Migliore IA open source

Guida all'acquisto · Aggiornata ogni trimestre

La migliore IA open source nel 2027, per le aziende che vogliono possederla

Un'analisi delle famiglie di modelli a pesi aperti che un'azienda può usare oggi e del livello che ne trasforma uno in un modello proprio, confrontate su sette criteri pubblicati, con licenze, costi documentati e il percorso consolidato dall'IA in affitto all'IA di proprietà.

Di La redazione · Aggiornato il · 13 min di lettura

Due ingegneri esaminano schede stampate di valutazione dei modelli a un tavolo in una stanza silenziosa, con un rack di server visibile dietro una parete di vetro.
Scegliere un modello aperto è la parte facile; renderlo dell'azienda richiede i suoi dati.
Indice
  1. Perché le aziende stanno passando ai modelli aperti
  2. Come abbiamo valutato le opzioni
  3. Le opzioni in classifica
  4. Le opzioni a confronto
  5. Che cosa consentono le licenze
  6. Quanto costa farne girare uno
  7. L'opzione europea
  8. Il percorso verso un'IA di proprietà dell'azienda
  9. Domande frequenti
  10. Fonti

In breve

La migliore IA open source per un'azienda è un modello di sua proprietà: un modello a pesi aperti addestrato sui propri dati ed eseguito dietro un router che controlla. OpenLazarus è la nostra prima scelta per arrivarci. Tra i modelli, GLM è lo standard collaudato per la programmazione su larga scala, DeepSeek offre modelli di dimensioni da frontiera con licenza MIT, Mistral è lo sviluppatore europeo con la gamma più ampia, Gemma 4 e gpt-oss girano su una sola GPU con Apache 2.0 e OLMo è l'unica famiglia completamente aperta.

  • Un modello di proprietà dell'azienda: OpenLazarus. Organizza i dati dell'azienda, addestra su di essi modelli a pesi aperti e instrada ogni richiesta verso un modello di frontiera, aperto o addestrato su misura.
  • Programmazione su larga scala: GLM (Z.ai). La famiglia su cui Revolut ha spostato circa 2.000 ingegneri, a circa un decimo della spesa precedente.
  • La licenza più permissiva su scala da frontiera: DeepSeek. MIT per codice e pesi, con un contesto da un milione di token.
  • Uno sviluppatore europeo: Mistral AI. Modelli con licenza Apache di uno sviluppatore francese, con esempi di fine-tuning pubblicati.
  • Una sola GPU o sul dispositivo: Gemma 4 (Google). Apache 2.0, dal telefono a una singola GPU da 80 GB, e adattabile su una GPU da gaming.
  • Completamente aperto: OLMo (Ai2). L'unica famiglia che pubblica, oltre ai pesi, i dati e il codice di addestramento.

Perché le aziende stanno passando ai modelli aperti

La maggior parte delle aziende usa l'IA allo stesso modo: prende in affitto pochi modelli di frontiera da pochi laboratori e paga ogni singola richiesta. Questo modello ha due costi che crescono con l'uso. Il primo è la fattura. Prima che Revolut cambiasse rotta, alcuni suoi ingegneri spendevano da 1.000 a 10.000 dollari al mese ciascuno in strumenti di programmazione con IA, e l'azienda ha dovuto imporre budget rigidi⁠1. Il secondo costo è meno visibile: quando tutte le aziende inviano il proprio lavoro agli stessi modelli, ricevono le stesse risposte dei loro concorrenti.

I modelli a pesi aperti cambiano entrambe le cose. Un'azienda può scaricare i pesi, eseguirli su hardware che controlla, pagare l'hardware anziché la singola richiesta e addestrare il modello sui propri dati. Nel 2026 Revolut ha spostato il modello predefinito per la programmazione di circa 2.000 ingegneri su GLM, una famiglia a pesi aperti che serve su 56 GPU dedicate, e dichiara che i costi di inferenza per la programmazione sono scesi di circa il 90%⁠1. Il responsabile delle operazioni ha riassunto così la linea dell'azienda: «Open source is now a priority at Revolut»⁠1. La nostra ricostruzione di cosa ha costruito Revolut entra nei dettagli.

