Tag: AILocale

  • Qwen 3.6 27B porta i modelli AI locali a un nuovo livello

    Qwen 3.6 27B porta i modelli AI locali a un nuovo livello

    Qwen 3.6 27B si sta affermando come uno dei modelli linguistici open-weight più convincenti per l’esecuzione in locale, offrendo un equilibrio tra qualità delle risposte, capacità di programmazione e requisiti hardware.

    Secondo diversi test e le valutazioni dell’esperto Piotr Migdal, la versione “dense” da 27 miliardi di parametri produce risultati più affidabili rispetto alla variante MoE 35B, pur sacrificando parte della velocità.

    Le prestazioni ottenute su hardware consumer di fascia alta dimostrano che l’esecuzione locale di modelli avanzati è sempre più praticabile, garantendo maggiore privacy, controllo dei dati e indipendenza dai servizi cloud.

    Il successo di Qwen 3.6 conferma la crescente maturità dell’ecosistema open-source e rafforza la tendenza verso un’AI personale, eseguibile direttamente su PC e, in prospettiva, anche su dispositivi mobili.


    Link alla fonte:
    https://www.hwupgrade.it/news/apple/qwen-36-27b-apre-una-nuova-era-per-l-ia-il-compromesso-ideale-fra-i-modelli-locali_155530.html

    P.S. Vuoi imparare a usare l’AI in locale passo per passo? La nuova guida della serie “for Dummies”, disponibile da settembre, è già prenotabile su Amazon:

    https://amzn.eu/d/0eWgGbyV

  • Chrome scarica Gemini Nano da 4GB senza consenso esplicito: scoppia il caso sulla trasparenza

    Il browser Google Chrome sarebbe al centro di una controversia per il download automatico di un modello AI locale da circa 4 GB, Gemini Nano, senza consenso esplicito dell’utente.
    La denuncia arriva dall’informatico e giurista Alexander Hanff, che segnala la presenza del file weights.bin salvato nel profilo utente.
    Il modello abilita funzionalità AI locali come scrittura assistita e rilevamento truffe, ma solleva dubbi su trasparenza, consumo di spazio e traffico dati.
    La mancanza di controlli chiari per gestire o rimuovere il file potrebbe entrare in conflitto con le normative europee sul consenso informato.
    La vicenda evidenzia le sfide dell’integrazione crescente dell’AI nei software, tra benefici tecnici e necessità di maggiore chiarezza verso gli utenti.

    Link alla fonte:
    https://www.hdblog.it/google/articoli/n657317/google-chrome-installa-silentemente-4gb/

  • Qwopus porta il ragionamento stile Claude Opus su PC consumer?

    Uno sviluppatore indipendente, Jackrong, ha creato Qwopus, una famiglia di modelli AI open source che replica il ragionamento avanzato di Claude Opus tramite tecniche di distillazione.
    Basato su Qwen3.5-27B di Alibaba, il modello è stato addestrato con dati di “chain-of-thought” per imitare il processo decisionale passo-passo di modelli più potenti.
    La nuova versione Qwopus 3.5-27B v3 introduce un approccio di “allineamento strutturale” e migliora significativamente le performance, raggiungendo oltre il 95% su HumanEval.
    Il sistema è progettato per funzionare localmente su hardware consumer, anche su laptop con GPU limitata, offrendo un’alternativa gratuita alle API proprietarie.
    Questo lo rende particolarmente rilevante per sviluppatori, analisti e utenti attenti alla privacy e ai costi.

    Link alla fonte:
    https://decrypt.co/es/364255/qwopus-modelo-local-claude-opus-razonamiento-gpu?amp=1

  • Gemma 4, l’AI locale che funziona sul tuo smartphone

    Con la nuova versione di Google AI Edge Gallery, l’applicazione di AI locale di Google, è stato finalmente reso disponibile il nuovo modello Gemma 4, che come la precedente versione 3 può essere scaricato e testato direttamente sullo smartphone.

    L’applicazione si presenta molto più completa, addirittura offrendo un pannello con le impostazioni dei principali parametri per gli LLM, e la velocità di risposta appare soddisfacente a patto di utilizzare un dispositivo di fascia medio-alta.

