- I modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs) sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati su enormi insiemi di dati testuali per comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano, consentendo di svolgere attività come riassunti, ragionamenti e interazioni conversazionali.
- I migliori fornitori di LLM - tra cui OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI e Mistral - sono specializzati in diversi punti di forza, come la multimodalità, il ragionamento, l'apertura o la predisposizione alle imprese.
- I migliori LLMs per la conversazione (come GPT e Claude Sonnet 4) sono in grado di gestire dialoghi ricchi di sfumature, conservazione del contesto e cambi di tono, mentre i modelli incentrati sul ragionamento come DeepSeek R1 e Gemini 2.5 Pro affrontano compiti complessi in più fasi.
Ogni giorno c'è un nuovo modello di AI sul mio feed X. Sbatti le palpebre e ti perdi la prossima goccia di "peso aperto, GPT- livello".
Ricordo quando uscì LLaMA e mi sembrò una cosa importante. Seguì Vicuna. Poi tutto si è offuscato. Hugging Face è diventato da un giorno all'altro la homepage di AI.
Quando si costruisce con queste cose, è difficile non chiedersi: "Dovrei stare al passo con tutte queste cose? O semplicemente scegliere quello che funziona e pregare che non si rompa?
Ho provato la maggior parte di essi all'interno di prodotti reali. Alcuni sono ottimi per la chat. Alcuni cadono a pezzi nel momento in cui li si usa negli agenti o nelle toolchain.
Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?
I grandi modelli linguisticiLLMs) sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati a comprendere e generare il linguaggio umano in un'ampia gamma di compiti.
Questi modelli vengono addestrati su quantità massicce di testo, da libri e siti web a codici e conversazioni, in modo da imparare come funziona il linguaggio nella pratica.
Li avete visti all'opera quando un chatbot AI capisce cosa state chiedendo, anche dopo un follow-up, perché capisce il contesto.
LLMs sono abili in compiti come riassumere documenti, rispondere a domande, scrivere codice, tradurre tra le lingue e impegnarsi in conversazioni coerenti.
La crescente ricerca su concetti come la catena di stimoli del pensiero ha reso possibile trasformare LLMs in agenti di intelligenza artificiale.
I 7 migliori fornitori di LLM
Prima di passare in rassegna i modelli migliori, vale la pena di sapere chi li costruisce.
Ogni fornitore ha un approccio diverso alla progettazione del modello: alcuni si concentrano sulla scala grezza, altri sulla sicurezza o sulla multimodalità, altri ancora spingono per l'accesso aperto.
Capire da dove proviene un modello permette di capire meglio come si comporta e per chi è stato creato.
OpenAI
OpenAI è l'azienda che sta dietro a ChatGPT e la serie GPT . La maggior parte dei team che costruiscono con gli LLMs oggi utilizzano direttamente i loro modelli o sono in concorrenza con loro.
OpenAI opera sia come laboratorio di ricerca che come piattaforma commerciale, offrendo i suoi modelli tramite API e integrazioni di prodotti.
OpenAI si concentra sulla costruzione di modelli di chatbotGPT di uso generale con ampie capacità, come GPT. Continua a plasmare gran parte dell'attuale panorama dell'IA commerciale e per sviluppatori.
Anthropic
Anthropic è una società di intelligenza artificiale con sede a San Francisco, fondata nel 2021 da un gruppo di ex ricercatori di OpenAI , tra cui i fratelli Dario e Daniela Amodei.
Il team si concentra sulla costruzione di modelli linguistici sicuri, orientabili, interpretabili e affidabili nelle conversazioni più lunghe.
La famiglia Claude è nota per la sua forte capacità di seguire le istruzioni e di mantenere il contesto, valori che si evidenziano chiaramente nel modo in cui i modelli gestiscono le richieste sfumate e le conversazioni a più turni.
Google DeepMind
DeepMind è la divisione di ricerca sull'intelligenza artificiale di Google, originariamente nota per le scoperte nei giochi e nell'apprendimento per rinforzo.
Ora è il team dietro la famiglia di modelli Gemini, che alimenta molti dei prodotti di intelligenza artificiale di Google.
