# Adesso — 2 settembre 2026

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## Gemini 3.8 Flash prende tre punti d'indice in tre settimane, ma il costo per compito sale del 40%

*modelli · rilevanza 4/5 · aggiornata*

Google DeepMind ha rilasciato Gemini 3.8 Flash il 2 settembre, tre settimane dopo Gemini 3.7 Flash del 13 agosto e sei dopo 3.6 Flash: Artificial Analysis lo conta come quarto modello Flash in meno di quattro mesi, Google come «terzo rilascio Flash in sole sei settimane», e le due conte non si contraddicono. La misura di terza parte è di Artificial Analysis: indice 59 con ragionamento alto, contro 56 di 3.7 Flash, alla pari con GPT-5.6 Sol a sforzo estremo e con Grok 4.6 a sforzo medio; circa 300 token al secondo in uscita, 327 sulla scheda al 4 settembre. I tre punti vengono soprattutto dalle valutazioni agentiche, con il guadagno più grosso su un banco di uso di strumenti bancari, dodici punti fino al 45%.

Il numero che conta non è 59, è 0,58 dollari. È il costo per compito dell'indice misurato da Artificial Analysis: mette il modello sulla frontiera di Pareto fra intelligenza e costo, il più economico mai misurato a quel livello, ed è insieme il 40% in più dei 0,40 dollari di Gemini 3.7 Flash, a prezzo per token identico. Il modello costa di più perché scrive di più: circa 48.000 token in uscita per compito, il 30% in più, e più turni sulle prove agentiche. Google lo conferma nelle proprie parole, ed è la conferma più onesta del meccanismo: «3.8 Flash lavora di più», con più passaggi di ragionamento e chiamate iterative agli strumenti, e il consiglio esplicito di restare su 3.7 Flash per i carichi in cui conta l'efficienza. È la seconda volta in due giorni che un taglio annunciato non arriva nella bolletta: il 1° settembre Claude Fable 5.1 aveva tagliato del 75% la lettura di cache e alzato del 20% il costo per compito.

Il listino non si muove, e si muove per data. Fino al 31 dicembre 2026 il modello costa 0,75 e 3,75 dollari per milione di token in ingresso e uscita; dal 1° gennaio 2027 passa a 1,50 e 7,50. È esattamente la struttura e la data annunciate per 3.7 Flash tre settimane fa, e 1,50 e 7,50 erano già i prezzi di listino di 3.6 Flash a luglio: tre generazioni allo stesso prezzo effettivo, con lo stesso rialzo rinviato allo stesso giorno. La finestra di contesto resta di un milione di token, con 64.000 al massimo in uscita e lo sconto del 90% sui token in cache. Ai livelli di ragionamento più bassi il quadro cambia: a ragionamento medio l'indice è 57 a 0,41 dollari per compito, a basso 52 a 0,24 — cioè lo stesso punteggio di 3.6 Flash a sforzo alto, a un costo per compito inferiore del 30%.

Sui benchmark serve un'avvertenza, e non è quella che si direbbe. Non è solo che Terminal-Bench 2.1 e Terminal-bench 4.0 sono test diversi: è che Google ha pubblicato due coppie diverse di numeri sulla 2.1 stessa, su due superfici sue. La tabella dell'annuncio dà 89,4% contro l'85,8% di 3.7 Flash; la guida per sviluppatori di Gemini Enterprise dà 90,8% contro 81,6%. Il salto vale tre punti e mezzo o nove a seconda di quale si legge, nessuno le ha conciliate, e chi le ha messe una accanto all'altra si è rifiutato di fare una media. Sulla 4.0, più dura, i numeri vengono dalla classifica ufficiale e non da Google: 19,1% contro 11,2%, con Claude Opus 5 a 51,8% — e va notato che Anthropic pubblica per Opus 5 un 52,3% misurato con la propria impalcatura, quindi neanche quel confronto è omogeneo. Su OSWorld-2.0 il salto è da 50,6% a 59,0%, con Opus 5 a 75,4%, cifra che Google dichiara di aver preso dal post di Anthropic. Su Humanity's Last Exam, invece, il modello non si muove: 45,4% contro 45,7%.

