10+ Esempi di grandi modelli linguistici
Abbiamo raccolto benchmark open-source per confrontare i principali modelli linguistici di grandi dimensioni proprietari e open-source. Scegli il tuo caso d'uso per trovare il modello giusto.
Confronta i migliori esempi di grandi modelli linguistici
Puoi valutare i grandi modelli linguistici esaminando le loro prestazioni nei benchmark e la latenza reale (disponibile cliccando sul nome di ciascun modello nella tabella) e rivedendo i prezzi per valutare l'efficienza complessiva e il rapporto costo-efficacia.
Per aiutarti 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 decisioni informate.
Per ulteriori approfondimenti, leggi grandi modelli multimodali.
Analisi dettagliata dei modelli più 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 veloci e ragionamento più profondo, a seconda dell'attività. È disponibile su tutti i livelli di ChatGPT, con il ragionamento esteso incluso nell'accesso Pro.
Caratteristiche principali:
- Combina risposta veloce e ragionamento esteso tramite l'instradamento 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:
- Ottiene punteggi elevati in matematica, programmazione, compiti multimodali e ambiti sanitari.
- Utilizza meno token per il ragionamento complesso, migliorando l'efficienza.
- Fornisce un supporto più robusto per il coding nel debugging, nella generazione front-end e nella 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 compiti professionali complessi.
- Standard: opzione bilanciata per uso generico.
- Mini: modello efficiente in termini di costi 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 compiti complessi e multi-step come la creazione di fogli di calcolo e presentazioni, la programmazione, la comprensione di immagini, il ragionamento su contesti lunghi e l'uso affidabile di strumenti.
OpenAI riporta che GPT-5.2 raggiunge risultati state-of-the-art in diversi benchmark, tra cui GDPval, dove eguaglia o supera professionisti umani su una grande porzione di compiti occupazionali reali.
Il modello offre inoltre 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 analizzare contratti, report e progetti multi-file.
GPT-5.2 migliora anche le capacità visive per l'interpretazione di grafici e interfacce e raggiunge un'elevata affidabilità nei benchmark di tool-calling, 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 presentato Claude Sonnet 4.6, il suo modello Sonnet più avanzato a partire da febbraio 2026. Offre miglioramenti generali in programmazione, ragionamento su contesti lunghi, pianificazione per agenti, uso del computer e lavoro di conoscenza:
- Finestra di contesto: Il modello include una finestra di contesto da 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 modelli di classe Opus, offrendo prestazioni quasi da frontiera per compiti economicamente preziosi, rimanendo più economico.
- Capacità di utilizzo del computer: Permette a Claude di operare 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, che consentono flussi di lavoro più automatizzati nei sistemi aziendali.
3. Gemini
Gemini 3 Pro è l'ultimo modello di fondazione multimodale di Google DeepMind progettato per ragionamento complesso e compiti di livello professionale.
Le capacità includono:
- Ragionamento e comprensione avanzati: Gemini 3 Pro produce risposte dettagliate per compiti complessi, andando oltre le risposte superficiali.
- Intelligenza multimodale: Elabora e sintetizza nativamente informazioni da testo, immagini, audio, video e codice.
- Capacità di programmazione e agentive potenziate: Gemini 3 Pro si concentra sul vibe coding e sul coding agentivo. 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 grandi modelli, dimostrando punti di forza notevoli nel ragionamento, nella comprensione multimodale, nella matematica e nei compiti di programmazione.
Dimostra inoltre forti prestazioni su 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 l'ultimo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di DeepSeek-IA incentrato sul ragionamento e 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, eccelle nel ragionamento ma presenta sfide di leggibilità.
- DeepSeek-R1: Migliorato con addestramento multi-stage, rivaleggiando con i 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 IA avanzate. L'ultima versione, Qwen2.5-Max, utilizza una Mixture of Experts (MoE) ed è pre-addestrata 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 modello a pesi aperti, Qwen3.5-397B-A17B, un modello nativamente multimodale (visione-linguaggio) per ragionamento, generazione di codice, flussi di lavoro agentici e comprensione multimodale.
Il modello utilizza un'architettura ibrida che combina attenzione lineare (Gated Delta Networks) con una Mixture-of-Experts sparsa. 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 token e supporto integrato per strumenti con uso adattivo degli stessi.
I risultati dei benchmark suggeriscono che Qwen3.5-397B-A17B si comporta in modo competitivo rispetto ai modelli di frontiera in ragionamento linguistico, esecuzione di istruzioni, programmazione, benchmark per agenti, valutazioni multilingue e compiti di visione-linguaggio come comprensione di documenti, ragionamento spaziale e comprensione video.
