# Adesso — 14 agosto 2026 > Indice di tutte le voci: https://singolarita.com/adesso.md · https://singolarita.com/adesso ## Qwen3.8-27B gira su una scheda video da gaming e sta un punto sotto un modello da 743 miliardi di parametri *modelli · rilevanza 5/5 · confermata* Il numero che conta non è il 61,7% su SWE-bench Pro: è il 52 sull'indice di Artificial Analysis, uno in meno di GLM-5.2, che di parametri ne ha 743 miliardi. Qwen3.8-27B è denso, e alterna tre blocchi di un tipo a uno di attenzione: solo sedici strati su sessantaquattro tengono una cache, ed è questo che gli permette 262 mila token di contesto nativo, estendibili a un milione, dentro una singola RTX 3090. Licenza Apache 2.0, multimodale. I salti dichiarati sul predecessore sono grossi: OSWorld da 63,9 a 84,3, un benchmark di programmazione da 13,3 a 42,2. Sono numeri della scheda del modello, non di terzi. L'uso reale racconta una storia più tiepida. Il modello parte al massimo sforzo di ragionamento e ci resta: 160 milioni di token di output per completare l'indice, contro una mediana di 45 milioni. Simon Willison gli ha visto spendere ventidue mila token di ragionamento e ventun minuti per disegnare un pellicano. Nella comunità circolano confronti in cui su domini specifici pareggia o perde contro la versione precedente: non sono misure verificate in modo indipendente, e vanno prese per quello che sono. **Numeri:** - 52 sull'indice di Artificial Analysis, contro il 53 di un modello da 743 miliardi di parametri - 27 miliardi parametri densi: gira su una singola RTX 3090, licenza Apache 2.0 - 160 M token spesi per completare l'indice, contro una mediana di 45 milioni: è molto verboso **Fonti:** [Hugging Face — scheda del modello](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B-FP8) · [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-27b) · [Simon Willison (discussione)](https://simonwillison.net/2026/Aug/16/qwen-38-27b/) · [r/LocalLLaMA (discussione)](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1voojjz/) ## GLM-5.3 guadagna sette punti senza toccare la base: per la prima volta z.ai trattiene i pesi *modelli · rilevanza 5/5 · confermata* Il dato interessante non è il punteggio, è che la base non è cambiata. GLM-5.3 gira sullo stesso modello da 743 miliardi di parametri di GLM-5.2: nessun preaddestramento aggiuntivo, nessun aumento di taglia, tutti i guadagni dal post-addestramento. Il risultato è 60 sull'indice di Artificial Analysis, era 53: alla pari con Kimi K3, sotto Grok 4.6 e GPT-5.6 Sol a 61 e Claude Opus 5 a 63. I salti maggiori sono sui compiti lunghi: un benchmark da terminale passa dal 4,6% al 28,3%, uno di programmazione dal 46,2% al 66,9%. Sul versante della sicurezza informatica supera di meno di un punto i migliori modelli chiusi nella scoperta di vulnerabilità, ma resta molto indietro nello sfruttarle. Tutte queste misure vengono dall'impalcatura di z.ai. La rottura di continuità è la distribuzione. GLM-5.2 era uscito con i pesi scaricabili; GLM-5.3 esce solo via interfaccia di programmazione, con i pesi promessi circa due settimane dopo il lancio, al termine di quella che z.ai definisce la sua revisione dei rischi più estesa finora. **Numeri:** - 60, era 53 sull'indice di Artificial Analysis, senza toccare la base da 743 miliardi di parametri - 28 agosto quando sono attesi i pesi aperti, per la prima volta trattenuti al lancio **Da verificare il:** 2026-08-28 **Correzioni e aggiornamenti:** - 2026-08-24 — A quattro giorni dalla scadenza i pesi non sono usciti in anticipo e non emergono segnali di rinvio: le coperture continuano a indicare il 28 agosto su Hugging Face. Il contrappeso al vantaggio dichiarato su CyberGym ha intanto un nome e un numero: su ExploitBench GLM-5.3 sta al 54,4% contro il 78,0% di Mythos 5. Il modello guida di meno di un punto sulla scoperta delle vulnerabilità e resta indietro di oltre venti sullo sfruttamento. - 2026-08-27 — A un giorno dalla scadenza i pesi del modello di punta non risultano pubblicati e nessuna copertura segnala un rinvio: la data indicata resta il 28 agosto. Il fatto nuovo è il contrasto. Il 26 agosto Z.ai ha aperto con licenza MIT, il giorno stesso