Metà dell'annuncio non è un modello economico. Insieme a 3.8 Flash Google presenta Gemini 3.8 Flash Cyber, il suo modello di cybersicurezza più capace, che non si compra: si passa dal nuovo programma Fairwind, che al lancio conta oltre 650 partner ammessi. I numeri dichiarati sono un tasso di successo sopra il 70% su un banco interno di scoperta di vulnerabilità in venti linguaggi di programmazione e un pass@1 del 47,2% su CWE-Bench, misurato da Collinear, contro il 47,8% del miglior modello di frontiera ma a costo molto minore. Il resto sono aneddoti interni: il gruppo di ricerca sulle vulnerabilità di Google Cloud dice di aver trovato con esso una falla critica in meno di due ore, e il team di sicurezza di Chrome riporta 2,6 volte le patch corrette dei migliori modelli commerciali. Il fatto che conta non sono quei numeri: è che nella stessa settimana in cui OpenAI classifica Astra oltre la soglia Critical sul cyber e ne restringe l'accesso, un secondo laboratorio di frontiera smette di vendere sul mercato aperto la propria capacità cyber di punta.

**Numeri:**

- 0,58 $ costo per compito sull'indice di Artificial Analysis: +40% sui 0,40 $ di Gemini 3.7 Flash, a prezzo per token invariato
- 59 indice di Artificial Analysis a ragionamento alto; era 56 con Gemini 3.7 Flash il 13 agosto. A ragionamento medio 57 a 0,41 $, a basso 52 a 0,24 $
- 0,75 / 3,75 $ per milione di token in ingresso e uscita fino al 31 dicembre 2026; 1,50 e 7,50 dal 1° gennaio 2027, cioè il listino che 3.6 Flash aveva a luglio
- oltre 650 partner ammessi al programma Fairwind, unico canale per Gemini 3.8 Flash Cyber: sopra il 70% di successo su un banco interno a venti linguaggi e 47,2% di pass@1 su CWE-Bench
- 89,4% o 90,8% Terminal-Bench 2.1: la tabella dell'annuncio dà 89,4% contro l'85,8% di 3.7 Flash, la guida per sviluppatori 90,8% contro 81,6%. Sono due superfici di Google e nessuno le ha conciliate
- 4 modelli Flash in meno di quattro mesi, secondo il conteggio di Artificial Analysis; Google conta invece tre rilasci Flash in sei settimane

**Da verificare il:** 2027-01-01

**Correzioni e aggiornamenti:**

- 2026-09-12 — 12/9: controllo intermedio sulla scadenza. Il listino di Google, letto oggi, dà Gemini 3.8 Flash agli stessi prezzi di Gemini 3.7 Flash — 0,75 e 3,75 dollari per milione di token fino al 31 dicembre 2026, 1,50 e 7,50 dal 1° gennaio 2027 — e conferma quindi entrambe le cose che questa voce dice: il prezzo per token non è cambiato fra i due modelli, e il raddoppio di gennaio vale anche per il nuovo. A centodieci giorni dalla data, è ancora scritto.
- 2026-09-04 — Primarie lette: annuncio di Google, documentazione e listino dell'API, il PDF della metodologia di valutazione, l'articolo di Artificial Analysis del 2 settembre e i dati della sua scheda. Il numero che conta regge alla lettera: 0,58 dollari per compito, il 40% in più dei 0,40 di Gemini 3.7 Flash a prezzo per token invariato, per un aumento del 30% dei token in uscita fino a 48.000 e più turni sulle prove agentiche. Reggono anche il 59 di indice e il listino al giorno, 0,75 e 3,75 dollari fino al 31 dicembre 2026 e 1,50 e 7,50 dal 1° gennaio 2027. Gemini 3.7 Flash è confermato al 13 agosto dalla data del suo annuncio. Una correzione e un'omissione. La correzione riguarda Terminal-Bench 2.1: Google ha pubblicato due coppie diverse su due superfici diverse — 89,4% contro 85,8% nella tabella dell'annuncio, 90,8% contro 81,6% nella guida per sviluppatori di Gemini Enterprise — e questa voce aveva preso la seconda senza saperlo. Il salto cambia da tre punti e mezzo a nove a seconda di quale si legge, e nessuno le ha conciliate: il numero va citato per intero o non citato. Corretto anche il dato di velocità: Artificial Analysis scrive circa 300 token al secondo e la sua scheda oggi ne dà 327, non 304,6. Precisata l'attribuzione dei benchmark, che la voce dava tutti a Google: Terminal-Bench 4.0 e DeepSWE vengono dalla classifica ufficiale, GDPval-AA v2 da Artificial Analysis, Vals Finance e Harvey da Vals.AI; autocalcolati sono Terminal-Bench 2.1 per i Gemini, OSWorld 2.0 e HLE-Verified. L'omissione è più grossa: l'annuncio introduce due modelli, e il secondo è Gemini 3.8 Flash Cyber, modello cyber di frontiera riservato ai difensori vagliati del nuovo programma Fairwind. Nella stessa settimana in cui OpenAI mette Astra oltre la soglia Critical sul cyber e ne restringe l'accesso, un secondo laboratorio fa una mossa strutturalmente identica, e questa pagina non l'aveva registrata.

