# Adesso — 7 settembre 2026

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## Artificial Analysis riscrive il righello una seconda volta in tre giorni, e Gemini 3.8 Flash perde 18 punti senza cambiare una riga di modello

*modelli · rilevanza 4/5 · confermata*

Il numero che conta non è nessun punteggio, sono i tre giorni. Il 4 settembre Artificial Analysis aveva pubblicato la versione 4.2 dell'indice, scrivendo che erano passati otto mesi dal varo della v4 a gennaio. Il 7 settembre esce la v4.3. Terminal-Bench passa dalla 2.1 alla 4.0, un set di 66 compiti più duro con impalcatura mini-SWE-agent e tre ripetizioni per modello, e 𝜏³-Banking lascia il posto ad AutomationBench-AA, l'implementazione che Artificial Analysis fa del banco di Zapier su 657 flussi di lavoro aziendali con set di domande privato. I pesi di categoria non si muovono: agenti 30%, generale 30%, codice 20%, ragionamento scientifico 20%. Si muove la quota di indice che poggia su prove mai pubblicate, dal 40% al 45%, dopo essere già raddoppiata dal 20% tre giorni prima. L'articolo dichiara che la v4.3 è una continuazione del rollout dell'indice v5, quindi non è l'ultima.

I modelli non sono cambiati, i punteggi sì, e non tutti allo stesso modo. Gemini 3.8 Flash segnava 59 il 2 settembre e segna 41 oggi; Muse Spark 1.3 passa da 62 a 48; Claude Fable 5.1 da 66 a 53; Claude Opus 5 da 63 a 51; GPT-5.6 Sol da 61 a 47. Il primo posto oggi è un pareggio a 53 fra Fable 5.1 e GPT-6 Astra. Perdono tutti: la differenza è di misura, e i due che perdono di più sono Google e Meta.

È su quello scarto che l'8 settembre SemiAnalysis accusa Gemini 3.8 Flash e Muse Spark 1.3 di essere fra i modelli più chiaramente «benchmaxxati» mai visti, competitivi sul Terminal-Bench 2.1 pubblico e quasi saturo e molto peggio sulla versione rifatta; il meccanismo che indica non è l'addestramento diretto sul banco ma l'acquisto di ambienti di rinforzo costruiti per somigliargli. Alexandr Wang, che guida Meta Superintelligence Labs, ha risposto che l'argomento è sciocco, perché anche GPT-5.6 Sol cade in modo comparabile senza prendersi l'etichetta, e che Meta non rivendica la parità di capacità ma un costo per compito più basso. Una cautela che nessuna delle due parti solleva: sulla classifica ufficiale di Terminal-Bench 4.0 Gemini 3.8 Flash risolve il 19,09% contro il 58,18% di Astra dentro Codex, ma gira dentro mini-SWE-agent e non dentro l'agente del proprio laboratorio, quindi parte del divario è impalcatura e non modello. Intanto su r/LocalLLaMA l'8 e il 10 settembre compaiono quattro discussioni ostili, e la difesa più argomentata, del 10 settembre, non è di Artificial Analysis ma di un lettore che dichiara di non avere legami con la società: al 12 settembre l'azienda non ha pubblicato alcuna risposta propria.

**Numeri:**

- 3 giorni fra la v4.2 del 4 settembre e la v4.3 del 7 settembre; fra la v4 di gennaio e la v4.2 erano passati otto mesi
- −18 punti Gemini 3.8 Flash in cinque giorni a modello invariato, da 59 a 41: il calo più forte. Muse Spark 1.3 −14, Claude Fable 5.1 −13, Claude Opus 5 −12, GPT-5.6 Sol −14
- 45% la quota di indice su prove mai pubblicate: era 40% tre giorni prima e 20% fino al 4 settembre
- 19,09% contro 58,18% Gemini 3.8 Flash e GPT-6 Astra su Terminal-Bench 4.0, classifica ufficiale: ma il primo gira dentro mini-SWE-agent e il secondo dentro Codex, quindi parte del divario è impalcatura

**Fonti:** [Artificial Analysis, annuncio dell'Intelligence Index v4.3](https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v4-3) · [Artificial Analysis, metodologia dell'Intelligence Index](https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking) · [Artificial Analysis, changelog](https://artificialanalysis.ai/changelog) · [Terminal-Bench 4.0, classifica ufficiale](https://www.tbench.ai/leaderboard) · [OfficeChai, sulla contestazione di SemiAnalysis e la replica di Alexandr Wang (discussione)](https://officechai.com/ai/gemini-3-8-flash-muse-spark-1-3-most-benchmaxxed-models-semi-analysis/) · [r/LocalLLaMA (discussione)](https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wcqpsk/doesnt_it_seem_strange_to_you_that_aa_changes/)

## Un anno di distributore automatico gestito da solo: GPT-6 Astra chiude a 15.515 dollari, e il record di sei settimane fa era 11.182

