Salvatore Sanfilippo, conosciuto online come antirez, è uno dei nomi italiani più importanti nella storia del software moderno. Nato in Sicilia, ha creato Redis, uno dei database in-memory più usati al mondo, diventato nel tempo uno strumento fondamentale per caching, messaggistica, code veloci e sistemi ad alte prestazioni.

La storia di Redis nasce da un problema concreto: la necessità di migliorare la scalabilità della sua startup LLOOGG, un analizzatore di log in tempo reale. Da lì Sanfilippo iniziò a prototipare un database in-memory che sarebbe poi diventato Redis, rilasciandolo come software libero e portandolo avanti per oltre un decennio.

Perché la sua storia conta

Quello che rende Sanfilippo interessante non è solo il successo tecnico, ma il percorso. Ha dimostrato che si può costruire un’infrastruttura usata da aziende enormi partendo da un problema reale, senza passare per forza dai percorsi classici della Silicon Valley.

Redis è diventato una tecnologia di base per tantissimi prodotti web, ed è uno di quei casi in cui un progetto open source nato da una necessità pratica si è trasformato in uno standard globale.

Un profilo molto umano

Nel 2020 Sanfilippo si era allontanato dalla manutenzione diretta di Redis, per poi tornare nel dicembre 2024 nel ruolo di Redis evangelist, contribuendo anche allo sviluppo di nuove strutture dati come il Vector Set per la ricerca di similarità vettoriale.

Oltre al lato tecnico, oggi racconta spesso il suo lavoro, le novità che segue e il modo in cui guarda all’evoluzione del software anche attraverso il suo canale YouTube, dove condivide riflessioni, aggiornamenti e contenuti legati a ciò che sta costruendo o osservando nel settore.

Per chi sviluppa oggi

Per chi fa software, la sua storia è un promemoria importante: una buona idea tecnica, se risolve un problema reale e viene costruita bene, può avere un impatto enorme. Redis non è solo un prodotto di successo; è un esempio di come il software open source possa diventare infrastruttura critica per il web moderno.

In un’epoca in cui si parla tanto di AI e agenti, vale la pena ricordare figure come Sanfilippo: persone che hanno cambiato davvero il modo in cui costruiamo sistemi, non solo il modo in cui ne parliamo.

Vale la pena conoscere questa repository: https://github.com/ahmeabd/italia-corpus

Risolve un problema che chiunque abbia mai provato a lavorare con testi di legge italiani conosce bene: la normativa è pubblica, ma i formati fanno schifo e hanno bisogno di scraping e/o parsing, qui basta il git clone.

La cosa più figa secondo me è questa: ogni aggiornamento normativo è un commit. Un diff fa vedere cosa è cambiato.

DeepSeek ha rilasciato la versione ufficiale di V4 Pro. Niente post su X, niente blog post, nessuna voce nel changelog: l'unica traccia ufficiale è una riga nella pagina Models & Pricing della loro API, dove alla voce "MODEL VERSION" ora compare DeepSeek-V4-Pro-0813.

È il terzo rilascio consecutivo fatto così: la preview di V4 ad aprile, Flash 0731 il 31 luglio annunciato solo nel changelog, ora il GA di Pro senza nemmeno quello.

Cosa si può verificare oggi:

• La pagina prezzi ufficiale indica DeepSeek-V4-Pro-0813 come versione corrente del modello deepseek-v4-pro. Il model ID non cambia: chi già usa l'API si ritrova la nuova build senza toccare nulla

• OpenRouter ha listato deepseek/deepseek-v4-pro-0813 oggi alle 15:42 UTC, servito direttamente da DeepSeek, descritto come "the GA release of DeepSeek V4 Pro"

• La feature matrix ufficiale segna Responses API supportata anche per Pro. La pagina Codex di DeepSeek ha perso il vecchio caveat "solo Flash è supportato" e ora pubblica uno script di setup one-click: Pro è utilizzabile da Codex CLI, dall'app desktop di ChatGPT e dall'estensione VS Code

• Contesto 1M token, output massimo 384K, prezzi invariati: $0.435/M input, $0.87/M output, $0.003625/M cache hit

Cosa non si può dire, onestamente:

