I pesi aperti non sono open source, e il divario con i modelli chiusi si riduce comunque

Due documenti usciti a distanza di quattro giorni a settembre descrivono lo stesso mercato da due angoli opposti. Il rapporto di Mozilla misura quanto i modelli con pesi aperti si siano avvicinati a quelli chiusi. L'Open Source Initiative misura invece quanto quei pesi permettano effettivamente di fare.

I numeri di Mozilla sono i più citabili. La versione 1.1 del rapporto, pubblicata il 15 settembre con dati aggiornati al 1 settembre, ha rilevato che il miglior modello aperto era in ritardo di tre punti rispetto al leader chiuso sull'Artificial Analysis Intelligence Index, al 60% del prezzo, secondo Tom's Hardware. Contro Claude Fable 5, il divario era di due punti al 30% del prezzo. L'adattamento di Mozilla sui dati METR task-horizon colloca il ritardo tra aperto e chiuso a circa 4,4 mesi, in linea con la stima di quattro mesi di Epoch AI.

Cosa misura davvero la cifra di quattro mesi

METR valuta un modello in base alla lunghezza del compito, espressa in ore di lavoro umano, che riesce a completare la metà delle volte. Secondo la stima di Mozilla, i modelli chiusi gestiscono compiti che richiedono 8 a 12 ore a esperti umani; i modelli aperti raggiungono quel punto circa quattro mesi dopo. Nei calcoli di Mozilla, la capacità dei modelli aperti si raddoppia ogni 3,9 mesi, contro i 5,5 mesi dei modelli chiusi.

Mozilla è il nonprofit dietro Firefox e un sostenitore dei modelli aperti. Il rapporto si basa su un'indagine Mozilla/SlashData di circa 1.400 sviluppatori, dati di traffico di OpenRouter e indici di benchmark di terze parti. Tom's Hardware ha notato che il 14 luglio TIME ha riportato come il CTO di Mozilla, Raffi Krikorian, abbia descritto il rapporto come in parte advocacy. Il documento conta 16 rilasci aperti notevoli, ma nessuno fornisce la ricetta dei dati richiesta dalla definizione dell'Open Source Initiative.

"Vediamo la decisione di pagare per i modelli chiusi come specifica del carico di lavoro piuttosto che specifica dell'organizzazione," ha detto Krikorian a Ars Technica in una email.

Una seconda avvertenza si nasconde nel grafico hardware del rapporto. Il miglior modello aperto che gira su un server ottiene 52,6 punti; quello che gira su una singola GPU ne ottiene 40. Sono cali di 10 e 23 punti dalla vetta, un divario più ampio di quattro mesi. Il checkpoint nativo MXFP4 di Kimi K3 occupa circa 1,56TB su 96 shard. La configurazione di serving di Mozilla elenca 64 o più acceleratori, con vLLM che richiede almeno otto GPU GB300. Il rapporto descrive la situazione come aperta, ma non eseguibile dalla maggior parte di chi possiede i pesi. Inkling-Small di Thinking Machines, sotto licenza Apache 2.0, gira su un B300 con un limite inferiore di 180GB.

I dati di Mozilla si fermano al 1 settembre, ma le classifiche live sono cambiate. Artificial Analysis ha aggiornato il suo indice a v4.3 con un set di valutazione diverso: Claude Fable 5.1 si trova a 53 nella sua impostazione di sforzo più alta, contro Kimi K3 a 44. La classifica Terminal-Bench 2.1 di vals.ai, aggiornata l'11 settembre, è guidata da GPT-6 Astra all'87,27%. La didascalia del grafico di Mozilla recita: "il divario si azzera con ogni ciclo di rilascio."

K3 porta anche un'accusa dettagliata nel comunicato congiunto NSA/CISA/FBI AA26-251A dell'8 settembre. L'affermazione, che il rapporto di Mozilla descrive come "asserita, e non dimostrata", è che Moonshot abbia estratto dati di Claude Fable 5 per addestrare K3 tramite distillazione, ovvero la pratica di addestrare un modello sugli output di un altro.

L'argomento di licenza sottostante

Il post del 19 settembre dell'Open Source Initiative prende la strada opposta. I pesi aperti, sostiene, permettono di esercitare alcune delle quattro libertà del software (usare, studiare, modificare e condividere), ma non tutte, e solo in misura limitata.

Un modello di IA consiste in tre componenti: dati di addestramento, pesi e parametri, e codice per la preparazione dei dati e l'addestramento. I rilasci con pesi aperti pubblicano solo quello centrale. Questo permette di eseguire un modello localmente, pagare un terzo per ospitarlo, o affinarlo con i propri dati. Non permette però di modificare o studiare completamente il modello, perché il codice e i dati di addestramento (o un resoconto dettagliato di come sono stati costruiti) restano privati.

L'OSI indica Olmo di Ai2 come controesempio. Poiché Olmo include l'intero set di dati di addestramento e i checkpoint del modello, i ricercatori possono iniettare nuove informazioni nei dati e osservare come il modello le memorizza o le dimentica. Questo tipo di studio è possibile solo con un rilascio open source completo, sostiene l'OSI.

La distinzione non è accademica. Mozilla ha contato otto dei primi dieci modelli per volume di token ad agosto su OpenRouter come pesi aperti, sette dei quali costruiti in Cina. I provider chiusi hanno comunque preso il 96% del ricavo del layer dei modelli su OpenRouter da maggio a settembre 2025, secondo la Linux Foundation. Questo suggerisce che gli acquirenti pesano i carichi di lavoro piuttosto che l'ideologia.

Nessun documento risolve la domanda che i suoi autori intendevano rispondere. La cifra di quattro mesi di Mozilla è misurata da API a API su endpoint ospitati a prezzo di listino, e la sua stessa didascalia ammette che il divario si azzera con ogni rilascio. L'argomento dell'OSI riguarda ciò che una licenza permette, non ciò di cui ha bisogno un acquirente. Ciò che entrambi chiariscono è che "aperto" ora copre una gamma di disposizioni, e l'etichetta da sola dice molto poco sul modello sottostante.