*autonomia · rilevanza 4/5 · confermata*

Vending-Bench 2 di Andon Labs dà al modello 500 dollari e un distributore automatico e lo lascia gestire da solo un anno simulato: cercare fornitori, negoziare, rifornire, fissare i prezzi. GPT-6 Astra chiude con un saldo medio di 15.514,70 dollari, con un margine di 1.074, contro gli 11.181,87 di Claude Opus 5, con un margine di 2.094, primo in classifica dal 28 luglio. È il primo modello OpenAI in testa a questa prova. Il numero che conta non è il saldo, è il salto: 4.333 dollari in sei settimane, mentre la retta che Andon Labs traccia sui modelli di frontiera per data di uscita sale di 822 dollari al mese, con un R² di 0,95. Se valesse la retta, in sei settimane il record sarebbe cresciuto di circa 1.100 dollari: ne è cresciuto di quattro volte tanto.

Il confronto diretto della nota è con Claude Fable 5.1, fermo a 5.422 dollari, quasi un terzo di Astra: il peggior run di Astra, 13.272, batte il migliore di Fable, 9.874. Il problema di Fable è la negoziazione che si sfalda: il prezzo medio che paga per una lattina di Coca-Cola da dodici once sale da 1,17 dollari nei primi novanta giorni a 2,21 nell'ultima parte dell'anno, in cinque run su sei, mentre Astra resta a 1,15. Ogni nuova trattativa eredita il prezzo della precedente, e il bersaglio scivola. Fable perde inoltre 14.331 dollari in quarantacinque pagamenti anticipati a fornitori già falliti, pur essendosi scritta nelle proprie note operative la regola per evitarlo; Astra incontra sessantaquattro chiusure di fornitori e non perde nulla.

I limiti, detti con la stessa calma. Sono sei run per modello, che sono pochi. Il grafico sul prezzo della lattina non è un confronto omogeneo e la nota stessa lo dichiara: solo ordini con pagamento verificato, sei run Fable ma quattro Astra per periodo, e i run Astra che contribuiscono cambiano da periodo a periodo. Andon Labs vende valutazioni e ha interesse alla visibilità dei propri banchi. Il dato che regge meglio è quello di classifica, perché gli intervalli di Astra e di Opus 5 non si sovrappongono.

**Numeri:**

- 15.515 $ saldo medio di GPT-6 Astra dopo un anno simulato di distributore automatico; il record precedente, Claude Opus 5, era 11.182 dollari dal 28 luglio
- +4.333 $ sul record precedente in sei settimane, contro gli 822 dollari al mese della retta che Andon Labs traccia sui modelli di frontiera
- ×2,9 rispetto a Claude Fable 5.1, fermo a 5.422 dollari: il peggior run di Astra, 13.272, batte il migliore di Fable, 9.874
- 1,17 → 2,21 $ prezzo medio pagato da Fable 5.1 per una lattina di Coca-Cola, dai primi novanta giorni all'ultima parte dell'anno; Astra resta a 1,15

**Fonti:** [Andon Labs](https://andonlabs.com/blog/gpt-6-astra-vending-bench) · [Andon Labs, classifica di Vending-Bench 2](https://andonlabs.com/evals/vending-bench-2) · [Andon Labs, il precedente record di Claude Opus 5](https://andonlabs.com/blog/opus-5-vending-bench)

## Tre equazioni dei fluidi cadono in ventitré giorni: blowup con forzante liscia, e sette giorni dal teorema al certificato in Lean

*scoperta · rilevanza 4/5 · confermata*

La sera del 7 settembre Levent Alpöge, di Anthropic, e Tristan Buckmaster, della New York University, mettono in rete tre preprint: blowup in tempo finito con forzante liscia in spazio e tempo per l'equazione del mezzo poroso incomprimibile, con Matei Coiculescu, per il sistema di Boussinesq 2D e per le equazioni di Eulero 3D incomprimibili. Duecentoquarantacinque pagine in tutto, centododici delle quali su Eulero, ciascuna accompagnata da una formalizzazione in Lean in un repository aperto lo stesso giorno. La strategia multiscala non è loro: è di Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, che il 30 ottobre 2024 avevano ottenuto il blowup per il mezzo poroso con forzante liscia solo nello spazio, e Buckmaster scrive che Martínez-Zoroa meriterebbe una medaglia Fields.

Il numero che conta non sono i tre teoremi, sono i ventitré giorni. La sezione «AI statement» del preprint su Boussinesq è esplicita sui tempi: prima soluzione di blowup ottenuta con Claude il 15 agosto, verifica in Lean il 22 agosto, preprint il 7 settembre. Sette giorni fra la dimostrazione e il certificato formale. Sono stati usati Claude, Codex con GPT-5.6 Sol e poi con Astra, e per quasi tutto l'anno precedente i progressi erano stati lenti. Il precedente stato dell'arte, quello di Córdoba e Martínez-Zoroa, aveva ventidue mesi.