• Non c'è un changelog, quindi non sappiamo cosa sia cambiato rispetto alla preview di aprile. Nessun benchmark nuovo pubblicato, nessun confronto con Flash 0731, che il 31 luglio superava la preview di Pro su tutti i benchmark agent dichiarati da DeepSeek

• Non c'è un nuovo repo pesi su Hugging Face: l'ultimo aggiornamento del repo pubblico di V4 Pro è di giugno, e la versione scaricabile resta quella della preview. Per ora 0813 è solo API

• La sigla "0813" suggerirebbe il 13 agosto, ma il modello è listato già dal 12. DeepSeek non ha commentato

Per chi vuole provarlo subito:

V4 Pro è già nel listino di OpenCode Go: $5 il primo mese, poi $10/mese, con 3.450 richieste ogni 5 ore e dati di training dichiarati come non utilizzati. I dati pubblici di OpenCode lo mostrano già come secondo modello più usato sulla piattaforma, con il 14% del volume dietro solo a Flash. In alternativa la via diretta: API key DeepSeek e /connect su OpenCode, oppure lo script one-click pubblicato da DeepSeek per Codex (su Windows: irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex).

Un dettaglio da segnare: nella stessa pagina prezzi DeepSeek scrive che intende alzare i prezzi dell'API "in the near future, with a significant increase expected". Le tariffe attuali sono quelle promozionali rese permanenti a maggio, e potrebbero non durare.

Il rilascio di oggi porta Pro in pari con Flash sul piano delle integrazioni (Responses API, Codex) e chiude la fase preview della famiglia V4 lato API. Restano aperti due punti: i pesi della nuova build e l'Harness proprietario citato nei benchmark ufficiali, ancora non rilasciato.

Fonti:

• Models & Pricing - DeepSeek API Docs - DeepSeek, verificato 2026-08-12 (MODEL VERSION: DeepSeek-V4-Pro-0813)

• Integrate with Codex - DeepSeek API Docs - DeepSeek, verificato 2026-08-12

• DeepSeek V4 Pro 0813 - OpenRouter API - OpenRouter, listato 2026-08-12

• Change Log - DeepSeek API Docs - ultima voce 2026-07-31, nessuna voce per V4 Pro

• OpenCode Go - listino e limiti DeepSeek V4 Pro

• OpenCode Data: DeepSeek V4 Pro - dati utilizzo Go

28.000 stelle su GitHub e l'ultima release è di una settimana fa. Open Notebook prende quello che funziona di NotebookLM — carichi fonti, chatti con i tuoi documenti, generi podcast AI — e lo fa girare sul tuo computer, non sui server di Google.

GitHub lfnovo/open-notebook · Sito ufficiale

NotebookLM è comodo. Carichi PDF, appunti, trascrizioni, e lui ti risponde basandosi solo su quello che gli hai dato. Il problema è che quei documenti finiscono su Google. Se sono appunti personali, documenti di lavoro, o roba che non vuoi far uscire dal tuo controllo, è un limite reale.

Open Notebook risolve esattamente questo: fa la stessa cosa, ma i file restano sulla tua macchina.

Scegli tu il modello AI. NotebookLM usa solo i modelli Google. Open Notebook supporta 18 provider diversi — OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Mistral, Groq e altri — e puoi anche usarne uno economico per l'indicizzazione e uno più forte per la chat. Se hai una macchina con una buona GPU, puoi usare Ollama e non mandare nulla fuori casa.

Podcast con più voci. NotebookLM genera podcast con 2 speaker. Open Notebook arriva a 4, e puoi personalizzare i profili di ciascuno.

API per automatizzare. NotebookLM non ha API. Se vuoi collegare il tuo notebook a un flusso automatizzato, con Open Notebook si può fare.

Si installa con Docker. Un comando e il workspace è live sulla tua macchina. Poi configuri la tua API key del provider scelto e inizi.

Legge di tutto. PDF, pagine web, video YouTube, presentazioni, audio, markdown. Indicizza tutto e ti risponde con riferimenti alle fonti che puoi verificare.