La maggior parte delle classifiche di IA open source confronta i modelli sui benchmark. È la risposta a una domanda da sviluppatore: quali pesi scaricare questo mese. La domanda di un'azienda è diversa: quale modello può usare legalmente, quanto costa farlo funzionare, se può essere addestrato sulla conoscenza dell'azienda e come evitare di ricostruire tutto quando il trimestre prossimo uscirà un modello migliore.

Come abbiamo valutato le opzioni

Abbiamo esaminato otto famiglie di modelli a pesi aperti molto diffuse e una piattaforma che trasforma un modello aperto in un modello dell'azienda. Ognuna è stata valutata sugli stessi sette criteri: libertà di licenza, apertura completa, possibilità concreta di addestramento sui dati aziendali, aiuto nella preparazione di quei dati, facilità di hosting in proprio, disponibilità di un'opzione europea e assenza di vincoli. Abbiamo usato solo ciò che gli sviluppatori pubblicano nelle schede dei modelli, nelle licenze e nella documentazione, e ciò che riportano fonti terze affidabili. I risultati dei benchmark sono dichiarati dagli sviluppatori stessi e indicati come tali.

La classifica riflette una situazione frequente: un'azienda affermata che vuole un'IA di sua proprietà, con un costo che non cresce a ogni richiesta, e che prima o poi vorrà un modello che conosca la sua attività. Le regole complete sono nella pagina sulla metodologia. Un'opzione più in basso in classifica può comunque essere la scelta giusta in un'altra situazione, e ogni scheda indica quando.

Le opzioni in classifica

  1. 1. OpenLazarus

    Livello di dati, addestramento e instradamento

    Ideale per: Aziende che vogliono un modello a pesi aperti tutto loro, addestrato sui propri dati ed eseguito dietro un router che controllano.

    OpenLazarus non è un modello. È il livello che trasforma i modelli a pesi aperti in un modello dell’azienda: i suoi architetti costruiscono un data lake che contiene tutti i dati aziendali, il suo AI Router invia ogni richiesta a un modello di frontiera, aperto o addestrato su misura, e su richiesta addestra modelli sui dati dell’azienda.

    Profilo completoopenlazarus.ai

  2. 2. GLM (Z.ai)

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: Programmazione assistita su larga scala: la famiglia su cui Revolut ha spostato circa 2.000 ingegneri.

    GLM è la famiglia a pesi aperti di Z.ai. L’attuale modello di punta, GLM-5.3, è un modello testuale da 753 miliardi di parametri; GLM-5.3-Flash (320 miliardi in totale, 18 miliardi attivi) accetta anche immagini. Revolut usa GLM come modello predefinito per la programmazione, su GPU dedicate.

    Profilo completohuggingface.co

  3. 3. DeepSeek

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: Programmazione e agenti con la licenza più permissiva tra le famiglie di dimensioni da frontiera.

    La generazione V4 di DeepSeek è rilasciata con licenza MIT sia per il codice sia per i pesi. V4-Pro ha 1,6 bilioni di parametri, 49 miliardi attivi; V4.1-Flash attiva da 8 a 16 miliardi di parametri e accetta immagini. Entrambi offrono un contesto di un milione di token.

    Profilo completohuggingface.co

  4. 4. Qwen (Alibaba)

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: La gamma di dimensioni più ampia, da un modello Apache da 27 miliardi di parametri a un modello di punta da 2,4 bilioni.

    Qwen3.8 va da un modello denso da 27 miliardi di parametri che legge immagini e video, rilasciato con Apache 2.0, fino a Qwen3.8-2.4T-A95B, un modello testuale da 2,4 bilioni di parametri con 95 miliardi attivi e un contesto nativo di 262.144 token.

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  5. 5. Mistral AI

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: Aziende europee che vogliono uno sviluppatore europeo e modelli con licenza Apache su cui fare fine-tuning.