    Non ho ancora testato a fondo i due modelli disponibili, ma per chi fosse curioso allego qui sotto due file, steiner1.pdf e steiner2.pdf, che contendono la risposta a un prompt di prova iniziale (lo trovate nel titolo del documento) da parte dei rispettivi LLM.

    L’impressione è che, nonostante l’ottimizzazione estrema, la qualità delle risposte, ottenute senza attivare la funzione di “ragionamento”, ha un livello che potremmo definire pari a quello dei chatbot più popolari quando usano i modelli di base. Anche l’italiano mi è parso eccellente, al di là di qualche rarissimo refuso dovuto a una traduzione letterale o comunque non corretta in cui il modello di è “inventato” il termine nella nostra lingua.

    In ogni caso giudicate voi stessi, leggendo i due risultati, e se ve la sentite scaricate l’app Edge Gallery e almeno uno dei due nuovi modelli, ricordandovi che richiederanno spazio sia sulla memoria centrale sia su quella dei dati nel vostro smartphone.

    Steiner1Download
    Steiner2Download

  • ASUS lancia UGen300: AI generativa offline in formato USB

    ASUS presenta UGen300, un motore di intelligenza artificiale portatile che consente di eseguire modelli generativi direttamente in locale senza bisogno del cloud.
    Il dispositivo, basato su processore Hailo-10H e dotato di 8 GB di RAM, raggiunge una potenza di 40 TOPS ed è compatibile con framework come TensorFlow, PyTorch e ONNX.
    Collegabile via USB-C e supportato su Windows, Linux e Android, punta a offrire bassa latenza, maggiore sicurezza dei dati e riduzione dei costi rispetto alle soluzioni cloud.
    Con consumi ridotti (2,5 W) e dimensioni compatte, si propone come soluzione ideale per sviluppatori, professionisti e ambito educativo.
    Il lancio è previsto entro l’estate, ma il prezzo non è ancora stato annunciato.

    Link alla fonte:
    https://www.hdblog.it/hardware/articoli/n654417/ai-senza-cloud-asus-ugen300-collega-cavo-usb/

  • Qwen3.5-9B “Uncensored” elimina i filtri e riaccende il dibattito sulla sicurezza dell’AI

    È stata pubblicata su Hugging Face una versione modificata del modello Qwen3.5-9B, classificata come “Uncensored”, ovvero che rimuove completamente i meccanismi di rifiuto delle risposte.

    L’autore, HauhauCS, sostiene che il modello non abbia subito modifiche ai dati o alle capacità, ma solo la rimozione dei filtri, ottenendo 0 rifiuti su 465 test.

    Il modello mantiene caratteristiche avanzate come multimodalità, supporto a oltre 200 lingue e contesto fino a 1 milione di token.

    Come sappiamo, questo tipo di “modifiche” solleva forti preoccupazioni legate all’uso improprio e alla sicurezza, soprattutto in ambito open source dove tali strumenti sono facilmente accessibili, e il caso evidenzia il crescente conflitto tra apertura tecnologica e necessità di governance etica dell’intelligenza artificiale.

    Nota: i modelli “uncensored” sono versioni di LLM (come Llama o Mistral) private dello strato di sicurezza RLHF/DPO, quindi progettate per non rifiutare alcuna richiesta e garantire libertà operativa totale. Sebbene utili per narrativa matura, ricerca accademica o analisi di contenuti sensibili, l’assenza di filtri trasferisce l’intera responsabilità etica e legale sui contenuti generati all’utente, rendendoli inadatti a contesti aziendali, educativi o per minori. Per la maggior parte degli utilizzi, i modelli standard con filtri attivi rimangono la scelta più sicura e coerente.

