Editoriale
Note su un ecosistema che si muove più veloce dei comunicati stampa.
Copertura long-form dell'AI open source, scritta per lettori che conoscono già le basi e vogliono la parte che l'annuncio ha omesso.
Kimi K3 cambia la definizione di “open”
Un modello da 2.800 miliardi di parametri con pesi pubblici che quasi nessuno può eseguire. Cosa significa davvero il più grande open weight mai rilasciato per chi fa girare l'AI in locale.
18 luglio 20269 min di letturaFrontier · Kimi K3 · AnalisiScegliere una quantizzazione GGUF senza raccontarsela
Q4, Q5, Q8 e il resto dello zoo GGUF, con una regola di decisione pratica che regge su tutte le classi di hardware.
15 maggio 202610 min di letturaQuantizzazione · llama.cpp · GuidaApple Silicon o NVIDIA per gli LLM locali nel 2026
Memoria unificata, VRAM pura e i carichi di lavoro in cui vince ciascuna piattaforma. Un confronto pratico che va oltre gli spezzoni di benchmark.
14 maggio 202612 min di letturaHardware · Confronto · Apple SiliconPerché openSUSE è un'opzione seria per eseguire l'AI in locale
Rolling release, varianti immutabili e una linea onesta tra Linux comunitario ed enterprise a pagamento. Uno sguardo pratico a quando openSUSE si guadagna un posto nello stack AI.
13 maggio 20269 min di letturaopenSUSE · Linux · InfrastrutturaLo stato dei pesi aperti a maggio 2026
Cinque rilasci di classe frontier negli ultimi trenta giorni, tre dei quali da laboratori cinesi. Un breve giro d'orizzonte su dove si trova davvero il campo.
12 maggio 20269 min di letturaModelli · Ecosistema · AnalisiQuale motore di inferenza locale dovresti usare davvero
Ollama, llama.cpp, LM Studio e vLLM risolvono problemi diversi. Una mappa pratica di quando usare cosa, e perché conta più dei numeri dei benchmark.
5 maggio 202611 min di letturaStrumenti · Inferenza · Guida