Capitolo 5 — La mappa dell'ecosistema: chi fa cosa
Fin qui abbiamo parlato "del modello" come se fosse uno solo. In realtà là fuori c'è un ecosistema affollato, e orientarsi tra i nomi è una competenza a sé — anche perché i nomi cambiano ogni pochi mesi, mentre le categorie restano. Impariamo le categorie.
Le grandi famiglie proprietarie sono tre. Claude, di Anthropic, l'azienda fondata nel 2021 da ex ricercatori di OpenAI con un'attenzione particolare alla sicurezza e all'affidabilità. GPT (e la serie "o" dei modelli di ragionamento), di OpenAI, l'azienda che con ChatGPT ha portato tutto questo al grande pubblico nel novembre 2022. Gemini, di Google DeepMind, che gioca la partita integrando i modelli in tutto l'impero Google. Questi modelli si chiamano "chiusi" perché i loro pesi — i miliardi di numeri che costituiscono la rete neurale addestrata — sono un segreto industriale: li usi attraverso i servizi dell'azienda, ma non puoi scaricarli né guardarci dentro.
Poi c'è il mondo open weights: modelli i cui pesi vengono pubblicati e che chiunque può scaricare, eseguire sui propri computer, modificare. I nomi del momento: Llama (Meta), Mistral (francese, l'orgoglio europeo del settore), DeepSeek e Qwen (cinesi, che hanno sorpreso tutti per qualità). Perché un'azienda regala qualcosa che costa centinaia di milioni? Strategie diverse: costruire un ecosistema di sviluppatori, indebolire i concorrenti chiusi, attrarre talenti. Per te la cosa rilevante è cosa questo permette: eseguire un modello in locale, sul tuo computer, senza mandare dati a nessuno — con strumenti come Ollama o LM Studio che lo rendono sorprendentemente facile. Qualità inferiore ai giganti chiusi, ma privacy totale e costo zero. Al Livello 2 ci giocherai.
Dentro ogni famiglia, i modelli vengono in taglie. I grandi (più capaci, più lenti, più costosi) per i compiti difficili; i piccoli (velocissimi, economici) per i compiti semplici e ripetitivi. Non esiste "il modello migliore": esiste il modello giusto per il compito — un tema che al Livello 2 diventerà anche una questione di soldi, perché via API la differenza di prezzo tra taglie è di dieci o venti volte.
Una categoria trasversale che devi conoscere: i modelli di ragionamento (thinking models). Sono modelli che, prima di darti la risposta, generano una lunga catena di ragionamento interno — "pensano" spendendo token extra. Il capitolo 4 ti ha mostrato il principio in miniatura: chiedere di ragionare passo passo migliora i risultati. I thinking models hanno questo comportamento incorporato. Costano di più e sono più lenti, ma su matematica, logica e codice la differenza è notevole.
Ultima distinzione, banale ma fonte di infinita confusione: il prodotto chat non è il modello. ChatGPT è un'app; sotto c'è un modello GPT più una quantità di ingegneria — ricerca web, memoria, strumenti. Claude.ai è l'app; Claude è il modello. La stessa distinzione tornerà al Livello 2: via API si parla al modello nudo, e tutta l'ingegneria intorno — se la vuoi — la costruisci tu.
Come si tiene il passo con questo zoo che cambia ogni tre mesi? Non memorizzando i nomi: seguendo una fonte di aggiornamento settimanale (la newsletter Commit che hai tra le fonti serve a questo) e usando i confronti indipendenti come lmarena.ai, dove i modelli vengono valutati alla cieca da migliaia di utenti. E ricordando la regola aurea: quando esce "il nuovo modello rivoluzionario", le categorie di questo capitolo restano il tuo sistema di coordinate.
L'esperimento del giorno. Prendi una domanda di ragionamento non banale — un problema logico, una decisione con pro e contro — e falla sia a Claude sia a un altro assistente (Gemini, ChatGPT). Confronta: struttura della risposta, tono, accuratezza, cosa uno fa meglio dell'altro. Stai imparando che "l'AI" non esiste: esistono modelli diversi con caratteri diversi.
Fonti
- Epoch AI — Trends — dati e grafici indipendenti su modelli, costi e capacità: l'ecosistema in numeri, non in slogan.
- Commit — Datapizza — la rassegna settimanale in italiano per tenere il passo con i nomi che cambiano ogni pochi mesi.