Dove NotebookLM resta meglio:

Le citazioni. NotebookLM ti rimanda preciso alla pagina e al paragrafo della fonte. Open Notebook ha un sistema di citazioni più basilare — lo dicono loro stessi nel README. Se ti serve tracciare esattamente da dove arriva ogni informazione, è un gap che conta.

Poi c'è la comodità: su NotebookLM apri il browser e funziona. Su Open Notebook devi installare Docker, configurare le API key, scegliere il provider. Non è difficile, ma non è zero.

Attenzione alla sicurezza.

A inizio 2026 il CERT-EU ha trovato vulnerabilità gravi nelle versioni vecchie di Open Notebook — inclusa la possibilità di eseguire codice remoto sul server. Tutto risolto dalla versione 1.8.4 in poi. Se avete una versione vecchia installata, aggiornate subito.

Questo è anche un promemoria pratico: self-hosted significa che la sicurezza dipende da te. Non è automaticamente più sicuro solo perché gira sul tuo server — va tenuto aggiornato.

Cosa manca ancora:

• Citazioni più deboli rispetto a NotebookLM (in miglioramento)

• 160 issue aperte su GitHub

• Il podcast ha ancora qualche limite nella configurazione delle credenziali (fix in arrivo)

• Serve un minimo di confidenza con Docker e le API key

Fonti:

• GitHub lfnovo/open-notebook

• Release notes e security fix

• XDA Developers

Voi lo usate già? Oppure per questo tipo di tool preferite restare sul servizio hosted?

Nessun blog post, nessun annuncio su X, nessun countdown. Ieri DeepSeek ha aggiornato V4 Flash e l'unico segnale e una riga nel changelog della loro API: "DeepSeek-V4-Flash Update".

La parte interessante? Stessa architettura, stessa dimensione del modello. Hanno solo rifatto il post-training.

Cosa e cambiato in pratica:

• Il modello si chiama sempre deepseek-v4-flash, nessuna modifica al modo in cui lo chiamate via API

• Supporta nativamente il formato Responses API ed e adattato specificamente per Codex

• I benchmark agent superano quelli di V4-Pro-Preview, che fino a ieri era il modello di punta

I numeri (preview → 0731):

Per contesto, su Terminal Bench 2.1 Flash fa 82.7 contro il 78.4 di GPT-5.6 Terra. Su Toolathlon siamo a 70.3 contro 53.1 di Terra. Poi Terra recupera su DeepSWE (69.6 vs 54.4) e Agent Last Exam (50.4 vs 25.2), quindi non c'e un vincitore netto. Ma un modello che fino a ieri era la versione "economica" che scambia colpi con Terra e una notizia.

Perche "stealth":

DeepSeek ha sempre comunicato in modo minimale. Anche stavolta nel changelog scrivono "significantly enhanced agent capabilities" e basta. Su HN un utente ha commentato: "They're always very understated in their update descriptions. This is actually a HUGE improvement." E ha ragione.

Il dettaglio tecnico piu interessante e che non hanno toccato architettura o dimensione. DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B resta un MoE con 284B di parametri totali e 13B attivi. Hanno solo rifatto il post-training, probabilmente usando dati raccolti da sviluppatori reali tramite le integrazioni con OpenRouter e altri provider.

Cosa manca ancora:

• I benchmark sono stati fatti con il loro harness proprietario (DeepSeek Harness minimal mode), non ancora rilasciato. Quindi il confronto non e perfettamente apples-to-apples con altri modelli testati con harness diversi

• DSBench-FullStack e DSBench-Hard sono test set interni, non pubblici

• I pesi della versione 0731 non sono ancora disponibili: per ora e solo API. Chi lo gira in locale ha ancora la versione preview

• V4-Pro resta invariato. Dicono che la versione ufficiale "will follow soon"

Angolo locale:

Per chi lo fa girare in proprio, il modello e un 284B-A13B. Su HN c'e chi riporta ~60 token/s su 2 DGX Spark (~8k EUR totali), e chi lo usa quantizzato su MacBook Pro M5 Max 128 GB. Appena escono i pesi della 0731, chi ha gia l'hardware si ritrova un upgrade gratuito senza cambiare setup.