    Link alla fonte

  • Protetto: Aggiornamento AI locale FD settembre 2026

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  • OpenClaw conquista la Cina e ridefinisce il futuro del lavoro con l’AI autonoma

    In Cina sta emergendo un fenomeno tecnologico attorno a OpenClaw, l’agente di intelligenza artificiale open source capace di operare autonomamente su dispositivi, app e servizi digitali. A differenza dei chatbot tradizionali, questa tecnologia esegue compiti complessi in autonomia, alimentando entusiasmo tra utenti, aziende e istituzioni, che la vedono come leva di produttività e crescita economica. Il forte supporto governativo e l’adozione diffusa hanno reso la Cina il principale hub globale per OpenClaw, superando persino gli Stati Uniti. Tuttavia, crescono le preoccupazioni per la sicurezza informatica e per il potenziale impatto sul mercato del lavoro, soprattutto per le professioni più standardizzate. Il caso OpenClaw evidenzia il delicato equilibrio tra innovazione accelerata e gestione dei rischi nell’era dell’AI autonoma.


    Link alla fonte:
    https://cnnespanol.cnn.com/2026/03/29/economia/langostas-openclaw-china-inteligencia-artificial-trax⁠

  • Accomplish: l’agente desktop Open-Source che trasforma l’AI in un vero “collega”

    L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale sta rapidamente passando dalla semplice generazione di testo all’azione concreta sui nostri dispositivi. Accomplish è il nuovo agente desktop open-source (rilasciato con licenza MIT) progettato per colmare questo divario: un vero e proprio “AI Coworker” che opera direttamente sulla tua macchina.

    Perché Accomplish fa la differenza?

    • Dalla Chat all’Azione: A differenza dei tradizionali LLM che si limitano a rispondere alle domande, Accomplish è focalizzato sull’esecuzione. Può automatizzare la gestione dei file, creare documenti strutturati e svolgere attività nel browser in totale autonomia.
    • Massima Flessibilità (Locale o Cloud): Puoi decidere di far girare l’agente al 100% in locale sfruttando i modelli di Ollama, garantendo così una privacy assoluta sui tuoi dati. In alternativa, puoi collegare le tue API key (come quelle di OpenAI o Anthropic) per sfruttare i modelli cloud più avanzati.
    • Automazioni e “Skills” Personalizzate: Il sistema non è statico. È in grado di apprendere dai tuoi flussi di lavoro e di eseguire automazioni su misura per le tue necessità quotidiane, espandendo le proprie capacità nel tempo.
    • Concepito per la Produttività: Più che un esperimento tecnico, Accomplish si posiziona come uno strumento pratico per l’uso quotidiano, pensato per sollevarti dalle operazioni ripetitive senza stravolgere il tuo ambiente di lavoro.

    Se cerchi un assistente che non si limiti a darti suggerimenti, ma che esegua materialmente i compiti noiosi al posto tuo, questo è un progetto essenziale da integrare nel tuo workflow.

    Puoi esplorare il codice sorgente, le istruzioni di installazione e le “skills” supportate visitando il repository ufficiale del progetto su Accomplish su GitHub.

  • AionUi: il tuo nuovo “collega AI” Open-Source e multipiattaforma attivo 24/7

    L’automazione basata sull’Intelligenza Artificiale sta uscendo dal browser per integrarsi direttamente nei nostri sistemi operativi. Mentre strumenti come Claude Cowork hanno tracciato la strada limitandosi all’ecosistema macOS e a un singolo fornitore, il mondo open-source ha risposto con una soluzione molto più flessibile: AionUi.

    Sviluppato da iOfficeAI, AionUi è un’applicazione desktop gratuita, open-source e multipiattaforma (Windows, macOS e Linux) pensata per fungere da vero e proprio “collega AI”. Non si tratta di una semplice chat, ma di un agente autonomo capace di operare attivamente sui tuoi file e flussi di lavoro.

    Cosa rende AionUi un game-changer?