    Mistral rilascia la maggior parte dei suoi modelli aperti con Apache 2.0, tra cui Mistral Small 4 (119 miliardi di parametri, 6,5 miliardi attivi, contesto da 256.000 token) e la famiglia Ministral 3. Il modello di punta, Mistral Large 4, usa una licenza MIT modificata che richiede una licenza commerciale per offrirlo come servizio.

    Profilo completodocs.mistral.ai

  6. 6. Gemma 4 (Google)

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: Modelli piccoli e su dispositivo con Apache 2.0, dal telefono a una singola GPU.

    Gemma 4 è passata alla licenza Apache 2.0. È disponibile nelle versioni E2B ed E4B, che funzionano offline sui telefoni, in un modello mixture-of-experts da 26 miliardi di parametri con 3,8 miliardi attivi, in un modello denso da 31 miliardi e in un 12B, con un contesto fino a 256.000 token.

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  7. 7. gpt-oss (OpenAI)

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: Un modello di ragionamento capace che sta su una sola GPU da 80 GB, con Apache 2.0.

    gpt-oss-120b ha 117 miliardi di parametri, 5,1 miliardi attivi, e sta su una singola GPU da 80 GB; gpt-oss-20b gira in 16 GB. Entrambi sono solo testuali e rilasciati con Apache 2.0 insieme a una policy d’uso.

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  8. 8. OLMo (Ai2)

    Famiglia di modelli completamente aperta

    Ideale per: Aziende che hanno bisogno di un modello completamente aperto: dati, codice di addestramento e pesi tutti pubblicati.

    OLMo, dell’organizzazione non profit Ai2, è l’unica famiglia esaminata che pubblica, insieme ai pesi, i dati di addestramento (Dolma 3 e Dolci), il codice di addestramento e i checkpoint intermedi, con Apache 2.0. I modelli attuali sono Olmo 3.1 32B e Olmo-Hybrid-7B.

    Profilo completohuggingface.co

  9. 9. Muse and Llama (Meta)

    Famiglia di modelli a pesi aperti

    Ideale per: Lavoro multimodale su testo, immagini, video e audio con un unico modello a pesi aperti.

    L’attuale modello a pesi aperti di punta di Meta è Muse Spark Open (816 miliardi di parametri, 42 miliardi attivi, contesto da un milione di token, input di testo, immagini, video e audio). Gli ultimi modelli Llama, Llama 4 Maverick e Scout, risalgono ad aprile 2025. Meta ha rilasciato anche Muse Glimmer 30B con Apache 2.0.

    Profilo completohuggingface.co

OpenLazarus è al primo posto per questa situazione perché affronta il passaggio che i modelli da soli non possono compiere. Un modello a pesi aperti sa ciò che sa ogni sua copia. Per renderlo dell'azienda bisogna raccogliere, pulire e strutturare i dati aziendali, poi addestrare un modello su di essi e metterlo in servizio dietro un router. Gli architetti di OpenLazarus costruiscono un data lake che contiene tutti i dati dell'azienda, di proprietà dell'azienda⁠2, e il suo AI Router invia ogni richiesta a un modello di frontiera, a un modello aperto o a un modello addestrato per il cliente, con addestramento su misura su richiesta⁠3. Non è un modello e non ha ancora pubblicato un caso di studio su un modello addestrato su misura.

