre un remake generato dall'IA del suo classico annuncio “Holidays Are Coming”, sviluppato con la rete di agenzie WPP Open X.
L'azienda ha inoltre creato Fizzion, una piattaforma di contenuti interna co-sviluppata con Adobe e basata su Adobe Firefly, per generare asset conformi al marchio direttamente all'interno di Creative Cloud.8
Esempio reale: Copy.ai, un generatore di contenuti IA, utilizza gli LLMs per generare contenuti di marketing, inclusi post sui social media, descrizioni di prodotto e campagne e-mail.
Traduzione linguistica
Traduce testi tra lingue diverse preservando contesto e significato.
Esempio reale: DeepL Translator utilizza model LLM addestrati su dati linguistici per la traduzione linguistica9
2. Assistenza clienti e chatbot
Servizio clienti automatizzato
LLMs alimentano i chatbot che possono gestire richieste dei clienti, risolvere problemi e fornire consigli sui prodotti in tempo reale.
Esempio reale: Bank of America utilizza il chatbot IA Erica, basato su LLMs, per assistere i clienti in attività come il controllo dei saldi, l'effettuazione di pagamenti e la fornitura di consulenza finanziaria.
Assistenti virtuali
LLMs consentono agli assistenti virtuali di rispondere alle domande degli utenti, gestire attività e controllare dispositivi intelligenti.
Esempi reali: Alexa di Amazon e Google Assistant di Google utilizzano entrambi gli LLMs per conversazioni bidirezionali; sono disponibili principalmente su dispositivi di domotica e mobili.1011
Risposte personalizzate
Genera risposte personalizzate in base alla cronologia e alle preferenze del cliente, migliorando l'esperienza complessiva del cliente.
Esempio reale: Zendesk, una piattaforma di assistenza clienti, utilizza gli LLMs per fornire risposte su misura nell'assistenza clienti.12
3. Sviluppo software
I language model possono assistere gli sviluppatori attuali e le persone che imparano a programmare in:
Codice scrittura
Assiste gli sviluppatori generando frammenti di codice, fornendo suggerimenti e scrivendo intere funzioni o classi in base a prompt descrittivi.
Esempio reale: Assistenti di codifica agentici come GitHub Copilot, Anthropic Claude Code e Cursor generano, rifattorizzano ed eseguono il debug del codice in interi repository anziché completare singole righe di codice.
Entro il 2026, GitHub Copilot aveva superato i 26 milioni di utenti, mentre Claude Code ha raggiunto un run-rate di ricavi di $2,5 miliardi entro nove mesi dal lancio.13
Esempio reale: Code Llama è un LLM specializzato nel codice, creato tramite addestramento su dataset specifici per il codice. Può generare codice e prompt in linguaggio naturale. Può creare codice elaborandolo tramite linguaggio naturale. Se un utente chiede: “Scrivimi una funzione che restituisca la sequenza di Fibonacci.”, l'LLM creerà un codice di output in base al prompt fornito.14
Rilevamento e correzione di bug
Analizza il codice per rilevare potenziali bug e suggerire correzioni, semplificando il processo di debug.
Documentazione del codice
Genera documentazione tecnica, inclusi riferimenti API, commenti al codice e manuali utente, in base al codice sorgente.
Esempio reale: TabNine, uno strumento IA di documentazione del codice, utilizza gli LLMs per aggiornare e rivedere la documentazione man mano che il codice cambia.15
4. Business intelligence
Interpretazione dei dati
Interpreta dataset complessi, fornendo sintesi narrative e approfondimenti più facili da interpretare per gli stakeholder non tecnici. Le pratiche chiave includono:
- Generazione di approfondimenti
- Analisi dei dati
- Creazione di storie
Generazione di report
Genera automaticamente report aziendali, sintesi finanziarie e briefing esecutivi a partire da dati grezzi e analisi.
