Pesi aperti non è open source: cosa sbaglia il dibattito sull'AI

Pesi aperti è la formula più contestata nella politica dell'AI. Mozilla ha pubblicato la versione 1.1 del rapporto State of Open Source AI il 15 settembre, con dati aggiornati al 1° settembre. La tesi centrale: i migliori modelli a pesi aperti sono oggi circa quattro mesi indietro rispetto alle offerte di frontiera statunitensi. Il rapporto, ripreso da Tom's Hardware il 16 settembre, adatta i dati sul task-horizon di METR e colloca il divario aperto-chiuso intorno ai 4,4 mesi, in linea con una stima di Epoch AI di quattro mesi.

La Open Source Initiative non contesta che i pesi aperti siano utili. Contesta l'etichetta. In un post del 19 settembre, OSI traccia una linea tra i modelli a pesi aperti, che rilasciano i pesi e nulla più, e l'Open Source AI, che rilascia anche il codice usato per addestrare il modello e, in alternativa, i dati di addestramento o un resoconto dettagliato di come quei dati sono stati costruiti. Solo la seconda categoria, sostiene OSI, permette agli utenti di esercitare tutte e quattro le libertà del software: usare, studiare, modificare e condividere senza chiedere permesso al titolare dei diritti.

Il divario di quattro mesi, e su cosa si regge

Il numero di Mozilla è più stretto di quanto sembri. Il rapporto conta 16 rilasci aperti degni di nota, e nessuno fornisce la ricetta dei dati richiesta dalla definizione di Open Source AI di OSI. La cifra dei quattro mesi è misurata da API ad API su endpoint ospitati e a prezzo di listino, secondo Tom's Hardware. Descrive quanto un sviluppatore paga a un fornitore, non quanto costa eseguire un modello sul proprio hardware.

Sull'Artificial Analysis Intelligence Index, Mozilla ha rilevato che il miglior modello aperto era indietro di tre punti rispetto al leader chiuso, al 60% del prezzo, e di due punti rispetto a Claude Fable 5, al 30% del prezzo. Sulla classifica Terminal-Bench 2.1 di vals.ai, che sottopone ogni modello allo stesso harness software, GLM-5.2 di Z.ai ha totalizzato un punteggio entro un punto da Claude Opus 4.7 e circa quattro punti dietro Opus 4.8, a meno di un quinto del costo per test. Su OpenRouter, Mozilla ha contato otto dei primi dieci modelli per volume di token ad agosto come a pesi aperti, sette dei quali costruiti in Cina. I fornitori chiusi hanno comunque incassato il 96% dei ricavi a livello di modello su OpenRouter da maggio a settembre 2025, secondo la Linux Foundation.

Poi c'è l'avvertenza hardware, la parte del rapporto che indebolisce il titolo. Il grafico di Mozilla colloca il miglior modello aperto che entra in un server a 52,6 e il migliore che entra in una singola GPU a 40, cali di 10 e 23 punti rispetto al vertice. È un divario più ampio di quattro mesi. Il checkpoint nativo MXFP4 di Kimi K3 occupa circa 1,56TB su 96 shard, e la configurazione di serving di Mozilla elenca 64 o più acceleratori. vLLM richiede almeno otto GPU GB300, con più nodi per il traffico di produzione. Il rapporto stesso lo descrive come aperto ma non eseguibile dalla maggior parte di chi lo possiede. Un'eccezione segnalata: Inkling-Small di Thinking Machines, sotto Apache 2.0, la cui versione NVFP4 entra in una B300 con una soglia di 180GB.

"Vediamo la decisione di pagare per i modelli chiusi come specifica del carico di lavoro, non dell'organizzazione", ha dichiarato Raffi Krikorian, chief technology officer di Mozilla, ad Ars Technica via email.

Mozilla è un'organizzazione di advocacy, e lo dice. Tom's Hardware rileva che TIME ha riferito il 14 luglio che Krikorian ha descritto il rapporto come in parte advocacy. Il rapporto si basa su un sondaggio di Mozilla e SlashData su circa 1.400 sviluppatori, più i dati di traffico di OpenRouter e indici di benchmark di terze parti. La didascalia del grafico di Mozilla è schietta sul bersaglio mobile che sta sotto tutto questo: "il divario si azzera a ogni ciclo di rilascio".

Perché la battaglia sulle definizioni conta più del benchmark

L'argomento di OSI non è che i pesi aperti siano negativi. È che il termine è stato esteso fino a coprire modelli che ti permettono di fare fine-tuning e self-hosting lasciando chiusi i dati e il codice di addestramento. Questa distinzione ha peso nei dibattiti politici, dove i pesi aperti vengono spesso trattati come proxy di apertura, concorrenza e verificabilità.

"I modelli a pesi aperti limitano la tua capacità di modificare il modello, e non puoi studiarlo appieno", afferma il post di OSI. L'esempio dell'alternativa offerto dall'organizzazione è Olmo, un grande modello linguistico di Ai2 rilasciato con l'intero dataset di addestramento e i checkpoint del modello. Ha permesso ai ricercatori di inserire nuove informazioni nei dati di addestramento e osservare come il modello le memorizzasse o le dimenticasse.

Quel tipo di studio non è amministrazione accademica. Un paper separato su arXiv, "Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language models", inviato a maggio 2025 e rivisto fino a luglio 2026, applica una tecnica di estrazione a 200 libri e 14 LLM a pesi aperti in più di 3.000 esperimenti. Gli autori, un gruppo che comprende A. Feder Cooper, Mark A. Lemley e Percy Liang, hanno scoperto che la maggior parte degli LLM non memorizza la maggior parte dei libri, né integralmente né in parte, ma che esistono eccezioni notevoli. Llama 3.1 70B memorizza interamente alcuni libri, afferma il paper, tra cui Harry Potter e la pietra filosofale, al punto che l'intero libro può essere estratto quasi alla lettera a partire dalle prime parole come prompt.

La conclusione del paper è deliberatamente insoddisfacente per entrambe le parti della battaglia sul copyright: la memorizzazione varia da modello a modello e da libro a libro, e i risultati non favoriscono in modo inequivocabile né gli attori né i convenuti. I pesi aperti sono ciò che ha reso possibile quella misurazione. I modelli chiusi non possono essere sondati così dall'esterno.

Il quadro pratico è più disordinato degli slogan di entrambi i campi. I rilasci a pesi aperti sono competitivi sul prezzo e, su alcuni benchmark, entro un punto o due dalla frontiera. Sono anche costosi da eseguire al vertice, documentati in modo disomogeneo e, secondo la definizione di OSI, non open source. Il divario che Mozilla misura è reale, e lo è anche quello che OSI descrive tra rilasciare i pesi e rilasciare un modello che puoi davvero ispezionare.