**Fonti:** [Google — annuncio di Gemini 3.8 Flash e 3.8 Flash Cyber](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/) · [Google — il programma Fairwind](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/fairwind-program/) · [Google DeepMind — metodologia di valutazione di Gemini 3.8 Flash](https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-8-flash/) · [Google — «What's new in Gemini 3.8 Flash», documentazione dell'API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model) · [Google — listino dell'API Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) · [Google — annuncio di Gemini 3.7 Flash, 13 agosto 2026](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash/) · [Artificial Analysis — «il quarto modello Flash in meno di quattro mesi»](https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-3-8-flash) · [Artificial Analysis — scheda di Gemini 3.8 Flash (discussione)](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-8-flash) · [CellCog — sulle due coppie di cifre di Terminal-Bench 2.1 (discussione)](https://cellcog.ai/blog/gemini-3-8-flash/) · [Kingy AI — sulle due coppie di cifre di Terminal-Bench 2.1 (discussione)](https://kingy.ai/blog/gemini-3-8-flash-review-benchmarks-specs-pricing/) · [The Register (discussione)](https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/02/with-gemini-38-flash-google-reminds-everyone-its-still-in-the-race/5294049) · [The Decoder (discussione)](https://the-decoder.com/gemini-3-8-flash-is-googles-third-budget-model-in-six-weeks-while-frontier-models-remain-mia/) · [9to5Google (discussione)](https://9to5google.com/2026/09/02/gemini-3-8-flash-launch/) · [OfficeChai — sulla frontiera di Pareto (discussione)](https://officechai.com/ai/gemini-3-8-flash-is-on-pareto-frontier-of-intelligence-and-cost-on-artificial-analysis-intelligence-index/) · [Google, listino dell'API di Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)

## Broadcom: 16,7 miliardi di ricavi dai semiconduttori per l'IA in un trimestre, 3,2 volte quelli di un anno fa

*infrastruttura · rilevanza 4/5 · confermata*

I ricavi dei semiconduttori per l'intelligenza artificiale sono stati 16,7 miliardi di dollari nel terzo trimestre fiscale, il 221% in più di un anno prima e il 54% in più del trimestre precedente. I ricavi consolidati sono stati 29,6 miliardi, +86%. La guidance per il trimestre in corso porta la parte IA a 21,7 miliardi, cioè il 236% in più dello stesso trimestre dell'anno scorso.

I due confronti vanno tenuti separati, perché misurano cose diverse: il +221% dice quanto è cresciuto l'anno, il +54% dice che la crescita non sta rallentando dentro l'anno. Va detto anche che cosa sia la voce: «ricavi da semiconduttori per l'IA» non è una riga dei prospetti ma una metrica che l'azienda definisce da sé — acceleratori su misura più networking, con gli acceleratori al 73% del totale nel trimestre — e sta dentro i 20,8 miliardi del segmento semiconduttori. Il trimestre fiscale si è chiuso il 2 agosto; la data di questa voce è quella della pubblicazione dei conti, il 2 settembre.