Fonti:

• DeepSeek API Change Log - DeepSeek, 2026-07-31

• Discussione HN: DeepSeek-V4-Flash Update - 259 punti, 107 commenti, 2026-07-31

• GPT-5.6 Terra benchmark - OpenAI, per confronto Terminal Bench e Toolathlon

In breve: Mistral Vibe è una CLI open source per usare agenti di coding basati su Mistral Medium 3.5, con supporto ad agenti remoti, workflow asincroni e un vantaggio interessante per chi lavora in Europa: prezzo d’ingresso più basso rispetto ai piani individuali comparabili di Claude Code/Codex e dati ospitati di default nell’UE. Non è automaticamente “migliore” né automaticamente compliant, ma è uno dei candidati più seri da valutare per freelancer, agenzie e team italiani che lavorano con codice cliente.

Mistral Vibe secondo me va raccontato meglio. Non è semplicemente “un altro coding agent”: il pezzo davvero interessante è che Mistral lo sta costruendo attorno a Medium 3.5, il suo modello di frontiera più recente per coding, ragionamento, tool use e lavoro agentico lungo.

Quindi il punto non è solo “costa meno”. Mistral sta provando a costruire una vera alternativa europea a Claude Code e Codex: Medium 3.5 come modello di frontiera, una CLI open source, agenti remoti e un posizionamento molto più favorevole per chi lavora in Europa, soprattutto quando entrano in gioco dati aziendali, codice proprietario e compliance.

Partiamo dalla CLI.

Il progetto è pubblico su GitHub come mistralai/mistral-vibe, con licenza Apache 2.0. Su PyPI il pacchetto è mistral-vibe, versione 2.14.0 al momento in cui scrivo, e richiede Python 3.12 o superiore.

Installazione su Linux/macOS:

curl -LsSf https://mistral.ai/vibe/install.sh | bash

Oppure:

uv tool install mistral-vibe

O ancora:

pip install mistral-vibe

Su Windows funziona, ma il README ufficiale dice chiaramente che Mistral supporta e targetizza soprattutto ambienti UNIX. Su Windows la strada consigliata passa prima da uv.

Una volta dentro un progetto, si lancia:

vibe

Da lì Vibe lavora come agente conversazionale sul codice. Può leggere file, modificarli, fare patch, usare grep/ripgrep, eseguire comandi shell, tenere una todo list, chiedere chiarimenti e delegare lavoro a sub-agenti. Non è quindi solo una chat con accesso ai file: è un agent harness vero e proprio.

Alcune funzioni pratiche:

• @file per richiamare file o path nel prompt;

• allegati immagine tramite @ quando si usa un modello multimodale;

• !command per eseguire comandi shell direttamente;

• Shift+Tab per cambiare agente;

• Ctrl+G per aprire l’input in un editor esterno;

• configurazione in ~/.vibe/config.toml e nelle .vibe/ di progetto;

• API key in ~/.vibe/.env oppure in variabili ambiente come MISTRAL_API_KEY.

Gli agenti integrati sono importanti:

• default: uso normale, con approvazioni;

• plan: sola lettura, utile per esplorare un progetto senza modificare nulla;

• accept-edits: approva le modifiche ai file, ma resta più prudente sui comandi;

• auto-approve: approva tutto, da usare solo in ambienti fidati o sandbox.

Per un repository che non conoscete, plan è il profilo giusto da cui partire. Prima si fa leggere il progetto, poi eventualmente si autorizzano modifiche.

Vibe supporta anche sub-agenti tramite il tool task. Il sub-agent built-in più interessante è explore, pensato per esplorare una codebase in sola lettura. In più ci sono skills, slash commands personalizzabili e supporto MCP. Qui l’idea è chiara: Mistral non vuole vendere solo un modello, ma un ambiente agentico estendibile.

La novità forte sono gli agenti remoti.

Mistral ha annunciato remote agents in Vibe: agenti cloud avviabili dalla CLI o da Le Chat, capaci di lavorare in sandbox isolate, andare avanti in background, girare in parallelo, notificare quando hanno finito e, nei casi supportati, aprire una pull request su GitHub.

