Una lista di letture dedicata ai modelli aperti, aggiornata al 26 ottobre 2026, offre una panoramica dei lavori più utili per comprendere questo campo dell’intelligenza artificiale. I suoi riferimenti coprono le ragioni per pubblicare modelli i cui pesi sono accessibili al pubblico, il divario che li separa dai sistemi chiusi e la distillazione, che la lista presenta come il dibattito più significativo del 2026.
Per comprenderne le poste in gioco, la lista cita innanzitutto il testo di Mark Zuckerberg, «Open Source AI is the Path Forward», pubblicato nel luglio 2024 riguardo al rilascio di Llama 3. Raccomanda anche lo studio di Irene Solaiman, pubblicato nel febbraio 2023, che invita a considerare i modelli non come aperti o chiusi, ma su una scala graduale, in base alle licenze, al costo operativo o all’accesso ai dati. Sui rischi, un articolo di Sayash Kapoor, Rishi Bommasani e i loro coautori, datato febbraio 2024, conclude che i modelli linguistici incentrati sul testo aumentano solo in modo molto marginale i rischi documentati.
Sul ruolo dei modelli aperti nella corsa tecnologica, la lista indica che il divario con i modelli chiusi si è ridotto negli ultimi anni e che oggi sarebbe di circa quattro-sei mesi. Secondo essa, i migliori modelli aperti provengono tutti da laboratori cinesi dal 2024 circa. Un’analisi di SemiAnalysis, pubblicata nell’agosto 2026 con il titolo «Are Open Models Catching Up?», si basa su valutazioni indipendenti per giungere a una conclusione simile. La lista cita anche una dichiarazione del responsabile prodotto di Z.ai, nel 2025, riguardo alla pubblicazione online dei suoi modelli: «Get it out fast. We open source it within a few hours.»
Aziende occidentali e la questione cinese
Diversi parlamentari americani hanno interrogato aziende sul loro utilizzo di modelli cinesi. La lista menziona DoorDash, in un’indagine riportata da CNBC il 31 luglio 2026, così come Airbnb e Anysphere, editore di Cursor, il cui caso è stato riportato da Bloomberg e Semafor il 29 aprile 2026. Apple è citata riguardo a un accordo menzionato dal New York Times, riportato da Reuters il 17 maggio 2025, e Harvey appare nell’agosto 2026. La lista evoca anche cambiamenti volontari: Perplexity ha rapidamente integrato DeepSeek R1 nel gennaio 2025, secondo Forbes, e Thomson Reuters si affida a Qwen per allontanarsi da Claude, secondo Business Insider il 24 agosto 2026.
La distillazione al centro del dibattito
La distillazione consiste nell’addestrare un modello a partire dalle risposte prodotte da un altro modello. La lista dedica a questo tema un’intera sezione, basandosi in particolare su un rapporto di Anthropic pubblicato nel settembre 2026, che descrive un uso su larga scala dei suoi prodotti da parte di attori vietati, mescolando distillazione tecnica e integrazione di Claude in altri servizi senza che gli utenti ne siano informati. Anthropic ha confermato che questa tecnica è stata utilizzata da laboratori cinesi.
Un articolo di ricercatori, tra cui Panfilov e Shumailov, intitolato «Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs» e datato 2026, mostra inoltre che alcune interfacce di programmazione di laboratori chiusi possono permettere di estrarre in modo sistematico le tracce di ragionamento dei modelli. La lista ricorda tuttavia che nessuna prova chiara è stata stabilita che DeepSeek abbia distillato il modello o1 di OpenAI per sviluppare R1, e osserva che la distillazione non toglie nulla, secondo essa, all’innovazione dei laboratori coinvolti.