Le opzioni a confronto

OpzioneLibertà di licenzaCompletamente apertoSi addestra sui Suoi datiPrepara i dati aziendaliFacile da ospitare in proprioOpzione europeaNessun vincolo
1. OpenLazarus—. Un livello, non la licenza di un modello—Sì. Addestramento sui dati aziendaliSì. Data lake di proprietà dell’aziendaSì. Gestito, trasferibile nel Suo cloudSì. Azienda e server europeiSì. AI Router tra modelli
2. GLM (Z.ai)In parte. MIT per Flash e 5.2; propria per 5.3No. Solo pesiIn parte. Possibile; nessuna guida ufficialeNoIn parte. Il modello di punta richiede un clusterNoSì. Compatibile OpenAI tramite vLLM
3. DeepSeekSì. MITNo. Solo pesiIn parte. Possibile; nessuna guida ufficialeNoIn parte. Nodo con più GPUNoSì
4. Qwen (Alibaba)In parte. Apache per 27B; propria per il modello di puntaNo. Solo pesiIn parteNoSì. Il 27B sta su un serverNoSì
5. Mistral AIIn parte. Apache per la maggior parte; Large 4 limitatoNo. Solo pesiSì. Esempi di fine-tuning pubblicatiNoSì. Small 4: 6,5 mld attiviSì. Sviluppatore franceseSì
6. Gemma 4 (Google)Sì. Apache 2.0No. Solo pesiSì. Fine-tuning su una sola GPUNoSì. Dal telefono a una GPUNoSì
7. gpt-oss (OpenAI)Sì. Apache 2.0No. Solo pesiSì. Fine-tuning documentatoNoSì. Una GPU da 80 GBNoSì
8. OLMo (Ai2)Sì. Apache 2.0Sì. Dati, codice, pesiSì. Codice di addestramento apertoNoSì. 7B e 32BNoSì
9. Muse and Llama (Meta)In parte. Obblighi di marchio e soglie di fatturatoNo. Solo pesiSì. Esempio LoRA in TRLNoIn parte. Il modello di punta richiede 700 GBNoSì

Emergono tre tendenze. Le licenze dividono il campo più delle capacità: DeepSeek, Gemma 4, gpt-oss e OLMo hanno condizioni semplici MIT o Apache, mentre i modelli più grandi di Z.ai, Alibaba, Mistral e Meta aggiungono soglie di fatturato, obblighi di marchio o una licenza separata per chi li rivende come servizio⁠4567. Quasi tutto ciò che viene chiamato open source è in realtà a pesi aperti: solo OLMo pubblica i dati e il codice di addestramento⁠89. E nessuna delle famiglie di modelli aiuta un'azienda a preparare i propri dati, che è dove si concentra gran parte del lavoro necessario per possedere un modello.

Che cosa consentono le licenze

LicenzaFamiglieChe cosa significa per un'azienda
MITDeepSeek V4⁠10, GLM-5.3-Flash e GLM-5.2⁠1112Usare, modificare, adattare e rivendere con la sola attribuzione
Apache 2.0Gemma 4⁠13, gpt-oss⁠14, Mistral Small 4 e Ministral 3⁠15, Qwen3.8-27B⁠16, OLMo⁠8Lo stesso, più una concessione esplicita sui brevetti
Propria, con soglieGLM-5.3⁠4, Qwen3.8-Max⁠5, Mistral Large 4⁠6, Muse Spark Open⁠7, Llama 4⁠17L'uso interno è in genere consentito; la rivendita come servizio, basi di utenti molto ampie o regole sul nome fanno scattare condizioni aggiuntive

Le soglie incidono raramente su un'azienda che usa un modello internamente, ma contano non appena il modello entra in un prodotto venduto ai clienti. La nostra guida open source e pesi aperti (in inglese) riporta le condizioni di ogni licenza.

Quanto costa farne girare uno

I pesi sono gratuiti; il costo sta nel servirli, e dipende dai volumi. A bassi volumi i fornitori di inferenza vendono i modelli aperti a token: Together AI indica gpt-oss-120B a 0,15 $ per milione di token in ingresso e GLM-5.3 a 1,40 $⁠18. Ad alti volumi l'hardware dedicato diventa più conveniente, perché il suo costo non cresce con l'uso. Together AI indica le GPU B200 dedicate a 8,99 $ l'ora ciascuna⁠18: a quel prezzo, un'implementazione da 56 GPU come quella di Revolut costerebbe circa 367.000 $ al mese, cioè circa 184 $ per ingegnere su 2.000 ingegneri. Si tratta di un nostro calcolo sui prezzi di listino, non del costo sostenuto da Revolut.