I modelli Gemini sono costruiti per il ragionamento multimodale e per le attività a lungo contesto e sono già integrati nel loro ecosistema come Search, YouTube, Drive e Android.
Meta
Meta è l'azienda che ha creato i modelli LLaMA, alcuni dei più robusti LLMs a peso aperto oggi disponibili.
Sebbene l'accesso sia limitato dalla licenza, i modelli sono completamente scaricabili e comunemente utilizzati per implementazioni e sperimentazioni private.
L'attenzione di Meta si è concentrata sul rilascio di modelli capaci che la comunità più ampia può mettere a punto, ospitare o integrare nei sistemi senza affidarsi ad API esterne.
DeepSeek
DeepSeek è un'azienda di intelligenza artificiale con sede in Cina che si è rapidamente guadagnata l'attenzione per aver rilasciato modelli competitivi di peso aperto con particolare attenzione al ragionamento e al reperimento.
I loro modelli sono popolari tra gli sviluppatori che cercano trasparenza e controllo nelle modalità di costruzione e distribuzione dei loro sistemi.
xAI
xAI è un'azienda di AI posizionata come gruppo indipendente di ricerca e sviluppo che lavora a stretto contatto con X (ex Twitter).
I suoi modelli Grok sono integrati nei prodotti X e mirano a combinare le capacità di conversazione con l'accesso ai dati in tempo reale.
Mistral
Mistral è una startup di intelligenza artificiale con sede a Parigi, nota per il rilascio di modelli aperti e ad alte prestazioni.
Il loro lavoro si concentra sull'efficienza e sull'accessibilità, con modelli spesso utilizzati in implementazioni locali o a bassa latenza.
I 10 migliori modelli di lingua di grandi dimensioni
La maggior parte di noi non sceglie i modelli in base a una classifica, ma sceglie ciò che si sente giusto.
E "migliore" non significa il modello più grande o il punteggio più alto in qualche valutazione. Significa: Lo userei per alimentare un agente, per gestire le mie pipeline di codifica, per rispondere a un cliente o per effettuare una chiamata in un'attività ad alto rischio?
Ho scelto modelli che lo sono:
- mantenuto attivamente e disponibile ora
- in fase di test in applicazioni reali
- sono veramente bravi in qualcosa: conversazione, ragionamento, velocità, apertura o profondità multimodale
Certo, continueranno ad arrivare nuovi modelli. Ma questi si stanno già dimostrando validi in natura e, se state costruendo oggi, sono quelli che vale la pena conoscere.
I migliori LLMs conversazione
I migliori modelli conversazionali mantengono il contesto attraverso i turni, si adattano al tono dell'interlocutore e rimangono coerenti anche quando la conversazione si sposta o torna indietro.
Per entrare in questo elenco, un modello deve sentirsi impegnato. Deve saper gestire il fraseggio disordinato, riprendersi con grazia dalle interruzioni e rispondere in modo da dare l'impressione che qualcuno stia ascoltando.
1. GPT4o
Tag: IA conversazionale, voce in tempo reale, input multimodale, Closed-Source
GPT è l'ultimo modello di punta di OpenAI, in uscita nel maggio 2024, e rappresenta un salto di qualità nel modo in cui LLMs gestiscono l'interazione multimodale in tempo reale.
Può ricevere in ingresso testo, file, immagini e audio e rispondere in uno qualsiasi di questi formati.
Recentemente ho utilizzato l 'ampia comprensione linguistica diGPT per esercitarmi in francese, ed è difficile da battere.
Le risposte vocali arrivano quasi istantaneamente (circa 320 ms) e rispecchiano anche il tono e l'umore in un modo sorprendentemente umano.
Oltre a essere uno dei chatbot più adottati su Internet, è anche quello preferito dalle aziende grazie alle funzionalità e agli strumenti aggiuntivi offerti dall'ecosistema OpenAI .
2. Claude 4 Sonetto
Tag: IA conversazionale, memoria a lungo termine, pronto per le aziende, closed source
Claude Sonnet 4 è il più recente modello di intelligenza artificiale conversazionale di Anthropic, rilasciato nel maggio 2025.
È stata progettata per conversazioni naturali e attente, senza sacrificare la velocità, e si comporta particolarmente bene nelle chat aziendali.