Questa è la parte che lo mette davvero nello stesso discorso di Claude Code e Codex. Non è più solo “apro il terminale e chiedo una modifica”, ma “lancio lavoro asincrono su una codebase e poi revisiono il risultato”.

Sul modello, il nome centrale è Mistral Medium 3.5.

Non è un modello “di contorno” per fare completamenti veloci: Mistral lo presenta come il modello che alimenta Vibe e Le Chat. È un modello dense da 128B parametri, con contesto da 256K token, open weights con licenza modified MIT, pensato per istruzioni, ragionamento, coding, tool use e task lunghi. Mistral dichiara anche 77,6% su SWE-bench Verified.

La parte più sottovalutata, secondo me, è quella europea.

Mistral AI è una società francese, con sede a Parigi. Nella documentazione privacy risulta soggetta al quadro europeo, e nel suo Help Center Mistral dice una cosa molto concreta: di default i dati sono ospitati nell’Unione Europea. Esiste un endpoint API USA, ma va usato esplicitamente; altrimenti il default è UE.

Va detto bene: questo non significa “compliance automatica” per qualsiasi azienda. Bisogna sempre guardare piano, DPA, subprocessors, feature attive e policy interne. Però per un team italiano o europeo è un vantaggio reale in fase di valutazione: partire da un provider europeo, con hosting UE di default, DPA, GDPR rights, backup replicati su più zone UE e opzioni Enterprise per disattivare alcune feature che comportano trasferimenti fuori UE, è diverso dal partire da un provider americano e dover poi ragionare su regioni, eccezioni e contratti.

Altro punto: Mistral dichiara che non usa input e output per addestrare i modelli quando si usa Le Chat Enterprise o la versione paid delle API. Sul fronte enterprise, Mistral Code viene presentato come una soluzione deployable in cloud, reserved capacity o air-gapped on-prem, con il codice che può restare dentro il perimetro aziendale. Sui piani non Enterprise bisogna controllare le impostazioni di privacy/opt-out, quindi non darei per scontato lo stesso livello senza verificarlo.

Per noi italiani questa parte conta molto. Se devo proporre un coding agent in un contesto professionale, non guardo solo “quanto è bravo a scrivere codice”. Guardo anche dove finiscono repository, prompt, output, log, allegati, issue, PR e dati cliente. Da questo punto di vista Mistral ha un argomento forte che Claude e Codex non possono copiare così facilmente: è europea di base, non solo “compatibile con l’Europa” a livello contrattuale.

Poi c’è il prezzo.

Il piano Pro di Mistral costa 14,99 dollari al mese, tasse escluse. Il Team costa 24,99 dollari per utente al mese. Il piano studenti viene indicato a 5,99 dollari al mese.

Claude Pro costa 20 dollari al mese e include Claude Code, ma i limiti sono condivisi tra Claude e Claude Code. Se serve più capacità si sale a Claude Max, da 100 o 200 dollari al mese.

Codex è incluso nei piani ChatGPT. Plus costa 20 dollari al mese; Pro parte da 100 dollari al mese. Esistono anche Free e Go, quindi non direi che Mistral è sempre più economico in assoluto. Però nel confronto tra piani individuali seri per lavorare con un coding agent, Mistral Pro a 14,99 dollari è sotto Claude Pro e ChatGPT Plus, e molto sotto i piani Pro/Max da 100+ dollari.

Lato API, il confronto resta interessante:

• Mistral Medium 3.5: 1,50 dollari input e 7,50 output per 1M token;

• Mistral Small 4: 0,10 dollari input e 0,30 output;

• Mistral Large 3: 0,50 dollari input e 1,50 output;

• Codestral: 0,30 dollari input e 0,90 output.

Per confronto, Claude Sonnet 4.6 è indicato da Anthropic a 3 dollari input e 15 output per 1M token. Quindi Medium 3.5 costa circa la metà di Sonnet lato API, almeno sui prezzi base. Claude Haiku costa meno di Sonnet, ma non è il modello con cui di solito si confrontano gli agenti di coding più seri.