6. Llama 4
Rilasciato ad aprile 2025, Llama 4 è l'ultima famiglia di modelli a pesi aperti e nativamente multimodali di Meta, costruita con un'architettura a mistura di esperti (MoE).
Presenta due varianti principali:
- Llama 4 Scout, un modello con 17B parametri attivi e una finestra di contesto record di 10M token che gira su una singola H100 GPU
- Llama 4 Maverick, un modello con 17B parametri attivi e 128 esperti (400B parametri totali) che supera GPT-4o e Gemini 2.0 Flash in ragionamento, programmazione e compiti multimodali.
Entrambi i modelli sono distillati da Llama 4 Behemoth, un modello 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 fusione precoce per elaborare congiuntamente token di testo, immagine 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, abilitando casi d'uso avanzati come la sintesi di più documenti, l'analisi di codebase e il ragionamento su compiti a lungo termine.
- Per l'efficienza dell'addestramento, sfrutta la precisione FP8, la regolazione degli iperparametri MetaP e un dataset in 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 potenziano le capacità di ragionamento, programmazione e multimodalità preservando la qualità conversazionale.
7. xAI Grok-4 e Grok-4.1
I modelli Grok-4 di xAI e il suo successore aggiornato Grok-4.1 rappresentano i più avanzati modelli linguistici di grandi dimensioni di frontiera dell'azienda a partire da febbraio 2026.
Costruiti come sistemi di ragionamento multimodali e abilitati all'uso di strumenti, questi modelli sono progettati per IA conversazionale, esecuzione di compiti agentici, ragionamento su contesti lunghi e recupero di informazioni in tempo reale.
xAI ha posizionato Grok-4.1 come un perfezionamento ottimizzato per accuratezza, allineamento e coerenza estesa dei compiti. 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 modello di punta a mistura di esperti (MoE) di Mistral IA. È costruito con un grande numero totale di parametri e un sottoinsieme di parametri attivi più piccolo per token, offrendo prestazioni di ragionamento e programmazione di livello frontiera mantenendo l'efficienza dell'inferenza.
Il modello supporta finestre di contesto estese e capacità multimodali native, consentendogli di elaborare testo e input visivi all'interno di un unico framework di ragionamento. Questo 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 modelli Seed 2.0 di ByteDance, rappresenta un importante aggiornamento dell'assistente IA più utilizzato in Cina. Progettato esplicitamente per flussi di lavoro agentici, il sistema enfatizza il ragionamento multi-step, l'esecuzione autonoma di compiti, l'uso strutturato di strumenti e prestazioni di programmazione migliorate.
La famiglia di modelli include varianti specializzate come Pro, Lite, Mini e Code, consentendo l'ottimizzazione costi-prestazioni in diversi casi d'uso.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2 è la famiglia di modelli di fondazione di seconda generazione di Amazon, costruita per carichi di lavoro IA aziendali. A differenza dei sistemi IA orientati al consumatore, Nova 2 è posizionato principalmente come infrastruttura, integrato con AWS Bedrock e progettato per una distribuzione scalabile in ambienti aziendali.
La lineup Nova 2 include varianti come Lite, Pro, Sonic e Omni, che coprono capacità testuali, multimodali e speech-to-speech.
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 all'interazione vocale in tempo reale e multimodale. Questa copertura di modalità consente alle aziende di costruire agenti vocali, copiloti multimodali e sistemi backend completamente automatizzati utilizzando un unico fornitore cloud.5
Casi d'uso ed esempi reali di grandi modelli linguistici
Ecco alcuni casi d'uso chiave dei modelli LLM, insieme a esempi pertinenti. Per saperne di più sull'IA generativa, consulta Applicazioni di IA generativa.
1. Creazione e generazione di contenuti
Assistenza alla scrittura
Gli LLM possono aiutare a redigere, modificare e migliorare contenuti scritti, dai post di blog agli articoli di ricerca, suggerendo miglioramenti o generando testo basato su prompt.
Esempio reale: Grammarly utilizza LLM per suggerire miglioramenti grammaticali, di punteggiatura e di stile agli utenti, migliorando la qualità della loro scrittura.6
Scrittura creativa
Genera poesie, storie o sceneggiature basate su prompt creativi, aiutando gli scrittori nel brainstorming o nel completamento dei loro progetti.