dell'annuncio e senza alcuna sospensione per revisione dei rischi, un altro modello: GLM-5.3-Flash, 320 miliardi di parametri totali e 18 attivi, nativamente multimodale. Non è il modello promesso e non chiude l'impegno, che riguarda la base da 743 miliardi tenuta ferma per le capacità offensive emerse nel post-addestramento. Il blocco vale quindi per il modello di punta, non per la serie. La distanza fra i due si misura: sull'indice di Artificial Analysis GLM-5.3 sta a 60 con 0,68 dollari a compito, il Flash a 57 con 0,09, e il listino del modello di punta resta 1,40 e 4,40 dollari per milione di token, nove volte quello del fratello aperto. - 2026-08-28 — È il giorno della scadenza, e il verdetto non è ancora dato. Al momento di questo run le ricerche non restituiscono né la pubblicazione dei pesi né un annuncio di rinvio: le ultime coperture datate sono del 27 agosto e descrivono il repository zai-org/GLM-5.3 su Hugging Face ancora come segnaposto con il 28 agosto indicato come data. Va detto il limite, perché cambia il peso di questa riga: il run gira alle prime ore del mattino in Europa, cioè a giornata appena cominciata in Cina, e l'indice di ricerca a cui questa pagina ha accesso oggi si ferma al 27. Che i pesi non risultino usciti non significa quindi che la promessa sia stata mancata; significa che alle 8 del mattino a Pechino non era ancora accaduto nulla di indicizzato. Il giudizio si sposta al run di domani. Una cosa si può dire da ora: nemmeno la licenza è fissata. GLM-5.1 e GLM-5.2 erano MIT, ma finché nel repository non compare un file di licenza la descrizione esatta resta «pesi promessi, licenza da confermare». - 2026-08-29 — La promessa è stata mantenuta, e nel giorno indicato. Il 28 agosto l'account ufficiale di Z.ai ha annunciato «GLM-5.3 is now open-weight» con il collegamento ai pesi: quattordici giorni esatti di sospensione, nessun rinvio. La riga si chiude qui e la notizia del rilascio è pubblicata come evento a sé. Resta un dettaglio non verificato, e non è secondario: nessuna fonte raggiunta cita il file di licenza effettivamente pubblicato, quindi non è ancora accertato se i pesi siano MIT come quelli di GLM-5.2 o portino restrizioni d'uso legate alla capacità cyber per cui erano stati trattenuti. **Fonti:** [Z.ai — documentazione](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3) · [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1vnz30c/) ## Anthropic rivela un modello interno che non intende rilasciare, e la soglia oltre cui sostituirebbe i suoi ricercatori *autonomia · rilevanza 4/5 · confermata* Il Risk Report di agosto descrive tre modelli interni di frontiera mai rilasciati. Uno, chiamato Model 2, è definito «un po' più capace di Mythos 5», con l'aggiunta che non mostra un salto paragonabile a quello osservato in precedenza. Anthropic scrive di non avere piani per rilasciarlo e di non avergli fatto tutta la batteria abituale di valutazioni, quindi di avere meno fiducia del solito nelle proprie stime. La misura è CoBench: 449 problemi reali di ricerca e infrastruttura risolti da ingegneri Anthropic fra febbraio e aprile, riproposti al modello con lo scatto storico del codice, dei registri e dei messaggi interni. Anthropic dichiara che un sistema davvero in grado di sostituire il proprio staff di ricerca dovrebbe segnare almeno l'85% su questa valutazione, e che i suoi modelli restano sotto. Due precisazioni. Le percentuali che circolano — 62,8% per Model 2 contro 50,3% per Mythos 5, da cui i 12,5 punti di distacco — sono lette da una figura del report, non dal testo. E il report smonta da solo la lettura più eccitata: Claude ormai scrive la larga maggioranza del codice che entra nei repository di produzione dell'azienda, ma la ricerca interna, pur significativamente più veloce, non lo è ancora del doppio. **Numeri:** - +12,5 punti del modello non rilasciato su Mythos 5, cifre lette da un grafico del report - 85% la soglia oltre cui, secondo Anthropic, un modello sostituirebbe il suo staff di ricerca **Fonti:** [Anthropic — Risk Report, agosto 2026](https://www.anthropic.com/aug-2026-risk-report) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1vr3oo8/) ## GLM-5.3 