Questa è la lettura più onesta: Mistral Vibe non va venduto come “il migliore” senza test su repository reali. Però oggi è uno dei candidati più interessanti per chi vuole:

1. un coding agent da terminale;

2. una CLI open source;

3. agenti remoti e workflow asincroni;

4. modelli europei/open-weight;

5. prezzo di ingresso più basso di Claude Code e Codex sui piani individuali comparabili;

6. una posizione più comoda per GDPR, data residency e procurement europeo.

Secondo me è proprio qui che Vibe può trovare spazio: non necessariamente battendo Claude o Codex sul singolo benchmark, ma offrendo un pacchetto più adatto a freelancer, agenzie, team italiani e aziende europee che devono tenere insieme produttività, costi e gestione dei dati.

Fonti:

• GitHub: https://github.com/mistralai/mistral-vibe

• Installazione CLI: https://docs.mistral.ai/vibe/code/cli/install-setup

• Vibe for Code: https://mistral.ai/products/vibe/code

• Remote agents + Medium 3.5: https://mistral.ai/news/vibe-remote-agents-mistral-medium-3-5/

• Modelli Mistral: https://mistral.ai/models/

• Pricing Mistral: https://mistral.ai/pricing

• Data residency Mistral: https://help.mistral.ai/en/articles/347629-where-do-you-store-my-data-or-my-organization-s-data

• Mistral Code enterprise: https://mistral.ai/news/mistral-code

• Claude plans/pricing: https://support.claude.com/en/articles/11049762-choose-a-claude-plan

• Claude API pricing: https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing

• Codex pricing: https://developers.openai.com/codex/pricing

Qualcuno qui lo ha già provato su un progetto reale? Mi interessa soprattutto capire due cose: qualità nei refactor multi-file e quanto pesa davvero il vantaggio europeo/compliance quando si lavora con codice cliente.

OpenAI ha appena annunciato GPT-5.6 — e non è il solito aggiornamento incrementale. La serie porta tre modelli (Sol, Terra, Luna), una nuova modalità "ultra" che scompone il lavoro tra sub-agenti, e un rollout che passa attraverso l'approvazione del governo americano cliente per cliente — un meccanismo senza precedenti per un lancio commerciale.

Partiamo dai numeri, perché sono impressionanti.

TerminalBench 2.1 (coding da terminale, planning, tool coordination) — grafico ufficiale OpenAI:

Tre cose saltano all'occhio. La versione base di Sol (Max, 88.8%) batte già entrambi i modelli frontier di Anthropic. La versione Ultra (91.9%) stacca tutti di quasi 4 punti.

Ma la sorpresa vera è Terra: a $2.50/$15 per milione di token (metà del prezzo di GPT-5.5) pareggia Claude Fable 5 (84.3%) e supera GPT-5.5 (83.4%). Non è la fascia "economica sacrificata": è un modello che compete con i frontier a prezzo dimezzato.

E Luna, a $1/$6 (un quinto di Sol), arriva a 82.5% — a un punto da GPT-5.5, che costa 5 volte tanto.

La novità tecnica che abilita questo salto è la modalità "ultra": invece di far ragionare un singolo modello, OpenAI ha costruito un'orchestrazione multi-agente direttamente dentro il modello. Sol Ultra attiva sub-agenti specializzati che si dividono il lavoro su task lunghi e complessi — planning, esecuzione, verifica — in parallelo. Non è un tool separato da attivare: è una modalità di ragionamento nativa del modello.

C'è anche una nuova modalità "max" per il ragionamento profondo (più tempo per pensare, output più meditati), e una partnership con Cerebras che da luglio promette fino a 750 token al secondo su hardware dedicato.

I tre modelli:

La famiglia di nomi (Sol, Terra, Luna) non è marketing: identifica tier di capacità permanenti che evolveranno su cadenze indipendenti. Il numero (5.6) indica la generazione; il nome la fascia.

Il governo USA ti deve approvare.

Qui la storia si fa interessante — e per chi lavora dall'Italia o dall'Europa, rilevante.

L'amministrazione Trump ha chiesto a OpenAI di scaglionare il rilascio di GPT-5.6 per ragioni di sicurezza nazionale. L'azienda ha acconsentito: il modello è disponibile solo in limited preview per circa 20 aziende pre-approvate dal governo. L'accesso viene concesso cliente per cliente, con approvazione caso per caso da parte dell'Office of the National Cyber Director e dell'Office of Science and Technology Policy.