Mantiene bene il contesto per lunghi scambi, segue le istruzioni in modo affidabile e si adatta rapidamente ai cambiamenti di argomento o di intento dell'utente.
Rispetto alle versioni precedenti, come Claude 3.7, Sonnet 4 produce risposte più mirate e ha un controllo più stretto sulla verbosità, senza perdere coerenza.
3. Grok 3 (xAI)
Tag: IA conversazionale, consapevolezza in tempo reale, umorismo, closed-source
Grok 3 ha l'aspetto di un uomo che è stato online troppo a lungo. Collegato a X, non ha bisogno di essere legato a un'API Internet per tenersi al passo con le notizie.
LLM umorismo LLM è di solito tragico, ma Grok almeno sa che sta raccontando barzellette. A volte atterra. A volte si trasforma in una spirale. In ogni caso, continua a parlare.
Funziona meglio in spazi rumorosi e reattivi. Luoghi come le chat di gruppo che si sciolgono durante il lancio di un prodotto o i bot dei media che fanno commenti sui titoli in tempo reale.
A volte si può vedere Grok - o il suo gemello caotico, "Gork" - in agguato nelle discussioni di X, aiutando qualcuno a confermare se la Terra è rotonda. Quindi, magari, tenete gli occhi aperti.
I migliori LLMs ragionamento
Alcuni modelli sono costruiti per la velocità. Questi sono costruiti per pensare. Seguono istruzioni complesse e rimangono concentrati in compiti lunghi e stratificati.
Ciò significa che, invece di limitarsi a generare risposte, si tiene traccia di ciò che è stato fatto, ci si adegua in base ai risultati e si pianifica il passo successivo con intento.
La maggior parte di essi utilizza framework di ragionamento come ReAct e CoT, che li rendono ideali per la costruzione di agenti di intelligenza artificiale e per problemi che richiedono struttura più che velocità.
4. OpenAI o3
Tag: Ragionamento LLM, Catena del Pensiero, Agente pronto, Sorgente Chiusa
OpenAI o3 è un modello incentrato sul ragionamento, progettato per gestire compiti complessi che richiedono un pensiero strutturato.
Eccelle in aree come la matematica, il coding e la risoluzione di problemi scientifici, utilizzando le tecniche della catena del pensiero tramandate da OpenAI o1 per scomporre i problemi in fasi gestibili.
OpenAI utilizza l'allineamento deliberativo per pianificare meglio le proprie azioni. Il modello verifica le proprie decisioni rispetto a una guida di sicurezza prima di procedere.
Da quello che abbiamo visto, OpenAI probabilmente fonderà il meglio di entrambi combinando il cervello di o3 con la flessibilità di 4o in GPT.
5. Claude 4 Opus
Tag: Ragionamento LLM, memoria a lungo contesto, pronto per l'impresa, closed source
Claude 4 Opus è il modello di punta di Anthropic, ma è notevolmente più lento e costoso di Sonnet.
Essendo il modello più grande che Anthropic ha addestrato finora, il modello è in grado di rimanere concentrato su input lunghi e di mantenere la logica dietro ogni passo.
Funziona bene con materiale denso. È possibile fornirgli un rapporto completo o un documento di processo, e il programma ne analizzerà i dettagli con il contesto e i riferimenti.
Si tratta di un aspetto importante per i team aziendali che stanno costruendo sistemi di intelligenza artificiale in grado di ragionare su spazi di lavoro enormi.
6. Gemini 2.5 Pro
Tag: Ragionamento LLM, compiti a lungo termine, capacità di pianificazione, risorse chiuse
Gemini 2.5 Pro è il modello più capace di DeepMind, se lo si usa nel posto giusto.
All'interno di AI Studio con Deep Research abilitato, risponde con catene di ragionamento complete e delinea le decisioni con una logica chiara.
Il ragionamento gli conferisce un vantaggio nei flussi di lavoro in più fasi e nei sistemi ad agenti.
Gemini 2.5 Pro dà il meglio di sé quando ha spazio per pensare e strumenti da cui attingere. Questo lo rende una scelta forte per i team che costruiscono applicazioni basate sulla logica e che hanno bisogno di una struttura per scalare.