    • Integrazione multi-modello e locale: a differenza delle soluzioni chiuse, AionUi non ti vincola a un solo LLM. Supporta nativamente Gemini, Claude, Codex, Qwen Code e modelli locali tramite OpenClaw o Ollama. Puoi scegliere il “cervello” più adatto al tuo task.
    • Operatività reale sul sistema: l’agente non si limita a generare testo. Può leggere e scrivere file, scrivere ed eseguire codice, navigare sul web e automatizzare task ripetitivi sul tuo computer, sempre sotto la tua supervisione.
    • Interfaccia unificata (GUI): AionUi prende la potenza dei tool a riga di comando (CLI) e li racchiude in un’interfaccia grafica pulita e accessibile. Rileva automaticamente gli agenti CLI già installati nel sistema e permette di gestirli da un unico pannello.
    • Funzionalità avanzate: include sessioni parallele, una modalità WebUI per accedere al tuo agente locale da remoto (es. tramite smartphone) e un database vettoriale locale (SQLite) per garantire che i tuoi dati e il contesto non lascino mai la tua macchina.

    AionUi si posiziona come la risposta definitiva per sviluppatori e professionisti che desiderano i vantaggi di un agente AI desktop avanzato, ma esigono il controllo totale sull’hardware, sulla privacy dei dati e sulla scelta del modello.

    Puoi esplorare le tabelle comparative e scaricare l’applicazione direttamente dal repository GitHub ufficiale di iOfficeAI/AionUi.

  • Locally Uncensored: l’ecosistema All-in-One per chat, immagini e video AI 100% offline

    L’ecosistema dell’Intelligenza Artificiale open-source sta subendo una rapida frammentazione: per chattare con un modello testuale si usa un programma, per generare immagini un altro, e per i video un altro ancora. Locally Uncensored nasce per risolvere esattamente questo problema, offrendo un’applicazione desktop open-source che unifica la generazione di testo, immagini e video in un’unica interfaccia, eseguita interamente sul tuo hardware.

    Cos’è e come funziona? Locally Uncensored non reinventa la ruota, ma crea un ponte ottimizzato tra i migliori motori open-source attualmente disponibili. L’applicazione integra Ollama per la gestione dei modelli linguistici (LLM) e ComfyUI per la generazione visiva e video (Stable Diffusion e derivati), nascondendo la complessità di questi strumenti dietro un’interfaccia utente (UI) pulita e accessibile.

    I vantaggi chiave:

    • Un’unica app multimodale: passa da una conversazione testuale avanzata alla generazione di immagini o video senza mai cambiare finestra o avviare server locali separati.
    • Flessibilità e personalizzazione: il modulo chat supporta nativamente qualsiasi modello scaricabile tramite Ollama e include oltre 25 “personas” (ruoli preimpostati) per adattare le risposte dell’IA a contesti specifici.
    • Nessuna censura, nessun filtro: l’applicazione permette di eseguire versioni “uncensored” dei modelli (senza filtri di allineamento etico imposti dai provider cloud), offrendo risposte neutre e non filtrate per compiti di scrittura creativa o analisi senza restrizioni.
    • Privacy assoluta (Zero-Cloud): funzionando al 100% offline, nessun prompt, immagine o dato personale lascia mai il tuo computer. È la soluzione ideale per professionisti che trattano dati sensibili o protetti da NDA.

    L’entusiasmo della community attorno a questo progetto dimostra una chiara esigenza: gli utenti vogliono interfacce unificate che mantengano la potenza e la privacy del mondo open-source, senza la macchinosità delle configurazioni a riga di comando.

    Per approfondire il funzionamento dei motori alla base dell’app, puoi consultare la documentazione ufficiale di Ollama e il repository di ComfyUI. Il codice sorgente di Locally Uncensored è disponibile pubblicamente su GitHub.

  • Unsloth Studio (Beta): la rivoluzione No-Code per il training e l’esecuzione di modelli AI in locale

    La gestione e l’addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha appena compiuto un enorme passo verso l’accessibilità. Il rilascio di Unsloth Studio (Beta) segna un punto di svolta per sviluppatori, ricercatori e appassionati che desiderano mantenere il controllo totale sui propri dati senza compromettere le prestazioni.

    Cos’è Unsloth Studio? Si tratta di un’interfaccia web open-source e no-code progettata per unificare l’intero ciclo di vita di un modello AI in un unico ambiente locale. Storicamente, il fine-tuning e l’inferenza richiedevano script frammentati, profondo know-how tecnico e spesso dipendenza da costosi cluster hardware in cloud. Oggi, Unsloth Studio abbatte queste barriere offrendo un workflow lineare e unificato: Train → Run → Export.