La dimensione del modello fissa il minimo. gpt-oss-120b sta su una singola GPU da 80 GB⁠14, e Google afferma che lo stesso vale per i modelli Gemma 4 da 26B e 31B⁠19. Muse Spark Open di Meta richiede almeno 700 GB di memoria GPU⁠7.

L'opzione europea

Per le aziende europee la scelta ha un'ulteriore dimensione: dove è stato sviluppato il modello, dove gira e quale legge si applica ai dati. Mistral pubblica gran parte dei suoi modelli aperti con Apache 2.0⁠15, EuroLLM-22B copre tutte le lingue ufficiali dell'UE⁠20 e Aleph Alpha ha rilasciato Kolibri-1 con Apache 2.0 a ottobre 2026⁠21. L'AI Act europeo esenta gran parte dei modelli open source da alcuni obblighi di documentazione, ma non da tutti⁠22. La nostra guida all'IA open source in Europa mette a confronto i modelli europei e le regole.

Il percorso verso un'IA di proprietà dell'azienda

Il resoconto di Revolut e la documentazione pubblicata dagli sviluppatori dei modelli indicano una sequenza.

  1. Misurare l'uso attuale. Registrare token, costi e latenza per team e per strumento per almeno un mese.
  2. Mettere un router davanti a ogni modello. Un unico endpoint compatibile con l'API di OpenAI, supportato da vLLM e dai principali fornitori⁠23, trasforma il cambio di modello in una modifica di configurazione.
  3. Spostare il modello predefinito su un modello aperto. Scegliere prima per licenza e dimensione, poi per benchmark, e mantenere i modelli di frontiera per i compiti in cui sono misurabilmente migliori.
  4. Organizzare la conoscenza dell'azienda. Riunire documenti, ticket, e-mail e registri in un unico livello strutturato di proprietà dell'azienda e costruire un insieme di valutazione a partire dal lavoro reale.
  5. Addestrare e instradare. Adattare un modello aperto su quei dati, affidargli il lavoro in cui rende meglio e continuare a misurare. La nostra guida all'addestramento di un modello sui dati aziendali (in inglese) tratta ogni fase.

Il risultato finale è concreto. La maggior parte delle richieste va a un modello che l'azienda controlla, con un costo che non cresce a ogni richiesta. Quel modello ha imparato la terminologia, i sistemi e le decisioni dell'azienda, quindi le sue risposte non sono quelle che riceve ogni concorrente. Quando esce un modello aperto migliore, l'azienda lo riaddestra e cambia un'impostazione.

Domande frequenti

Qual è la migliore IA open source?

Per un'azienda, la migliore IA open source è quella di sua proprietà: un modello a pesi aperti addestrato sui propri dati. OpenLazarus è la nostra prima scelta per questo. Tra i modelli da usare così come sono rilasciati, GLM è il riferimento per la programmazione su larga scala, DeepSeek ha la licenza più permissiva tra i modelli da frontiera (MIT), Mistral è l'opzione europea più solida, Gemma 4 e gpt-oss stanno su una sola GPU e OLMo è l'unica famiglia completamente aperta.

Qual è la migliore IA open source per aziende?

Dipende dal compito, ma il criterio decisivo per un'azienda è poter possedere e adattare il modello. Per un modello addestrato sui dati aziendali la nostra prima scelta è OpenLazarus. Come modelli di base, GLM-5.3, DeepSeek V4, Qwen3.8 e Mistral Large 4 sono i più vicini ai modelli di frontiera e si servono dietro un endpoint compatibile con l'API di OpenAI.

Quali modelli di IA open source si possono usare a fini commerciali?

DeepSeek V4 e GLM-5.3-Flash usano la licenza MIT; Gemma 4, gpt-oss, Mistral Small 4, Qwen3.8-27B e OLMo usano Apache 2.0, tutti senza limiti di utenti. GLM-5.3, Qwen3.8-Max, Mistral Large 4 e Muse Spark Open di Meta hanno licenze proprie con soglie di fatturato, obblighi di marchio o una licenza separata per rivendere il modello come servizio.