Esempio reale: IA Dungeon, potenziato da OpenAI’s GPT-4, dispone di 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 accattivanti, tra cui descrizioni di prodotti, post sui social media e pubblicità, personalizzati per pubblici specifici.
Esempio reale: La campagna "Refresh Your Holidays" del 2025 di Coca-Cola ha utilizzato OpenAI’s 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 anche costruito Fizzion, una piattaforma di contenuti interna co-sviluppata con Adobe e alimentata da 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 LLM per generare contenuti di marketing, inclusi post sui social media, descrizioni di prodotti e campagne email.
Traduzione linguistica
Traduci testo tra diverse lingue preservando contesto e significato.
Esempio reale: DeepL Translator utilizza modelli LLM addestrati su dati linguistici per la traduzione linguistica9
2. Assistenza clienti e chatbot
Servizio clienti automatizzato
Gli LLM alimentano 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 IA Erica, alimentato da LLM, per assistere i clienti in operazioni come il controllo del saldo, i pagamenti e la consulenza finanziaria.
Assistenti virtuali
Gli LLM consentono agli assistenti virtuali di rispondere alle domande degli utenti, gestire attività e controllare dispositivi intelligenti.
Esempi reali: Alexa di Amazon e Google Assistant utilizzano entrambi LLM per impegnarsi in conversazioni bidirezionali; sono principalmente disponibili su dispositivi di domotica e mobili.10 11
Risposte personalizzate
Genera risposte personalizzate in base alla cronologia e alle preferenze del cliente, migliorando l'esperienza complessiva.
Esempio reale: Zendesk, una piattaforma di servizio clienti, utilizza LLM per fornire risposte su misura nell'assistenza clienti.12
3. Sviluppo software
I modelli linguistici possono assistere gli sviluppatori attuali e le persone che stanno imparando a programmare su:
Assisti gli sviluppatori generando frammenti di codice, fornendo suggerimenti e scrivendo intere funzioni o classi basate su prompt descrittivi.
Esempio reale: Gli assistenti di coding agentici come GitHub Copilot, Anthropic’s Claude Code e Cursor generano, rifattorizzano e debuggono codice su interi repository piuttosto che 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 fatturato di $2.5 miliardi entro nove mesi dal lancio.13
Esempio reale: Code Llama è un LLM specializzato nel codice costruito addestrandosi 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 restituisca la sequenza di Fibonacci.", l'LLM creerà un codice di output basato sul prompt fornito.14
Rilevamento e correzione di bug
Analizza il codice per rilevare potenziali bug e suggerire correzioni, semplificando il processo di debugging.
Documentazione del codice
Genera documentazione tecnica, inclusi riferimenti API, commenti al codice e manuali utente, basati sul codice sorgente.
Esempio reale: TabNine, uno strumento di documentazione del codice IA, utilizza LLM per aggiornare e rivedere la documentazione man mano che il codice cambia.15
4. Business intelligence
Interpretazione dei dati
Interpreta dataset complessi, fornendo riepiloghi narrativi e approfondimenti più facili da interpretare per gli stakeholder non tecnici. Le pratiche chiave includono:
- Generazione di insight
- Analisi dei dati
- Creazione di storie
Generazione di report
Genera automaticamente report aziendali, riepiloghi finanziari e briefing esecutivi da dati grezzi e analisi.
Esempio reale: La suite LLM interna di JPMorgan Chase, utilizzata da oltre 200.000 dipendenti in circa 100 soluzioni GenAI in produzione, genera documenti aziendali su richiesta. LLM Suite può assemblare una presentazione rifinita in circa 30 secondi, un lavoro che in precedenza richiedeva team di analisti.16
Esempio reale: L'approccio di Microsoft Research, GraphRAG, utilizza l'LLM per creare un grafo di conoscenza basato su un dataset privato, aiutando le aziende a ottenere approfondimenti senza bisogno di competenze tecniche approfondite.
5. Finanza
Analisi della valutazione del rischio finanziario
Assisti nella valutazione del rischio finanziario analizzando dati storici, identificando modelli e prevedendo potenziali flessioni del mercato.
Esempio reale: Bloomberg GPT è un LLM specificamente addestrato su dati finanziari, che aiuta gli analisti a generare approfondimenti sui rischi e previsioni da report finanziari.17
Rilevamento frodi
Assisti nell'identificazione di attività fraudolente analizzando i modelli di transazione e generando avvisi per comportamenti sospetti.