Il numero che dice di più non è il trimestre, è la traiettoria che l'azienda ha dichiarato in conferenza: circa 58 miliardi di ricavi dall'IA nell'intero esercizio 2026, 115 nel 2027 — e su questi Hock Tan dice di avere già assicurato la fornitura — con 230 indicati per il 2028. È un raddoppio dichiarato ogni anno per due anni. Sul lato opposto, il margine lordo non-GAAP scende mentre il mix si sposta sull'IA: 75,0% nel trimestre contro il 77,1% del precedente e il 78,4% di un anno fa, con guidance del quarto trimestre a circa il 73%.

**Numeri:**

- 16,7 mld $ ricavi dai semiconduttori per l'IA nel trimestre chiuso il 2 agosto: 3,2 volte i 5,2 miliardi di un anno prima, +54% sui 10,8 del trimestre precedente. È una metrica definita dall'azienda, non una riga dei prospetti
- 115 mld $ ricavi dall'IA che Broadcom dice di avere già la fornitura per servire nel 2027, dopo i circa 58 previsti nel 2026 e prima dei 230 indicati per il 2028
- 75,0% margine lordo non-GAAP del trimestre: era 77,1% il trimestre prima e 78,4% un anno fa, e la guidance del quarto trimestre è circa 73%
- 21,7 mld $ guidance per la parte IA del trimestre in corso, +236% sullo stesso trimestre dell'anno scorso
- 29,6 mld $ ricavi consolidati del trimestre, +86% su un anno prima

**Correzioni e aggiornamenti:**

- 2026-09-04 — Aperto su SEC EDGAR l'8-K del 2 settembre con il comunicato dei conti. I 16,7 miliardi, il +221% e il +54% sono confermati alla lettera. Aperti anche i comunicati del trimestre precedente e dello stesso trimestre dell'anno scorso per controllare che il confronto sia omogeneo: 10,8 miliardi nel secondo trimestre FY26 e 5,2 nel terzo FY25, stessa definizione. Il titolo diceva «tre volte» e il multiplo esatto è 3,2: corretto. Precisato che la voce è una metrica dichiarata dall'azienda — acceleratori custom più networking per l'IA, con gli XPU al 73% del totale — e non una riga dei prospetti: il segmento semiconduttori vale 20,8 miliardi. Aggiunti il margine lordo non-GAAP in calo, 75,0% contro il 78,4% di un anno fa, e la traiettoria dichiarata in conferenza: circa 58 miliardi di ricavi IA nel 2026, 115 nel 2027 con la fornitura già assicurata, 230 indicati per il 2028.

**Fonti:** [SEC EDGAR — Broadcom, 8-K del 2 settembre 2026, exhibit 99.1](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1730168/000173016826000076/avgo-08022026x8kxex99.htm) · [SEC EDGAR — Broadcom, 8-K del 3 giugno 2026: 10,8 miliardi di ricavi IA nel secondo trimestre](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1730168/000173016826000051/avgo-05032026x8kxex99.htm) · [SEC EDGAR — Broadcom, 8-K del 4 settembre 2025: 5,2 miliardi di ricavi IA un anno prima](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1730168/000173016825000094/avgo-08032025x8kxex99.htm) · [Broadcom — comunicato sui risultati del terzo trimestre FY2026](https://investors.broadcom.com/news-releases/news-release-details/broadcom-inc-announces-third-quarter-fiscal-year-2026-financial) · [Investing.com — trascrizione della conferenza sui risultati (discussione)](https://www.investing.com/news/transcripts/earnings-call-transcript-broadcom-tops-q3-2026-estimates-as-ai-sales-surge-93CH-4886849) · [CNBC (discussione)](https://www.cnbc.com/2026/09/02/broadcom-avgo-q3-earnings-report-2026.html) · [Quartz (discussione)](https://qz.com/broadcom-record-revenue-ai-chips-quarterly-earnings-090226)

## New York rivieta l'IA generativa a 600.000 studenti fino all'ottava classe, tre anni dopo aver revocato il primo divieto

*società · rilevanza 4/5 · aggiornata*

Il distretto scolastico più grande degli Stati Uniti introduce una moratoria di un anno sull'uso dell'IA generativa da parte degli studenti, da 2-K — il programma per i bambini di due anni — all'ottava classe, per l'anno scolastico 2026-2027. Riguarda quasi 600.000 alunni, circa due terzi degli iscritti. I chatbot da compagnia sono vietati in tutti i gradi. Ci sono eccezioni, e restringono il perimetro: tecnologia assistiva per gli studenti con disabilità, studenti multilingui e percorsi di orientamento al lavoro come informatica.