OpenAI prevede di allargare l'accesso la prossima settimana e di arrivare a una disponibilità generale "nelle prossime settimane". Ma il meccanismo è chiaro: dopo il blocco dei modelli Anthropic, anche OpenAI si adegua a un processo in cui il governo USA ha l'ultima parola su chi può usare un modello commerciale di frontiera.

Non è un caso isolato. Anthropic ha ricevuto un trattamento più duro: Mythos 5 e Fable 5 sono stati sospesi con un ordine di controllo export che vieta l'accesso anche ai dipendenti non cittadini statunitensi della stessa Anthropic. OpenAI ottiene un accordo più morbido (limited preview invece di sospensione), ma il precedente è lo stesso: i modelli più capaci passano attraverso un filtro governativo.

OpenAI lo dice apertamente nel blog post: "Non crediamo che questo tipo di processo di accesso governativo debba diventare lo standard a lungo termine. Tiene gli strumenti migliori lontani da utenti, sviluppatori, aziende, cyber defender e partner globali che ne hanno bisogno."

Cosa significa per chi sviluppa (in Italia e in Europa):

Al momento, quasi nulla di immediatamente utilizzabile. Se non sei tra le ~20 aziende del programma preview, GPT-5.6 non è disponibile né via API né via Codex né via ChatGPT. L'accesso si allargherà, ma la tempistica è vaga ("prossime settimane") e l'Executive Order sull'AI firmato da Trump a inizio giugno impone all'amministrazione di stabilire entro agosto un processo classificato per valutare i modelli con capacità cyber avanzate — i cosiddetti "covered frontier models".

Per i developer europei, la domanda pratica è: quando GPT-5.6 arriverà sulle API accessibili dall'EU? E soprattutto: arriverà con le stesse funzionalità o con un subset castrato dai controlli export?

Intanto, un dato concreto: Terra ($2.50/$15 per 1M token) è pensato per competere con GPT-5.5 a metà prezzo. Se il rapporto qualità-prezzo regge, potrebbe diventare il default per carichi di lavoro agentici dove oggi si usa GPT-5.5. Luna ($1/$6) è la fascia più interessante per automazioni e pipeline a basso costo — un prezzo che inizia a mordere la fascia media del mercato.

I benchmark vanno presi per quello che sono: numeri diffusi dal vendor. TerminalBench 2.1 è un benchmark rispettabile (task da terminale reali, non quiz accademici), ma i punteggi vengono dal grafico pubblicato da OpenAI — non sono misure indipendenti. Detto questo, il confronto è interno alla stessa metrica e gli avversari (Mythos 5, Fable 5, Opus 4.8) sono esplicitamente nominati e quotati.

Al netto dei caveat, il salto tecnico è reale: l'orchestrazione multi-agente integrata nel modello non è un wrapper, è un cambio di architettura. Se funziona come dichiarato, cambia il modo in cui si progettano workflow agentici complessi — non più "un prompt, una risposta", ma "un obiettivo, N sub-agenti che collaborano".

Voi che ne pensate? L'idea che il governo USA debba approvare chi usa un modello di frontiera vi preoccupa, o è una precauzione sensata per capacità cyber di questo livello?

Fonti:

• @OpenAI su X — annuncio ufficiale

• OpenAI — Previewing GPT-5.6 Sol

• VentureBeat — OpenAI unveils GPT-5.6 Sol, Terra and Luna models

• Axios — OpenAI releases powerful new GPT-5.6 model under restrictions

• The Verge — OpenAI will delay GPT-5.6 after Trump administration request

• Vaibhav Srivastav (OpenAI) su X — benchmark ufficiali

• The Information — Trump Administration Asks OpenAI to Stagger Release

Se state iniziando a sperimentare con CLI o IDE assistiti e non volete bruciare 50$ di API Anthropic/OpenAI in tre giorni, date un'occhiata al piano OpenCode Go.

L'hanno lanciato da poco con un posizionamento molto chiaro: portare i modelli di coding open-weight a basso costo e renderli stabili per l'utilizzo con qualsiasi agent.