trova 2.436 vulnerabilità in progetti open source, latenti in media da ventisei anni *modelli · rilevanza 4/5 · confermata* Il registro pubblico di z.ai attribuisce a GLM-5.3 2.436 reperti su 269 progetti open source, dopo revisione umana: 1.097 classificati critici o alti, di cui solo 53 divulgati pubblicamente mentre gli altri restano sotto embargo. L'età media di un difetto prima di essere trovato è ventisei anni e mezzo; il più vecchio risale al 1981. Il confronto che gira nei commenti — Anthropic a maggio, con 23.000 vulnerabilità potenziali su mille progetti — non è omogeneo e non va letto come classifica: lì si trattava di segnalazioni potenziali, di cui 97 patchate; qui di reperti già passati per revisione umana. Gli scettici fanno l'obiezione di sempre: una lista lunga non è una scoperta, e il numero da solo non dice quanto valga ciascun reperto. Il dibattito aperto è se una capacità così aiuti più chi difende o chi attacca, ed è la ragione dichiarata per cui i pesi di GLM-5.3 non sono usciti al lancio. **Numeri:** - 2.436 reperti su 269 progetti; 1.097 critici o alti, solo 53 divulgati - 26 anni età media di un difetto prima della scoperta; il più vecchio risale al 1981 **Fonti:** [Z.ai — registro delle divulgazioni](https://cvd.z.ai/) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1vo56qy/) ## SpaceX chiude l'acquisizione di Cursor da 60 miliardi, sei mesi dopo aver assorbito xAI *società · rilevanza 4/5 · confermata* La cronologia è il fatto. Il 2 febbraio SpaceX assorbe xAI in un'operazione interamente in azioni che valuta xAI 250 miliardi e il gruppo risultante 1.250: la fusione più grande mai fatta. A luglio il laboratorio viene rinominato SpaceXAI. Il 16 giugno, pochi giorni dopo la quotazione di SpaceX, viene annunciato l'accordo per Cursor, 60 miliardi in azioni. Il 14 agosto l'operazione si chiude. In poco più di sei mesi lo stesso gruppo si è preso lanciatori, un laboratorio di frontiera, l'agente di scrittura di codice più usato e una delle flotte di schede grafiche più grandi al mondo, che nel frattempo affitta capacità di calcolo anche ai concorrenti. **Numeri:** - 60 mld $ in azioni per Cursor; la fusione con xAI di febbraio valutava il gruppo 1.250 miliardi **Fonti:** [TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/08/15/spacex-officially-closes-its-cursor-acquisition/) · [Bloomberg](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-14/spacex-completes-its-60-billion-cursor-acquisition) ## I modelli aperti di Alibaba a 3 miliardi di scaricamenti in sei mesi: Google si ferma a 418 milioni, Meta a 227 *società · rilevanza 4/5 · confermata* Il rapporto di Hugging Face sullo stato dei modelli aperti misura gli scaricamenti nel 2026: la famiglia Qwen di Alibaba supera i 3 miliardi negli ultimi sei mesi, contro 418 milioni di Google e 227 milioni di Meta. Alibaba ha rilasciato in aperto oltre quattrocentosessanta modelli, con più di trecentomila derivati nell'ecosistema. Il numero che conta non è il 3 miliardi: è che il divario con Meta, che l'ecosistema occidentale dei pesi aperti aveva definito per due anni con Llama, è di oltre tredici volte. Un confronto va però disinnescato. Il 20 agosto Google ha annunciato che Gemma ha superato il miliardo di scaricamenti, ma quella cifra è cumulativa sull'intera vita della famiglia, mentre i 418 milioni del rapporto sono i soli scaricamenti del 2026: le due misure non si mettono in rapporto fra loro. Hugging Face avverte inoltre che questi numeri misurano l'uso dentro il proprio ecosistema e non catturano né le interfacce di programmazione né le installazioni private. **Numeri:** - ×13 il divario con Meta sugli scaricamenti del 2026: 3 miliardi contro 227 milioni **Fonti:** [Hugging Face](https://huggingface.co/blog/state-of-open-models-summer-2026) · [Fortune (discussione)](https://fortune.com/2026/08/15/alibaba-qwen-open-ai-models-3-billion-downloads-meta-google/) ## Apple avrebbe addestrato un modello proprio per la Cina: sarebbe la prima azienda straniera autorizzata *società · rilevanza 3/5 · in verifica* Il piano precedente era diverso: Apple aveva concordato con i regolatori cinesi di appoggiarsi a Qwen di Alibaba per