L'ecosistema dei modelli open source nel 2026 è esploso. Quando un anno fa avevamo pochi nomi affidabili, oggi ci sono decine di modelli scaricabili gratuitamente che, per molti task, sono indistinguibili dai prodotti commerciali. Ecco quelli che vale la pena conoscere e provare.
Llama (Meta)
Modelli rilasciati da Meta, gratuiti anche per uso commerciale (con piccole limitazioni per progetti enormi). Famiglia attuale:
- Llama 3.2 (versioni 1B / 3B / 11B / 90B): equilibrio tra dimensioni e qualità. Ottimo punto di partenza.
- Llama 3.3 70B: ad oggi uno dei migliori open source per uso generale.
- Llama 3.1 (8B / 70B / 405B): la versione "405B" rivaleggia con i modelli SaaS top, ma serve hardware enterprise per farla girare.
Llama brilla in: ragionamento generale, conversazione, scrittura. Buono in italiano. Comunità enorme che produce versioni "fine-tunate" per ogni task immaginabile.
Mistral (Mistral AI, francese)
Azienda europea con licenza Apache 2.0, totalmente open. Modelli:
- Mistral 7B: efficace, leggero, gira benissimo anche su laptop.
- Mixtral 8x7B / 8x22B: architettura "Mixture of Experts" che dà qualità superiore con costi computazionali ridotti.
- Mistral Large: top di gamma proprietario (richiede licenza per uso commerciale ma comunque scaricabile).
Mistral eccelle in: italiano (vincitore in italiano puro fra gli open), coding, sintesi di testi.
Qwen (Alibaba)
Famiglia cinese che è cresciuta tantissimo:
- Qwen 2.5 (0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32B / 72B): scalabilità ampissima.
- Qwen 2.5 Coder: specializzato per programmazione, sorprendentemente forte.
- Qwen 2.5 Math: campione su problemi matematici.
Qwen eccelle in: matematica, codice, multilingua. La versione 32B è uno sweet spot eccellente per chi ha 24 GB di VRAM.
DeepSeek
Sorpresa del 2024-2025, modelli cinesi che hanno fatto rumore per qualità inattesa:
- DeepSeek V3: 671B parametri (ma MoE, ne attiva ~37B per inferenza). Eccellente, gratuito.
- DeepSeek R1: focalizzato su ragionamento (reasoning), simile come idea a OpenAI o1. Disponibile in dimensioni più piccole "distillate".
DeepSeek eccelle in: ragionamento complesso, matematica avanzata, codice non banale. La versione "distillata" da 32B è alla portata di una RTX 4090.
Phi (Microsoft)
Filosofia "small but smart":
- Phi-3.5 mini: 3.8B parametri ma performance da modello molto più grande.
- Phi-3.5 MoE: 16x3.8B, ottimo equilibrio.
Phi eccelle in: efficienza pura. È il modello da scegliere se hai hardware modesto e vuoi comunque qualità ragionevole.
Gemma (Google)
- Gemma 2 (2B / 9B / 27B): basata su tecnologia Gemini, accessibile.
Gemma eccelle in: contesto lungo, attenzione ai dettagli. Buona alternativa a Llama 3.
Specializzati per coding
- CodeLlama: variante di Llama focalizzata sul codice.
- DeepSeek Coder V2: ottimo nel completamento e refactoring.
- Qwen 2.5 Coder: top open source per coding al momento.
- StarCoder 2: progetto BigCode community-driven.
Quale scegliere per cominciare
Suggerimenti pratici:
- Hardware modesto (8 GB VRAM): Llama 3.2 3B, Phi-3.5 mini, Mistral 7B Q4.
- RTX 4060 16 GB: Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 14B Q4, Mistral 7B.
- RTX 3090/4090 24 GB: Qwen 2.5 32B, DeepSeek R1 distill 32B, Mixtral 8x7B.
- 48+ GB di VRAM: Llama 3.3 70B, Qwen 2.5 72B in quantizzazione media.
Dove scaricarli
Tre modi principali:
- Tramite LM Studio: cataloga e scarica con un click le versioni per il tuo hardware.
- Tramite Ollama: comando
ollama pull nomemodello. - Da Hugging Face: il "GitHub dell'AI", trovi tutto ma serve un po' di pratica per scegliere il file giusto (formato GGUF è quello più universale).
Conclusione
Lo spazio dei modelli open source nel 2026 offre per ogni esigenza la scelta giusta. Provare richiede pochi minuti, scaricare poche decine di GB. Se non sai da dove cominciare, Llama 3.2 8B con Ollama è un ottimo primo modello da testare prima di scendere nel dettaglio. Se vuoi una valutazione su quale modello e configurazione funziona meglio per il tuo caso d'uso aziendale, possiamo organizzare una sessione di test.