Open?
Modelli Open Source da big O, Facebook mette i soldi sul tavolo...
Mentre stavo scrivendo questa newsletter, OpenAI ha presentato ChatGPT-5, di cui tratto alla fine.
Il 5 agosto 2025 OpenAI ha presentato un nuovo modello open source, dopo anni in cui si era tenuta alla larga da tale “pratica”, in cui Facebook invece eccelleva (da cui il nome della nostra newsletter).
Il modello è in licenza Apache2 (quindi più permissiva di quella di Facebook) e non viene fornito il corpus dei dati con cui è stato addestrato (poi ci torniamo).
Il 7 agosto, questo era l’elenco dei modelli più popolari su Ollama:
Da cui si evince che llama3 rimane ancora il top player con quasi 100 milioni di download, e DeepSeek segue a breve distanza.
NB: Ollama non è l’unico strumento utilizzabile per provare i modelli, ma data la sua semplicità di utilizzo è un buon indice sintetico dell’andamento della popolarità dei modelli.
Leggere tra le righe
OpenAI non è avvezza a pubblicare i suoi modelli: lo ha fatto solo con ChatGPT 2.0, un modello ormai superato; la ragione di questa azione potrebbe essere più strategica: i modelli “open source” possono essere adoperati anche dai due principali competitor di Microsoft: Amazon e Google, mentre i modelli ChatGPT al momento sono erogabili come servizio solo attraverso l’infrastruttura di Microsoft, per via dell’accordo tra quest’ultima e OpenAI.
Alcuni vedono in questa mossa di OpenAI un modo per esplorare la possibilità di smarcarsi dalla panership con Microsoft, che potrà essere rinegoziata nel 2030, alla sua scadenza.
Facebook è stata una delle prime a pubblicare con costanza modelli di un notevole interesse, seguita da società come MistralAI, e poi da DeepSeek.
ChatGPT Enterprise e VibeCoding
Grazie alla patership con OpenAI, NTT Data Italia (l’azienda per cui lavoro) mi ha consentito di accedere ChatGPT Enterprise, la versione più potente con privacy inclusa.
Ho quindi provato ad usare GPT-4o per generare una minucola applicazione Java Spring Boot, senza passare da tool più sofisticati come Cursor/Windsurf/Replit, e con un approccio più “diretto”.
Si trattava di creare una semplice applicazione “sonda”, che effettuasse delle query e inviasse poi una email se una qualsiasi di queste query avesse ritornato un qualche risultato.
ChatGPT è riuscito a produrre un codice corretto, che compilava, e con il minimo numero di classe/dipendenze.
Gli ho anche chiesto di produrre qualche unit test (che non aveva nemmeno lontanamente prodotto…. proprio come un vero lazy dev :)
Il compito era facile, ma le specifiche erano generiche, e mi sarei aspettato risposte fantasiose o peggio codice non compilabile, invece tutto è stato fatto in modo ineccepibile, anche se un po’ ingenuo.
Il codice generato è il classico prodotto di una macchina che manipola simboli di cui non conosce il significato: in alcuni casi è un po’ ripetitivo, non contiene alcun commento (anche se nella chat è illustrato il suo funzionamento); il mio suggerimento è di effettuare sempre una piena review di quanto prodotto, ed astenersi dal produrre volumi ingenti di codice, se possibile.
Condurre esperimenti in questo campo è laborioso, e quindi vi aggiornerò man mano.
Al momento si tratta di un utile acceleratore del lavoro di coding purché si conosca molto bene il dominio in cui lo si fa operare, alla stregua di quello che fanno i traduttori professionisti quando si affidano a Google Translate per velocizzare il loro lavoro su parti meno “nobili”.
C’è da dire che validare codice Java con SpringBoot è molto facile, e sospettiamo che la GenAI sia quindi stata addestrata in modo automatico a generare codice corretto.
Chat GPT5
Infine l’8 Agosto 2025 OpenAI ha annunciato ChatGPT-5, cercando di spostare la barra sempre più in alto.
Se dobbiamo credere all’annuncio, GPT-5 dovrebbe essere più veloce e sarà aperto a tutti (anche perché quasi nessuno si è iscrive alla versione a pagamento proposta da OpenAI dei modelli precedenti…)
Uno degli aspetti più interessanti sembra che sia il ridotto tasso di confabulazioni (allucinazioni) rispetto ai modelli precedenti.
Sembra essere orientata agli studenti che vogliono un “Phd supporter”. Nella demo ha impiegato due minuti a generare una app interattiva dell’effetto Bernulli.
Sembra molto più incisvo nelle sue capacità di generazione del testo.
Ha generato una applicazione web con alcune varianti, ed è possibile correggerle chattando con lui, che è più o meno la stessa esperienza che ho avuto io.
E’ difficile fare valutazioni da una demo, ma in ogni caso ChatGPT-5 sembra più veloce e preciso dei precedenti modelli, ma va sempre provato sul campo.
E poi vedremo la risposta di Google e Anthrophic.
Alla prossima!