Gli autori non nascondono il prezzo del metodo. Scrivono che il primo testo prodotto iterando con il modello era, a loro giudizio, il peggior writeup mai visto nella storia della matematica, e Buckmaster in una nota separata definisce «AI slop» la stesura su Eulero e se ne scusa; i preprint sono usciti prima di essere rifiniti, sotto la pressione degli eventi. Dichiarano inoltre di avere già un blowup per Navier-Stokes ipodissipativo, non pubblicato perché la verifica in Lean non era finita. Lo stesso 7 settembre, in modo indipendente, Adarsh Ganeshram, Valentin Duruisseaux e Anima Anandkumar diffondono un profilo di blowup auto-simile per Eulero senza forzante trovato con una rete neurale physics-informed: un candidato numerico, non ancora una dimostrazione.

**Numeri:**

- 23 giorni dal primo blowup ottenuto con Claude, il 15 agosto, ai tre preprint pubblici del 7 settembre; il precedente stato dell'arte aveva ventidue mesi
- 7 giorni dalla dimostrazione al certificato formale in Lean: 15 agosto, 22 agosto
- 3 equazioni mezzo poroso incomprimibile, Boussinesq 2D, Eulero 3D: prima volta con forzante liscia anche nel tempo
- 245 pagine in totale, 112 su Eulero, 76 su Boussinesq, 57 sul mezzo poroso, uscite prima di essere rifinite

**Fonti:** [Alpöge e Buckmaster, blowup per le equazioni di Boussinesq con forzante liscia](https://cims.nyu.edu/~tristanb/boussinesq.pdf) · [Alpöge e Buckmaster, blowup per le equazioni di Eulero con forzante liscia](https://cims.nyu.edu/~tristanb/euler.pdf) · [Alpöge, Buckmaster e Coiculescu, estensione del blowup IPM di Córdoba e Martínez-Zoroa](https://cims.nyu.edu/~tristanb/ipm.pdf) · [Tristan Buckmaster, dichiarazione](https://cims.nyu.edu/~tristanb/statement.pdf) · [fluid_lean, la formalizzazione in Lean](https://github.com/tristanbuckmaster/fluid_lean) · [Córdoba e Martínez-Zoroa, il precedente stato dell'arte, arXiv, 30 ottobre 2024](https://arxiv.org/abs/2410.22920) · [Terence Tao, What's new (discussione)](https://terrytao.wordpress.com/2026/09/07/finite-time-blowup-with-smooth-forcing-term-for-the-incompressible-porous-medium-boussinesq-and-incompressible-euler-equations/) · [Anandkumar, post ospite su What's new (discussione)](https://terrytao.wordpress.com/2026/09/10/stable-singularity-of-the-euler-equations-on-r3/)

## Un modello aperto da 2,5 miliardi di parametri segna 13 sull'indice: sei mesi fa lo stesso punteggio ne richiedeva 4,66 miliardi

*modelli · rilevanza 2/5 · confermata*

OpenBMB pubblica MiniCPM5-2B con licenza Apache 2.0: un modello denso da 2.516.756.480 parametri, 131.072 token di contesto, dichiarato per l'esecuzione su dispositivo. Artificial Analysis lo misura a 13 sull'Intelligence Index, senza asterisco di stima.

Attenzione alla versione dell'indice: il 13 è sulla v4.3, entrata in vigore lo stesso 7 settembre, e non è confrontabile con i punteggi della v4.2. Sulla stessa v4.3 i migliori modelli a pesi aperti sotto i 4 miliardi di parametri di dodici mesi fa segnano 5, LFM2 2.6B del 23 settembre 2025, e 6, Jamba Reasoning 3B dell'8 ottobre 2025, entrambi come stima di Artificial Analysis.

Il numero che conta non è il 13 in sé: è che sei mesi fa lo stesso punteggio richiedeva 4,66 miliardi di parametri, con Qwen3.5 4B di marzo 2026, cioè 1,85 volte tanti. Il divario con la frontiera resta enorme: il primo dell'indice, Claude Fable 5.1, è a 53,4.

**Numeri:**

- 13 sull'Intelligence Index v4.3 di Artificial Analysis; dodici mesi fa i migliori modelli a pesi aperti sotto i 4 miliardi di parametri stavano a 5-6 sulla stessa versione
- 2,5 miliardi parametri, contro i 4,66 miliardi di Qwen3.5 4B che segna lo stesso 13 da marzo: 1,85 volte in meno a parità di punteggio
- 53,4 l'indice del primo in classifica, Claude Fable 5.1: il divario con un modello da telefono resta di quaranta punti

**Fonti:** [OpenBMB, su Hugging Face](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B) · [Artificial Analysis, scheda di MiniCPM5-2B](https://artificialanalysis.ai/models/minicpm5-2b) · [Artificial Analysis, classifica dei modelli](https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models)