7. DeepSeek R1
Tag: Ragionamento LLM, Lungo-Contesto, Orientato alla Ricerca, Open-Source
DeepSeek R1 è sceso con i pesi aperti e ha superato Claude e o1 nei benchmark del ragionamento di base, scatenando un vero e proprio momento di panico nei team che correvano verso i rilasci chiusi.
Il suo vantaggio deriva dall'architettura. R1 si appoggia alla struttura, concentrandosi su una gestione pulita dei token e su un chiaro senso di come l'attenzione debba scalare quando la conversazione si allunga.
Se state costruendo agenti che hanno bisogno di logica per atterrare e di passi da mantenere, R1 vi dà la possibilità di eseguire le prestazioni di livello fondamentale molto facilmente alle vostre condizioni e l'hardware è l'unico modello open-source tra i modelli di ragionamento.
I migliori LLMs leggeri
Più il modello è piccolo, più si sentono i compromessi, ma quando sono fatti bene, non sembrano piccoli.
La maggior parte dei modelli di piccole dimensioni sono distillati da versioni più grandi, addestrate per mantenere quanto basta delle abilità dell'originale, riducendo al contempo le dimensioni.
Si possono utilizzare su dispositivi edge, configurazioni di basso livello, persino sul laptop, se necessario.
Non si tratta necessariamente di ragionamenti profondi o di lunghe chiacchierate. Si cerca precisione e rapidità senza dover ricorrere a uno stack cloud completo.
8. Gemma 3 (4B)
Tag: LLM leggero, Utilizzo su dispositivo, Open-Source
Gemma 3 (4B) proviene dalla più ampia linea Gemma di Google, ridotta a quattro miliardi di parametri in modo da funzionare su un hardware modesto senza un collegamento al cloud.
Mantiene la disciplina del modello principale, ma risponde con la velocità necessaria per gli agenti mobili o i widget di chat offline.
Se lo si inserisce in un flusso di lavoro locale, si avvia rapidamente e rimane stabile anche in presenza di limiti di memoria ristretti.
9. Mistral Piccolo 3.1
Tag: LLM leggero, Utilizzo su dispositivo, Open-Source
Mistral Small 3.1 si basa sulla precedente serie Mistral Small, ma mantiene il suo ingombro abbastanza leggero da poter essere eseguito su una singola GPU consumer, offrendo comunque una finestra di 128 k-token.
Trasmette circa 150 token al secondo e gestisce richieste sia di testo che di immagini di base, il che lo rende una scelta solida per i livelli di chat edge o per gli agenti incorporati.
10. Qwen 3 (4B)
Tag: LLM leggero, multilingue, open-source
Qwen 3 4B riduce la più grande architettura Qwen-3 di Alibaba in un modello da quattro miliardi di parametri che comprende comunque più di 100 lingue e si inserisce in modo pulito nei framework di chiamata degli strumenti.
È un peso aperto sotto una licenza di tipo Apache, funziona su una GPU modesta e si è guadagnato l'attenzione per i compiti degli agenti in cui gli sviluppatori hanno bisogno di un ragionamento rapido.
Come creare un agente utilizzando il vostro LLM preferito
Avete scelto un modello? Perfetto. Ora è il momento di metterlo al lavoro.
Il modo migliore per sapere se un LLM è effettivamente adatto al vostro caso d'uso è costruirlo, per vedere come gestisce gli input e i flussi di distribuzione reali.
Per questa rapida costruzione, utilizzeremo Botpress , un costruttore visuale per chatbot e agenti AI.
Fase 1: definire l'ambito e il ruolo dell'agente
Prima di aprire la piattaforma, è necessario chiarire il ruolo che il bot deve svolgere.
Una buona pratica è quella di iniziare con alcuni compiti, verificarne la fattibilità e l'adozione, e poi costruire su di essi.
Iniziare con un chatbot per le domande frequenti può aiutarvi a capire come vengono utilizzati i vostri dati e come si muovono i parametri strutturati tra gli LLMs o gli strumenti.
Passo 2: creare un agente di base
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Nello Studio Botpress , aprire un nuovo bot e scrivere istruzioni chiare per l'agente.