Esempio reale: Feedzai impiega LLM per analizzare i modelli di transazione e rilevare attività fraudolente.18
6. Sanità e medicina
Risposta a domande mediche
Gli 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 degli esami dei pazienti. Così, il lettore può selezionare la risposta più appropriata per la malattia, il test o il trattamento.19
Ricerca farmaceutica
Analizza e riassumi la letteratura scientifica in ambito farmaceutico e medico.
Esempio reale: BenevolentAI, un'azienda di scoperta e sviluppo di farmaci basata sull'IA, impiega LLM 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, rischi potenziali e aree che richiedono attenzione.
Esempio reale: Kira Systems utilizza LLM 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 LLM per monitorare l'ambiente normativo alla ricerca di cambiamenti rilevanti e li mappa alle politiche, procedure e controlli interni.22
Ricerca legale
Riassumi giurisprudenza, leggi e pareri legali per assistere avvocati e professionisti legali nella ricerca.
Esempio reale: CARA di Casetext utilizza LLM per fornire giurisprudenza e precedenti legali pertinenti in base ai documenti caricati dagli avvocati. Alcune pratiche includono:
- Trovare casi pertinenti sui fatti e le questioni legali
- Controllare i documenti per casi mancanti
- Trovare casi legali che la controparte non ha individuato
8. Istruzione e formazione
Tutoraggio personalizzato
Gli LLM 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 saggi e nell'esercitazione del pensiero critico.23
Formazione aziendale e onboarding
Gli LLM generano contenuti formativi, quiz e percorsi di apprendimento adattivi per i dipendenti.
9. Risorse umane e reclutamento
Screening dei curriculum e abbinamento dei candidati
Gli LLM analizzano le descrizioni delle posizioni e i curriculum per raccomandare i migliori candidati.
Esempio reale: HiredScore utilizza l'IA per migliorare il reclutamento esaminando i curriculum e identificando corrispondenze lavorative complesse.24
Sondaggi sul coinvolgimento dei dipendenti
Gli LLM riassumono le risposte aperte ai sondaggi e forniscono approfondimenti sul sentiment dei dipendenti.
10. Vendita al dettaglio e eCommerce
Raccomandazioni di prodotti
Gli LLM analizzano il comportamento dei clienti e generano suggerimenti di acquisto personalizzati.
Analisi del sentiment dei clienti
I modelli di IA elaborano le recensioni dei clienti per identificare tendenze e informare le strategie di inventario e 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 lamentele ricorrenti quando genera raccomandazioni di prodotti per gli acquirenti.
FAQ
I grandi modelli linguistici sono reti neurali di deep learning in grado di produrre linguaggio umano essendo addestrati su enormi quantità di testo.
Gli LLM sono classificati come modelli di fondazione che elaborano dati linguistici e producono output sintetico.
Utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un dominio dell'intelligenza artificiale volto a comprendere, interpretare e generare linguaggio naturale.
Durante l'addestramento, gli LLM vengono alimentati con dati (miliardi di parole) per apprendere modelli e relazioni all'interno del linguaggio.
Il modello linguistico mira a prevedere la probabilità della parola successiva in base alle parole che l'hanno preceduta.
Il modello riceve un prompt e genera una risposta utilizzando le probabilità (parametri) apprese durante l'addestramento.
La comprensione del linguaggio naturale (NLU) consente agli LLM di analizzare il testo in input ed estrarne il significato. Ciò permette ai modelli di svolgere compiti come rispondere a domande, riassumere contenuti, tradurre lingue e generare raccomandazioni basate sull'input dell'utente. Gli LLM possono comprendere il contesto, il sentiment e l'intento sfruttando tecniche di deep learning, rendendoli altamente efficaci nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.
L'architettura Transformer è la base dei moderni LLM. Consente ai modelli di elaborare il testo in parallelo anziché in sequenza, migliorando l'efficienza e la scalabilità. Questa architettura è alla base di modelli come GPT-4, BERT e T5.
Gli LLM utilizzano tecniche di deep learning per comprendere e tradurre testi tra diverse lingue. Sfruttano rappresentazioni codificate bidirezionali per preservare il contesto e migliorare l'accuratezza della traduzione.
Large Language Model Meta si riferisce ai metadati, ai parametri e alle metriche di valutazione utilizzati per confrontare diversi modelli. Aiuta a valutare i punti di forza e di debolezza dei vari LLM in compiti come la generazione di testo, le applicazioni di intelligenza artificiale e le attività di elaborazione del linguaggio naturale.
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author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{10+ Esempi di grandi modelli linguistici}},
year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
note = {AIMultiple. Consultato il 22 Giugno 2026}
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