Esempio reale: La suite LLM interna di JPMorgan Chase, utilizzata da più di 200.000 dipendenti in circa 100 soluzioni GenAI di produzione, genera documenti aziendali su richiesta. La suite LLM può assemblare una presentazione curata in circa 30 secondi, un lavoro che prima richiedeva team di analisti.16
Esempio reale: L'approccio GraphRAG di Microsoft Research utilizza l'LLM per creare un grafo di conoscenza basato su un dataset privato, aiutando le aziende a ottenere approfondimenti senza richiedere competenze tecniche approfondite.
5. Finanza
Analisi e valutazione del rischio finanziario
Assiste 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 sui dati finanziari, che aiuta gli analisti a generare approfondimenti sul rischio e previsioni dai report finanziari.17
Rilevamento delle frodi
Assiste nell'identificazione di attività fraudolente analizzando i modelli di transazione e generando avvisi per comportamenti sospetti.
Esempio reale: Feedzai utilizza gli LLMs per analizzare i modelli di transazione e rilevare attività fraudolente.18
6. Sanità e medicina
Risposta a domande mediche
LLMs 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 degli esami dei pazienti. In questo modo, il lettore può selezionare la risposta più appropriata per la malattia, il test o il trattamento.19
Ricerca farmacologica
Analizza e riassume la letteratura scientifica in campo farmaceutico e medico.
Esempio reale: BenevolentAI, un'azienda di scoperta e sviluppo di farmaci basata sull'IA, utilizza gli LLMs per analizzare la letteratura scientifica e identificare potenziali candidati farmacologici.20
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 gli LLMs per analizzare ed estrarre informazioni importanti dai contratti legali.21
Conformità normativa
Automatizza il monitoraggio della conformità alle normative analizzando e riassumendo i testi legali pertinenti.
Esempio reale: Compliance.ai sfrutta gli LLMs per monitorare il contesto normativo alla ricerca di cambiamenti rilevanti e li mappa sulle policy, procedure e controlli interni.22
Ricerca legale
Riassume giurisprudenza, leggi e opinioni legali per assistere avvocati e professionisti del diritto nella conduzione di ricerche.
Esempio reale: CARA di Casetext utilizza gli LLMs per fornire giurisprudenza e precedenti legali pertinenti in base ai documenti caricati dagli avvocati. Alcune pratiche includono:
- Trovare casi pertinenti sui fatti e sulle questioni legali
- Verificare la presenza di casi mancanti nei tuoi documenti
- Trovare casi giuridici che l'avvocato avversario ha trascurato
8. Istruzione e formazione
Tutoraggio personalizzato
LLMs fungono da tutor IA, fornendo spiegazioni passo-passo e feedback personalizzati agli studenti.
Esempio reale: Khanmigo di Khan Academy utilizza GPT-4 per assistere gli studenti nella risoluzione di problemi matematici, nella scrittura di temi e nell'esercizio delle capacità di pensiero critico.23
Formazione aziendale e onboarding
LLMs generano contenuti formativi, quiz e percorsi di apprendimento adattivi per i dipendenti.
9. Risorse umane e reclutamento
Screening dei curriculum e abbinamento dei candidati
LLMs analizzano le descrizioni delle posizioni e i curriculum per consigliare i migliori candidati.
Esempio reale: HiredScore utilizza l'IA per migliorare il reclutamento, analizzando i curriculum e identificando corrispondenze lavorative complesse.24
Sondaggi sul coinvolgimento dei dipendenti
LLMs riassumono le risposte aperte ai sondaggi e forniscono approfondimenti sul sentiment dei dipendenti.
10. Vendita al dettaglio e eCommerce
Raccomandazioni di prodotto
LLMs analizzano il comportamento dei clienti e generano suggerimenti di acquisto personalizzati.
Analisi del sentiment dei clienti
I model IA elaborano le recensioni dei clienti per identificare tendenze e informare le strategie di inventario e di marketing.
Esempio reale: L'assistente allo shopping basato su IA generativa di Amazon, Rufus, riassume e interpreta le recensioni dei clienti, dando maggior peso al sentiment recente per far emergere punti di forza e reclami ricorrenti quando genera consigli sui prodotti per gli acquirenti.
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Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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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