Modelli Open vs Closed: chi vincerà nel 2026?

Nathan Lambert di Interconnects ha pubblicato le sue previsioni sui modelli open-source entro metà 2026, analizzando il divario che li separa dai modelli proprietari come GPT-4o e Claude. La tesi centrale: il gap si sta riducendo più velocemente del previsto, trainato da player come Meta (Llama), Mistral e dalla proliferazione di fine-tuning aggressivi. Il punto critico non è solo la qualità raw, ma chi controlla l'infrastruttura di deployment e i dati di training — e qui il closed ha ancora vantaggi strutturali non banali. Le scommesse di Lambert indicano un panorama dove entro il 2026 gli open models raggiungeranno il 90% delle performance su benchmark standard, ma resteranno indietro sui task reasoning più complessi.