    I punti chiave della piattaforma:

    • Esperienza No-Code intuitiva: attraverso la funzione “Data Recipes”, l’interfaccia permette di caricare file grezzi (come PDF, CSV, JSONL o documenti di testo) e li converte automaticamente in dataset strutturati pronti per l’addestramento, senza dover scrivere una singola riga di codice.
    • Esecuzione 100% Offline: l’intera pipeline viene elaborata sul computer dell’utente (compatibile con Windows, macOS e Linux), garantendo la massima privacy dei dati ed eliminando i rischi associati alla trasmissione su server esterni.
    • Efficienza senza compromessi: basandosi sul motore core di Unsloth, il sistema è in grado di ridurre drasticamente l’utilizzo della VRAM (in alcuni casi fino all’80%) e accelerare il processo di fine-tuning rispetto ai framework tradizionali, rendendo praticabile l’addestramento anche su hardware consumer.
    • Modello di licenza “duale”: per sostenere lo sviluppo pur rimanendo fedeli alla filosofia aperta, il componente UI è rilasciato con licenza AGPL-3.0, mentre il core engine mantiene la più permissiva licenza Apache 2.0.

    L’adozione di un approccio “local-first” rappresenta il futuro per chi necessita di modelli personalizzati e aderenti a rigidi vincoli di privacy. Unsloth Studio non si limita ad aggiungere nuove capacità all’IA, ma rende finalmente utilizzabili e governabili quelle già esistenti.

    Per consultare i requisiti di sistema e iniziare l’installazione, visita la documentazione ufficiale di Unsloth Studio.

  • TurboQuant di Google rivoluziona la “compressione AI” riducendo memoria e costi senza perdita di precisione

    I ricercatori di Google Research presentano TurboQuant, un nuovo algoritmo di quantizzazione progettato per comprimere drasticamente i modelli AI senza perdita di accuratezza.

    La tecnica combina due innovazioni — QJL e PolarQuant — per ridurre fino a 6 volte la memoria del key-value cache, migliorando al contempo velocità e prestazioni nei modelli linguistici.

    TurboQuant riesce a operare con rappresentazioni a soli 3 bit mantenendo risultati equivalenti ai modelli non compressi, con accelerazioni fino a 8x su GPU.

    Questo approccio ha implicazioni cruciali per il futuro della ricerca semantica e degli LLM su larga scala, rendendo possibile gestire enormi quantità di dati con maggiore efficienza. Il lavoro, che sarà presentato a ICLR 2026 e AISTATS 2026, rappresenta un avanzamento teorico e pratico nella compressione vettoriale.

    Link alla fonte:

    https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression

  • Mistral lancia Small 4, un unico modello AI per integrare conversazione, codice e multimodalità

    La startup francese Mistral AI ha presentato Mistral Small 4, un modello progettato per unificare diverse capacità AI — conversazione, ragionamento, analisi multimodale e programmazione — in un unico sistema.
    Basato su un’architettura Mixture of Experts con 128 esperti (di cui solo 4 attivi per token), il modello punta a combinare efficienza e prestazioni, con 119 miliardi di parametri totali e una finestra di contesto fino a 256k.
    A differenza di altri modelli, Small 4 non domina i benchmark in termini assoluti, ma si distingue per la capacità di ottenere risultati competitivi generando output più brevi.
    Questo approccio riduce latenza e costi di inferenza, rendendolo interessante per applicazioni pratiche e scalabili.
    La strategia di Mistral riflette un cambio di paradigma: meno modelli specializzati, più integrazione funzionale in un’unica piattaforma.

    https://www.xataka.com/robotica-e-ia/europea-mistral-acaba-lanzar-small-4-su-apuesta-carrera-ia-reunir-varias-funciones-solo-modelo

  • Qwen3.5-9B supera GPT-OSS-120B: Alibaba spinge l’AI “evoluta” anche su hardware consumer