Il numero che conta non è 600.000, è tre anni. New York aveva vietato ChatGPT nelle scuole nel gennaio 2023 e aveva revocato il divieto nel maggio dello stesso anno, dicendo che la reazione iniziale aveva trascurato il potenziale della tecnologia. È lo stesso distretto che torna indietro sulla stessa decisione, e questa volta con un perimetro più largo di allora. La decisione non nasce da sola: alle linee guida preliminari di marzo la reazione era stata dura, e più di metà del consiglio comunale aveva firmato lettere per chiedere una moratoria. È un impegno datato e verificabile, e si chiude con l'anno scolastico; una coalizione istituita dallo stesso provvedimento pubblicherà a fine anno un rapporto con le raccomandazioni.

I numeri più concreti sono i tetti. Sotto la seconda classe il tempo davanti a un dispositivo individuale è ristretto; dalla terza alla quinta il tetto raccomandato è di 30 minuti al giorno, dalla sesta all'ottava di 45. Alle superiori restano cinque sperimentazioni per un massimo di 50.000 studenti, circa il 5% degli iscritti, in non più di cinque classi per scuola e con limiti d'uso per singolo strumento — quindici minuti a settimana per uno, venti per un altro, due compiti a quadrimestre per un terzo. Restano invece due moduli da quarantacinque minuti di pensiero critico sull'IA, due volte l'anno.

Il divieto riguarda gli studenti, non il personale: il comunicato del Comune dice che gli insegnanti continuano a poter usare l'IA per preparare le lezioni e per i compiti operativi. Le due restrizioni più discusse non stanno però in quel comunicato: il divieto dei dispositivi individuali fino alla seconda classe e il divieto per gli insegnanti di usare l'IA per correggere i compiti, monitorare il comportamento o redigere piani educativi individualizzati vengono dalle linee guida del dipartimento, riportate da Chalkbeat. Resta non verificato come il blocco venga applicato tecnicamente, e Chalkbeat scrive che non è chiaro nemmeno al dipartimento.

**Numeri:**

- 600.000 studenti coinvolti, da 2-K (i bambini di due anni) all'ottava classe, circa due terzi degli iscritti del distretto scolastico più grande degli Stati Uniti; con eccezioni per gli studenti con disabilità, i multilingui e i percorsi di orientamento al lavoro
- 3 anni dalla revoca del primo divieto, nel maggio 2023, alla sua reintroduzione con un perimetro più largo
- 30 e 45 minuti tetti giornalieri raccomandati di tempo su dispositivo individuale, dalla terza alla quinta classe e dalla sesta all'ottava; sotto la seconda il tempo individuale è ristretto
- 50.000 tetto degli studenti delle superiori ammessi alle cinque sperimentazioni, circa il 5% degli iscritti, in non più di cinque classi per scuola
- 1 anno durata dichiarata della moratoria: l'anno scolastico 2026-2027

