Due date decidono quanto è vecchio un modello AI, e solo 10 lab su 20 le pubblicano entrambe

La pagina, stale.jock.pl, è comparsa come invio su Show HN il 16 settembre. La premessa è stretta: un modello può uscire a settembre e aver comunque smesso di leggere ad aprile, quindi il ritardo rispetto al giorno di lancio è già incorporato prima che qualcuno scriva un prompt. Gli stessi dati sono offerti come models.json, perché gli agenti li scarichino.

Cinque degli otto lab hanno un cutoff pubblicato per almeno un modello in elenco: Anthropic, Google DeepMind, Meta, OpenAI e xAI. Una casella vuota nella tabella significa che le fonti dei fornitori consultate non stabiliscono un cutoff, dice la pagina, non che il lab non ne abbia mai pubblicato uno. Mistral, Alibaba e DeepSeek compaiono nella tabella senza un cutoff stabilito per i modelli mostrati.

Il divario, modello per modello

GPT-6 Astra di OpenAI è uscito il 3 settembre 2026, con i dati di addestramento che si fermano al 30 aprile 2026: quattro mesi di divario. GPT-6 Sol, uscito il 22 settembre, si ferma al 20 aprile. GPT-6 Luna, stessa data di rilascio, si ferma al 18 maggio. Claude Opus 5.5 di Anthropic è arrivato il 22 settembre con un cutoff di giugno 2026; Claude Fable 5.1 è arrivato il 1 settembre, anch'esso giugno 2026. Llama 4 di Meta, uscito il 5 aprile 2025, ha un cutoff di agosto 2024.

Il ritardo più lungo della tabella è di Gemini 3.1 Pro: uscito il 19 febbraio 2026, cutoff gennaio 2025, tredici mesi. Mistral Large 3, Mistral Small 4, Mistral Medium 3.5, Qwen3.8-Max, Qwen3.8-Flash, Muse Glimmer, Muse Spark 1.3, DeepSeek V4-Pro e DeepSeek V4.1-Flash sono tutti elencati senza un cutoff pubblicato, quindi per loro non si può calcolare alcun divario da questa fonte.

La pagina sostiene che gli strumenti di ricerca non risolvono il problema. Quando un modello cerca, legge qualche pagina, le usa in una risposta e dimentica; apri una nuova chat ed è di nuovo aprile. La ricerca deve anche essere attivata dal modello, usando gli stessi pesi che contengono il fatto vecchio. Il sito dichiara una misurazione di oltre 2.000 chiamate su 16 modelli, a ciascuno dei quali è stato dato uno strumento di ricerca web. I modelli di frontiera hanno deciso correttamente quasi ogni volta. Quelli più deboli, invece, hanno risposto a domande già risolte attingendo dalla memoria dopo che la risposta era cambiata, e hanno cercato sul web il punto di ebollizione dell'acqua. La pagina dice anche che, quando a 16 modelli è stato chiesto chi è il re di Norvegia, cinque hanno nominato un uomo morto.

Perché manca il secondo numero

C'è una logica commerciale nel silenzio. Una data di rilascio è un evento di marketing e riceve un post di lancio. Un cutoff è un'ammissione su ciò che il modello non sa, e un lab che lo pubblica consegna a concorrenti e clienti un modo per misurare il divario dal primo giorno. Dieci su venti è il risultato.

La pagina suggerisce una soluzione per chi costruisce agenti: mettere qualche riga nel file AGENTS.md o CLAUDE.md che l'agente già legge, dicendogli di scaricare il JSON prima di indicare qualsiasi modello, versione o data come attuale, e di trattare tutto ciò che ha una data allegata come non verificato finché non è controllato. L'esportazione contiene data di rilascio, cutoff pubblicato e un link alla fonte per ogni modello, ed è rigenerata insieme alla pagina, così l'agente legge le date di oggi invece di quelle nei suoi pesi. La formulazione è sulla pagina, pronta da incollare.

Il limite evidente è che la pagina è il resoconto di un modello sui modelli, e lo dice essa stessa. Il suo consiglio per verificare un singolo modello è chiedergli direttamente qual è il suo cutoff di addestramento. Un modello ben educato risponde o dice che non è sicuro. Uno che inventa una data con sicurezza ti ha detto qualcosa di utile su di sé. Controlla la risposta con la tabella prima di fidarti.

Nessun audit indipendente delle 20 date è offerto sulla pagina oltre ai documenti dei lab linkati, uno per modello. Chi si affida ai numeri per una decisione di spedizione dovrebbe seguire quei link, perché le caselle vuote sono quelle che più probabilmente cambieranno per prime.