le funzioni generative, come altrove si appoggia a ChatGPT. Ora, secondo Reuters, ha addestrato un modello proprio — sempre con il supporto tecnico di Alibaba — e ha superato la registrazione presso l'autorità cinese per il cyberspazio: «Apple Intelligence», depositata da Apple Technology Development (Shanghai), risulta registrata l'8 luglio e compare nell'elenco pubblicato dalla CAC il 15 luglio insieme ad altri sei servizi generativi su dispositivo per smartphone. Il lancio è atteso «nei prossimi mesi». Reuters cita fonti anonime e la notizia non è confermata ufficialmente. Se regge, il precedente conta più del prodotto: sarebbe la prima volta che Pechino lascia operare in Cina il modello di un'azienda straniera invece di imporre l'uso di uno locale. **Numeri:** - la prima azienda straniera autorizzata a offrire in Cina un modello proprio; sul registro CAC figurano già altri produttori stranieri, fra cui Samsung **Correzioni e aggiornamenti:** - 2026-08-22 — precisata la registrazione, che è l'unica parte pubblicamente documentata: «Apple Intelligence», depositata da Apple Technology Development (Shanghai), risulta registrata l'8 luglio e compare nell'elenco della CAC del 15 luglio. Il registro include già altri produttori stranieri, fra cui Samsung: il primato riguarda il modello proprio, non l'ammissione. Apple e Alibaba non hanno commentato. - 2026-09-07 — 7/9: ventiquattro giorni dopo, nessun comunicato di Apple e nessun lancio: le coperture continuano a rinviare a «nei prossimi mesi». L'unica parte documentata resta la registrazione di «Apple Intelligence» presso la CAC dell'8 luglio, già in voce. Il primato — prima azienda straniera autorizzata a offrire in Cina un modello proprio — resta al condizionale finché il servizio non parte. **Fonti:** [Reuters](https://www.reuters.com/business/retail-consumer/apple-trains-its-own-ai-model-china-market-with-alibabas-support-sources-say-2026-08-14/) · [Global Times, notifica di registrazione CAC](https://www.globaltimes.cn/page/202607/1366038.shtml) ## Il watermark testuale di Claude non genera un token in più, quindi non costa nulla *società · rilevanza 3/5 · confermata* Il meccanismo altera la sorgente di casualità con cui il modello sceglie fra parole equivalenti, usando una chiave crittografica e il contesto precedente: le parole restano casuali, ma la sequenza è verificabile contro la chiave. Non genera token aggiuntivi, quindi non ha impatto sui costi. Si basa su un lavoro di Google DeepMind pubblicato su Nature nel 2024. I limiti sono dichiarati dall'azienda stessa e sono la parte interessante: il watermark è meno efficace sui testi brevi, dove le occasioni di scelta sono poche, e sui passaggi fattuali dove le formulazioni alternative sono limitate. Vale lo stesso per il codice, che richiede output esatti. La policy era stata annunciata l'11 agosto per conformarsi al Codice di Trasparenza europeo in vigore dal 2 agosto: tutti i modelli lanciati da quella data marcano testo e file, e la marcatura vale in tutto il mondo, non solo in Europa. **Numeri:** - 0 token generati in più: nessun impatto sui costi **Fonti:** [Anthropic](https://www.anthropic.com/news/claude-text-watermark) · [TechCrunch (discussione)](https://techcrunch.com/2026/08/11/anthropic-says-it-will-watermark-text-generated-by-its-ai-models/) ## Su settantuno problemi di ricerca in fisica il migliore modello arriva al 32,3%: nel paper originale i modelli base stavano al 4% *scoperta · rilevanza 2/5 · confermata* CritPt raccoglie settantuno sfide di ricerca inedite in fisica, costruite da oltre cinquanta ricercatori attivi in trenta istituzioni. GPT-5.6 Sol segna 32,3%, davanti al 30,6% del precedente primo. Il numero che conta non è il 32,3%: è che nel paper originale la migliore accuratezza fra i modelli base era il 4%, e saliva intorno al 10% con accesso a strumenti di calcolo. Il primato si muove ormai di un paio di punti alla volta su un test dove i modelli erano rimasti a una cifra. **Numeri:** - 32,3% contro il 4% dei modelli base nel paper originale **Fonti:** [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/evaluations/critpt) · [arXiv](https://arxiv.org/pdf/2509.26574)