**Da verificare il:** 2027-06-30

**Correzioni e aggiornamenti:**

- 2026-09-04 — Letto il comunicato del Comune di New York. I 600.000 studenti, i due terzi degli iscritti, la durata di un anno e il divieto dei chatbot da compagnia in tutti i gradi sono confermati alla lettera. Tre correzioni. La fascia parte da 2-K, il programma per i bambini di due anni, non dalla materna. Il divieto dei dispositivi individuali fino alla seconda e il divieto per gli insegnanti di usare l'IA per correggere i compiti non stanno nel comunicato del Comune ma nelle linee guida del dipartimento riportate da Chalkbeat, e sono ora attribuiti a Chalkbeat. Il comunicato prevede eccezioni che restringono il divieto e che mancavano: tecnologia assistiva per gli studenti con disabilità, studenti multilingui e percorsi di orientamento al lavoro come informatica. Aggiunti i due numeri più concreti del provvedimento, che non c'erano: i tetti raccomandati di tempo allo schermo su dispositivo individuale, 30 minuti al giorno dalla terza alla quinta e 45 dalla sesta all'ottava; e la dimensione delle sperimentazioni alle superiori, al massimo 50.000 studenti, circa il 5% degli iscritti, in non più di cinque classi per scuola e con tetti d'uso per singolo strumento. Aggiunto il contesto che spiega la decisione: alle linee guida preliminari di marzo la reazione era stata ostile e più di metà del consiglio comunale aveva firmato lettere per chiedere una moratoria. Resta non verificato come il blocco venga applicato tecnicamente: Chalkbeat scrive che non è chiaro nemmeno al dipartimento.

**Fonti:** [Comune di New York — annuncio del sindaco Mamdani e del cancelliere Samuels](https://www.nyc.gov/mayors-office/news/2026/09/mayor-mamdani-and-chancellor-samuels-put-students-first-with-nat) · [Chalkbeat New York — le linee guida del dipartimento (discussione)](https://www.chalkbeat.org/newyork/2026/09/02/nyc-schools-to-set-ai-policy-ban-screen-time-limits/) · [ABC7 New York — la reazione del sindacato degli insegnanti (discussione)](https://abc7ny.com/post/new-york-city-public-schools-banning-ai-use-middle-school-year/19778716/) · [CNN Business (discussione)](https://edition.cnn.com/2026/09/02/tech/new-york-city-classroom-ai-ban) · [Associated Press via WTOP (discussione)](https://wtop.com/national/2026/09/nyc-the-nations-largest-school-district-bans-ai-for-students-through-8th-grade)

## Muse Spark 1.3 fa 61 sull'indice a 0,55 dollari per compito, contro i 0,95 di GPT-5.6 Sol; e chi lascia i dati a Meta paga i token 21 volte meno

*modelli · rilevanza 4/5 · confermata*

Meta ha rilasciato Muse Spark 1.3 il 2 settembre, quarto modello Muse Spark in cinque mesi. La variante disponibile, xhigh, entra a 61 sull'Artificial Analysis Intelligence Index — 57 era Muse Spark 1.2 ad agosto, 53 Muse Spark 1.1 a luglio — alla pari con GPT-5.6 Sol a sforzo massimo e Grok 4.6 a sforzo alto. Il numero che conta non è 61, è 0,55 dollari: il costo per compito dell'indice, contro i 0,95 di Sol e i 0,94 di Grok 4.6 a parità di punteggio, cioè oltre il 70% in meno. Nessun modello che faccia 59 o più costa meno per compito. Il confronto con il predecessore va letto per intero: 0,55 sono più dei 0,40 di Muse Spark 1.2, ma per quattro punti d'indice in più, e l'aumento viene dal 57% di token in ingresso in più sulle valutazioni agentiche, non dal listino, che è invariato a 1,25 e 4,25 dollari per milione.

Il secondo numero è il prezzo esplicito dei propri dati. Il listino per sviluppatori di Meta ha due colonne per lo stesso modello: la versione «contributor» costa 0,10 dollari per milione di token in ingresso e 0,20 in uscita, con la nota «usato per migliorare i nostri prodotti»; la versione normale costa 1,25 e 4,25, con la nota «non usato per migliorare i nostri prodotti». Sono 12,5 volte in ingresso, 21 in uscita e 75 volte sulla cache. È la prima volta che un laboratorio di frontiera mette a listino, riga per riga, quanto vale per lui il diritto di addestrare sulle conversazioni dei suoi clienti. Il costo per compito misurato da Artificial Analysis è calcolato sulla colonna protetta: sulla colonna contributor gli stessi token costerebbero almeno dodici volte meno, ed è un'inferenza dai due listini, non una misura.

