C'è una domanda che ogni cliente ci fa alla prima demo: «ma un modello che gira qui dentro, quanto è più stupido di ChatGPT?» È la domanda giusta, e merita numeri con la fonte accanto, non opinioni.
Il metro più usato del settore è l'Artificial Analysis Intelligence Index, che combina più benchmark in un punteggio unico. Ad agosto 2026 (rilevazione BenchLM) la classifica dice questo:
- Il meglio del cloud: Claude Opus 5 a 63.0, GPT-5.6 a 58.9, Gemini 3.7 a 56.0. Tutti a pagamento, per utente, con i suoi dati sui loro server.
- Il meglio installabile in ufficio: DeepSeek V4 Pro a 53.2, GLM-5.2 a 52.6, DeepSeek V4 Flash a 51.8. Tutti open weight, con licenze che ne permettono l'uso commerciale, eseguibili su una macchina da scrivania.
Undici punti separano il migliore del cloud dal migliore che gira in ufficio. Nel 2024 quel divario era un abisso; oggi è uno scarto che, per leggere contratti, preparare bozze e rispondere su un archivio, non si avverte.
Quanto sono intelligenti: il cloud contro casa sua
Indice d'intelligenza — più alto è meglio
Undici punti separano il migliore del cloud dal migliore installabile nel suo ufficio. Per leggere contratti, preparare bozze e rispondere su un archivio è una differenza che non si avverte — quella che si avverte è dove stanno i suoi dati. Fonte: Artificial Analysis Intelligence Index, rilevazione BenchLM, agosto 2026. Inferenza locale con ds4, motore open source (MIT).
Perché è diventato possibile
Due cose sono maturate insieme. La prima è l'architettura dei modelli: DeepSeek V4 Flash ha 284 miliardi di parametri totali ma ne attiva solo 13 per risposta (Mixture of Experts) — la qualità di un gigante, il consumo di un modello medio. La seconda è il motore: ds4, l'engine d'inferenza open source (licenza MIT) di Salvatore Sanfilippo, il creatore di Redis, scritto apposta per eseguire questi modelli su macchine con memoria unificata — con una scelta ingegnosa: quando la memoria non basta, usa il disco NVMe come estensione, e regge contesti fino a un milione di token.
Sulla nostra AG Core Max (128 GB di memoria unificata) questa coppia esegue DeepSeek V4 Flash e GLM-5.2 in locale, esponendo API compatibili con gli standard del settore: il software professionale si collega come se parlasse col cloud. Solo che il cloud, stavolta, è sulla sua scrivania.
Quello che i numeri non dicono
Un punteggio non cattura la variabile che per uno studio conta più di tutte: dove avviene il ragionamento. I 63 punti di un modello cloud includono i suoi documenti in viaggio verso server di terzi; i 52 di un modello locale no. È il motivo per cui il confronto giusto non è «63 contro 52», ma «63 con i dati fuori casa contro 52 con i dati in cassaforte». Ognuno sceglie il suo metro — noi il nostro l'abbiamo scelto.