Il modello cinese open-weight GLM-5.2 ora rientra tra i tre più forti al mondo, riducendo il vantaggio detenuto da Anthropic e il suo Claude Mythos e da OpenAI con ChatGPT, a una frazione del costo.
Punti chiave:
- GLM-5.2 si colloca tra i primi tre large language model al mondo nei benchmark indipendenti.
- Il sistema open-weight funziona a un costo pari ad appena un decimo rispetto ai principali modelli statunitensi.
- Il suo lancio è arrivato pochi giorni dopo che Washington ha costretto Anthropic a mettere offline i sistemi Mythos e Fable.
GLM-5.2 entra nell’élite globale
Z.ai, lo sviluppatore di Pechino un tempo noto come Zhipu AI, ha rilasciato GLM-5.2 a metà giugno, pochi giorni dopo che il governo USA ha ordinato ad Anthropic di disattivare i suoi due sistemi più potenti. I tester indipendenti di Artificial Analysis hanno classificato il modello open-weight al terzo posto al mondo in un benchmark di lavoro reale ed economicamente prezioso, dietro due sistemi di Anthropic e davanti a tutti i modelli di OpenAI e Google.
Il risultato ha sorpreso gli ingegneri che avevano scommesso che i controlli sui chip avrebbero ampliato il divario invece di ridurlo, anche mentre Mythos e Fable restavano congelati.
Il divario di prezzo è altrettanto impressionante. GLM-5.2 è prezzato intorno a 1,40 dollari per milione di token in input, contro circa 15 dollari per Claude Opus 4.8, e chiunque può scaricare il modello, modificarlo ed eseguirlo su hardware privato, con una finestra da un milione di token pensata per lavori lunghi e multistep.
Questa apertura, più che la pura potenza di calcolo, sta convincendo molti sviluppatori in tutta la Silicon Valley che prima consideravano i sistemi americani l’unica opzione seria per l’uso in produzione.
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Il divario in frontiera si riduce mentre i costi crollano
Per le aziende che vogliono ridurre le spese di AI, i risparmi sono difficili da ignorare.
Un team che paga quasi 10.000 dollari al mese per un sistema chiuso può spesso gestire lavoro comparabile a una frazione di quel costo con il modello cinese. Il modello gira su chip domestici, dato che l’azienda ha adattato il software dopo che le ultime restrizioni hanno tagliato l’accesso all’hardware di punta di Nvidia.
Il fondatore di Z.ai, Tang Jie, ha respinto l’idea che la vera parità sia ancora distante un anno, insistendo che il momento arriverà molto prima. Elon Musk, intervenendo nello stesso scambio pubblico, la colloca all’inizio del prossimo anno, avvertendo che le vittorie nei benchmark non sempre si traducono in utilità quotidiana.
Restano ostacoli concreti. I test di ragionamento più difficili continuano a favorire i laboratori americani e le aziende USA hanno accusato i rivali cinesi di aver gestito decine di migliaia di account falsi e quasi 29 milioni di query per raccogliere output di modelli e addestrare imitazioni più economiche.
Alcuni sviluppatori esitano inoltre a instradare dati sensibili attraverso server in Cina.
L’ascesa della Cina è in costruzione da tempo. Circa 18 mesi fa DeepSeek ha sorpreso la Silicon Valley eguagliando i sistemi statunitensi a una piccola parte del costo, e da allora i modelli open del paese hanno superato le release gratuite di Google e Meta, preparando il terreno per quest’ultimo balzo verso la frontiera.
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