Questo indica all'LLM come deve comportarsi e quale compito deve svolgere. Un esempio di istruzioni per un chatbot di marketing può essere:
"Sei un assistente di marketing per [azienda]. Aiutate gli utenti a conoscere il nostro prodotto, rispondete alle domande più comuni e incoraggiateli a prenotare una demo o a iscriversi agli aggiornamenti via e-mail. Sii conciso, disponibile e proattivo".
Fase 3: Aggiungere documenti e siti web chiave
Caricare o scrivere informazioni nella Knowledge Base, in modo che il chatbot sia in grado di rispondere, qualcosa di simile:
- Confronto tra prodotti
- Disaggregazione dei prezzi
- URL della pagina di destinazione
- CTA principali (link a demo, prova, modulo di contatto)
Quanto più il contenuto è allineato all'imbuto, tanto più il bot funziona meglio.
Passo 4: Passare al LLM preferito
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Una volta impostato il bot generale, è possibile modificare gli LLMs utilizzati per operazioni specifiche nel chatbot.
È possibile passare da una all'altra andando su Impostazioni bot sul lato sinistro della dashboard.
Andate su Opzioni LLM e da qui potete scegliere il vostro LLM preferito.
Botpress supporta OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek e altri, in modo da poter bilanciare prestazioni e budget come preferite.
Fase 5: Distribuzione sul canale prescelto
Dopo aver deciso il LLM perfetto per il vostro agente AI, potete distribuire il chatbot così com'è su diverse piattaforme contemporaneamente.
Il chatbot può essere trasformato molto facilmente in un chatbotWhatsapp o in un chatbotTelegram per iniziare a supportare gli utenti in qualsiasi ambito.
Distribuire oggi stesso un agente LLM
Sfruttate LLMs nella vostra attività quotidiana con agenti AI personalizzati.
Con la pletora di piattaforme di chatbot disponibili, è facile configurare un agente AI per soddisfare le vostre esigenze specifiche. Botpress è una piattaforma di agenti AI estensibile all'infinito.
Con una libreria di integrazioni precostituite, flussi di lavoro drag-and-drop ed esercitazioni complete, è accessibile per i costruttori a tutti gli stadi di competenza.
Collegate qualsiasi LLM per alimentare il vostro progetto di intelligenza artificiale in qualsiasi caso d'uso.
Iniziare a costruire oggi è gratuito.
Domande frequenti
Quali sono le differenze tra LLMs hosted e open-source, al di là dell'infrastruttura?
LLMs in hosting sono facili da usare tramite API e non richiedono alcuna configurazione, ma funzionano come sistemi chiusi con un controllo limitato. Al contrario, i LLMs open-source consentono piena trasparenza, personalizzazione e riqualificazione, rendendoli più adatti ai casi d'uso che richiedono spiegazioni.
Posso mettere a punto LLMs ospitati come GPT o Claude 3.5 per i miei dati?
Nella maggior parte dei casi, i modelli ospitati non supportano una messa a punto completa. Tuttavia, spesso forniscono opzioni di configurazione come le istruzioni di sistema, l'ingegnerizzazione dei prompt e la retrieval-augmented generation (RAG) per adattare le risposte senza riqualificare il modello.
Come si collocano LLMs rispetto ai tradizionali sistemi NLP basati su regole?
L'NLP basato su regole è come dare a un computer un copione molto rigido, mentre LLMs sono più simili ad attori improvvisati. Hanno imparato modelli da tonnellate di dati e possono gestire un linguaggio molto più confuso e aperto.
LLMs conservano la memoria delle interazioni precedenti e come viene gestita?
La maggior parte degli LLMs non ricorda le chat passate. La memoria deve essere gestita manualmente con il monitoraggio delle sessioni o con l'aggiunta di un contesto. Ma alcune piattaforme (come GPT con funzioni di memoria) stanno iniziando a offrire funzionalità di memoria integrate.
Quali sono i parametri più importanti quando si valuta un LLM per uso aziendale?
Pensate all'accuratezza (fornisce le risposte giuste?), alla latenza (quanto è veloce?), al costo (i prezzi delle API si accumulano!) e alla sicurezza (evita output strani o rischiosi?). Punti bonus per cose come il supporto multilingue o la facilità di integrazione.