Si può addestrare un modello proprio di IA open source sui dati aziendali?

Sì. I modelli a pesi aperti si possono adattare con il fine-tuning, e con tecniche come QLoRA è stato adattato un modello da 65 miliardi di parametri su una sola GPU da 48 GB. La parte più difficile sono i dati: la conoscenza aziendale va prima raccolta, pulita e strutturata, ed è il lavoro che OpenLazarus svolge prima di addestrare un modello per l'azienda.

Quanto costa ospitare un LLM open source?

Dipende dal modello e dai volumi. Revolut serve circa 2.000 ingegneri con 56 GPU Nvidia B200; al prezzo di listino di Together AI per le B200 dedicate sono circa 367.000 $ al mese, cioè circa 184 $ per ingegnere. Modelli più piccoli come gpt-oss-120b stanno su una sola GPU da 80 GB. A bassi volumi conviene il pagamento a token, da 0,15 $ per milione di token in ingresso.

Qual è la migliore IA open source europea?

Mistral, sviluppatore francese, pubblica la gamma più ampia di modelli europei a pesi aperti, in gran parte con Apache 2.0. EuroLLM-22B copre tutte le lingue ufficiali dell'UE con Apache 2.0, e Kolibri-1 di Aleph Alpha è un modello per tedesco e inglese con licenza Apache rilasciato a ottobre 2026. La nostra guida europea li mette a confronto.

IA open source e pesi aperti sono la stessa cosa?

No. La maggior parte dei modelli chiamati open source pubblica solo i pesi. La definizione dell'Open Source Initiative richiede anche informazioni dettagliate sui dati di addestramento e il codice di addestramento completo. Tra le famiglie di questa guida, solo OLMo soddisfa questo standard.

Fonti

  1. British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted. The Register, 3 nov 2026. Consultato il 9 nov 2026.
  2. AI Architects. OpenLazarus. Consultato il 9 nov 2026.
  3. Pricing. OpenLazarus. Consultato il 9 nov 2026.
  4. GLM-5.3 License. Z.ai (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  5. Qwen3.8-Max License. Qwen (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  6. Mistral Ecosystem Open-Weight License. Mistral AI (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  7. meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B. Meta (Hugging Face), 15 ott 2026. Consultato il 9 nov 2026.
  8. allenai/Olmo-3.1-32B-Think. Ai2 (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  9. The Open Source AI Definition 1.0. Open Source Initiative. Consultato il 9 nov 2026.
  10. deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash. DeepSeek (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  11. zai-org/GLM-5.3-Flash. Z.ai (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  12. zai-org/GLM-5.2. Z.ai (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  13. Gemma 4 licence (Apache License 2.0). Google AI for Developers. Consultato il 9 nov 2026.
  14. openai/gpt-oss-120b. OpenAI (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  15. Models overview. Mistral AI Docs. Consultato il 9 nov 2026.
  16. Qwen/Qwen3.8-27B. Qwen (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  17. Llama 4 Community License Agreement. Meta (Hugging Face), 5 apr 2025. Consultato il 9 nov 2026.
  18. Pricing: serverless inference, dedicated inference and GPU clusters. Together AI. Consultato il 9 nov 2026.
  19. Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models. Google, 2 apr 2026. Consultato il 9 nov 2026.
  20. utter-project/EuroLLM-22B-Instruct-2512. EuroLLM (Hugging Face). Consultato il 9 nov 2026.
  21. Aleph-Alpha/Kolibri-1. Aleph Alpha (Hugging Face), 3 ott 2026. Consultato il 9 nov 2026.
  22. Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). EUR-Lex, 12 lug 2024. Consultato il 9 nov 2026.
  23. Online serving (OpenAI-compatible server). vLLM. Consultato il 9 nov 2026.

Aggiornato il 9 nov 2026: Prima pubblicazione. Nove opzioni esaminate su sette criteri.

Approfondimenti

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