    Il team Qwen di Alibaba ha rilasciato la nuova serie Qwen3.5 Small Models, una famiglia di modelli open source da 0.8B a 9B parametri progettati per funzionare localmente su laptop, browser e dispositivi mobili.
    Il modello di punta Qwen3.5-9B ha dimostrato di superare il molto più grande GPT-OSS-120B di OpenAI in diversi benchmark di ragionamento, conoscenza multilingue e comprensione visiva.
    La serie introduce un’architettura ibrida che combina Gated Delta Networks e Mixture-of-Experts, migliorando efficienza, velocità e capacità multimodali native.
    I modelli sono rilasciati con licenza Apache 2.0, consentendo uso commerciale, modifica e distribuzione senza royalty.
    Questa evoluzione rafforza la tendenza verso un’AI “local-first”, in cui agenti intelligenti possono operare direttamente sui dispositivi senza dipendere dal cloud.

    Link alla fonte:
    https://venturebeat.com/technology/alibabas-small-open-source-qwen3-5-9b-beats-openais-gpt-oss-120b-and-can-run

  • Google lancia TranslateGemma: modelli AI open-weight per tradurre 55 lingue

    Google ha presentato TranslateGemma, una nuova suite di modelli di traduzione automatica basati su Gemma 3, capaci di tradurre fino a 55 lingue con prestazioni superiori alle versioni precedenti.
    Il lancio arriva a poche ore dall’annuncio di ChatGPT Translate da parte di OpenAI, segnando una competizione diretta sul fronte della traduzione AI.
    TranslateGemma è rilasciato come modello open-weight in tre dimensioni (4B, 12B e 27B parametri), con la versione 12B che offre il miglior equilibrio tra efficienza e qualità.
    I test mostrano anche buone capacità nella traduzione del testo presente nelle immagini, nonostante l’assenza di un addestramento specifico.
    La strategia di Google punta a rafforzare l’ecosistema open-source, offrendo agli sviluppatori strumenti flessibili e personalizzabili.

    Link alla fonte:
    https://www.punto-informatico.it/google-translategemma-traduce-55-lingue-ai/

  • OpenAI rilascia GPT-OSS, un modello open-source di nuova generazione

    OpenAI ha appena rilasciato GPT-OSS, il primo modelli Opena Source dall’ornai lontano (tecnologicamente parlando) 2019. Il modello è disponibile in due varianti: 120B per GPU di fascia alta e 20B per dispositivi mobili, dove la B sta ovviamente per billions, ovvero i miliardi (di parametri). Secondo i benchmark, GPT-OSS supera ChatGPT in diversi test di performance, pur mostrando ancora alti tassi di allucinazione. Gli utenti possono scaricare e testare i modelli direttamente sui propri dispositivi, aprendo nuove opportunità di sperimentazione e sviluppo indipendente. L’annuncio alimenta le aspettative per l’imminente lancio di GPT-5, che potrebbe segnare un ulteriore passo avanti nel settore.

    Link alla fonte (dove trovate anche i link per il download e quelli per provarlo su cloud):
    https://lifearchitect.substack.com/p/the-memo-special-edition-openai-gpt

  • Minerva: il LLM italiano-inglese open source che punta sull’identità culturale

    Alla conferenza ACL 2025 di Vienna, presieduta dal linguista e informatico italiano Roberto Navigli, emerge il ruolo centrale del Natural Language Processing nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Tra i protagonisti c’è il progetto Minerva, un LLM bilingue sviluppato all’Università La Sapienza, addestrato su un corpus equilibrato in italiano e inglese per preservare la ricchezza culturale del nostro linguaggio. Minerva supera i modelli tradizionali nella comprensione del contesto linguistico italiano e si distingue per il suo approccio open source. Il progetto punta ora a una collaborazione pubblico-privata per consolidare risorse e competitività internazionale, pur riconoscendo i limiti attuali dei LLM nel ragionamento e nell’onestà intellettuale.

    Link alla fonte:
    https://www.wired.it/article/natural-language-processing-intelligenza-artificiale-navigli-minerva/