Due limiti. La variante max, quella che sull'indice fa 62 e supera GPT-6 Astra, è in anteprima chiusa per i partner di Meta e non ha prezzo pubblico: tutti i confronti di costo qui sono sulla xhigh. E i punteggi citati sono di Artificial Analysis, non di Meta: la tabella di confronto del post di lancio è pubblicata come immagine, non come dati, e da un'immagine non si trascrivono numeri.

**Numeri:**

- 0,55 $ costo per compito dell'indice di Artificial Analysis a punteggio 61, contro i 0,95 di GPT-5.6 Sol a sforzo massimo e i 0,94 di Grok 4.6 a sforzo alto: il più basso di qualunque modello che faccia 59 o più
- ×21 quanto costa di più il token in uscita sulla colonna «non usato per migliorare i nostri prodotti»: 4,25 dollari per milione contro i 0,20 della colonna contributor. In ingresso il rapporto è 12,5, sulla cache 75
- 61 indice di Artificial Analysis per la variante xhigh, era 57 con Muse Spark 1.2 ad agosto e 53 con Muse Spark 1.1 a luglio; la variante max, in anteprima chiusa e senza prezzo, fa 62
- 4 modelli Muse Spark in cinque mesi, secondo il conteggio di Artificial Analysis

**Fonti:** [Meta — listino per sviluppatori di Muse Spark, con le due colonne](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/) · [Meta AI Research — annuncio di Muse Spark 1.3](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3) · [Artificial Analysis — «Muse Spark 1.3: Meta reaches the frontier»](https://artificialanalysis.ai/articles/muse-spark-1-3) · [Artificial Analysis — scheda di Muse Spark 1.3](https://artificialanalysis.ai/models/muse-spark-1-3) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1w5knze/)

## Un limite fermo dal 2013 sul verme di Moser migliorato da un ricercatore solo, con un modello comprato a listino

*scoperta · rilevanza 3/5 · confermata*

Il 2 settembre Lech Mazur ha pubblicato su ProofAtlas un nuovo limite inferiore per il problema del verme convesso di Moser: ogni copertura convessa compatta universale ha area maggiore di 0,23744, contro lo 0,232239 che reggeva dal 2013. Rispetto al limite superiore noto di 0,260956, il nuovo valore chiude circa il 18% del divario ancora aperto. Il numero che conta non è la quarta cifra decimale: è che il limite reggeva da tredici anni e che a spostarlo è stata una persona sola, con GPT-5.6 Pro e Codex comprati a listino via API, non un laboratorio di frontiera. La pagina attribuisce ai due modelli ruoli in esplorazione matematica, sviluppo della dimostrazione, test computazionali, revisione avversariale e formalizzazione; Mazur figura come autore e responsabile editoriale.

I limiti vanno detti con la stessa calma. La verifica in Lean risulta passata senza passaggi di dimostrazione incompiuti, su 72 file e oltre sedicimila righe di sorgente, ma la pagina dichiara la pubblicazione «in attesa di revisione»: restano aperte quattro revisioni indipendenti, e non risultano né revisione paritaria specialistica, né ancoraggio di priorità esterno, né replica indipendente. Il rilascio è dichiarato come anticipazione autorizzata dall'autore mentre la revisione era ancora in corso. Il risultato non determina la copertura ottimale e non chiude il problema di Moser.

**Numeri:**

- 13 anni da quanto reggeva il limite inferiore 0,232239 del 2013, spostato da un solo autore con modelli acquistati via API
- 0,23744 nuovo limite inferiore all'area di una copertura convessa universale, era 0,232239
- 18% la quota del divario ancora aperto chiusa dal nuovo limite, contro il limite superiore noto di 0,260956
- 4 revisioni ancora aperte: nessuna revisione paritaria specialistica, nessuna replica indipendente

**Fonti:** [ProofAtlas — il limite inferiore sull'area mista per il verme di Moser](https://www.proofatlas.ai/formalizations/moser-worm-mixed-area-lower-bound/) · [L. Mazur — l'articolo in PDF](https://www.proofatlas.ai/papers/moser-worm-mixed-area-lower-bound/Moser_Worm_Mixed_Area_Lower_Bound_2026-09-02.pdf) · [r/singularity (discussione)](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1w6doig/)