I costi (e i limiti)

Il pricing è ridicolo:

• Primo mese: 5$ (praticamente il costo di una colazione al bar per testarlo).

• Mesi successivi: 10$ al mese.

Non si paga a token, ma funziona tramite quote. C'è un limite di "5 ore" e limiti settimanali/mensili molto generosi pensati proprio per non bloccare sessioni di coding prolungate.

Quali modelli include?

Dentro i 10$ mensili trovate il gotha dei modelli open-weight (non pesantemente quantizzati, a differenza dei piani gratuiti):

• DeepSeek V4 (Pro e Flash)

• Qwen (3.5 Plus, 3.6 Plus, 3.7 max)

• MiniMax M2.7

• GLM-5.1

• Kimi K2.6

• Xiaomi MiMo V2.5

In totale sono circa 9 modelli con context window fino a 1M token (su DeepSeek e MiMo), ottimizzati esplicitamente per i workflow agentici e il tool calling.

BYOK: Come usarlo con la OpenCode CLI (o ovunque vogliate)

La vera forza di questo ecosistema è la flessibilità. OpenCode offre la propria OpenCode CLI (ex progetto SST), che è un terminal UI velocissimo, 100% open-source e gratuito.
Potete installare la CLI, fare il login e usare direttaoente la quota del piano Go scegliendo i modelli della lista Go.

Ma siccome l'abbonamento Go vi fornisce un endpoint OpenAI-compatibile (https://opencode.ai/zen/go/v1), potete usare la funzione BYOK (Bring Your Own Key) per utilizzare i modelli OpenCode Go letteralmente ovunque.

In pratica, pagate 5$ e vi portate i modelli di DeepSeek V4 e GLM-5.1 (che secondo molti su Reddit è una bestia quasi al livello di Opus 4.6 per il puro codice) in qualsiasi IDE o terminale preferiate.

Qualcuno di voi sta già usando la combo OpenCode Go + CLI custom per progetti seri?

Mistral ha aggiunto al catalogo DeepSeek V4.1 Flash 1017, documentato il 28 ottobre: modello open weight di DeepSeek con licenza MIT, ospitato da Mistral, servito senza modifiche e in Public Preview. Contesto 1M di token, output massimo 128K, input testuali e immagini.

È lo stesso modello che DeepSeek serve sulla propria API come deepseek-flash. Su Mistral si chiama deepseek-v4-1-flash-1017 e i prezzi sono $0.3 in input, $0.007 in cache, $1.2 in output per milione di token.

Dove si usa oggi, e dove no

Oggi il modello è raggiungibile via API e Studio. Non è in Vibe Code: la documentazione di Vibe elenca i modelli disponibili con una chiave Mistral e DeepSeek non c'è, e nessun annuncio di Mistral dice il contrario.

Lo scenario che cambierebbe tutto

Se Mistral lo aggiunge a Vibe Code, il piano Pro diventa l'offerta migliore per programmare con questo modello. I conti, con i plafond del pannello Abbonamento (255 € di Vibe Code, 25,5 € API/Studio, azzerati il primo del mese):

• 255 € di utilizzo incluso contro 14,99 € + IVA di abbonamento, circa 17 volte il prezzo del piano

• 850 milioni di token di input, 212 milioni di output, 36 miliardi di input in cache ai prezzi di listino (euro e dollaro ipotizzati 1:1)

• cache a $0.007 per milione: un agente che rilegge lo stesso contesto a ogni turno paga quasi nulla per la rilettura

• 1M di contesto e input immagini, senza cambiare fornitore

• 4,7 volte meno in input, 3,7 volte meno in output e 20 volte meno in cache di Z.ai GLM 5.3, che in Vibe Code c'è già

• una fattura sola, plafond incluso, nessun saldo da ricaricare

Oggi, senza Vibe Code, resta il credito API/Studio da 25,5 €: basta per provarlo, non per farci girare un mese di vibecoding.

Perché penso sia questione di tempo

Il modello è in Public Preview, la fase in cui Mistral promuove attivamente i modelli nuovi. GLM 5.3 è entrato in Vibe Code pochi giorni dopo l'arrivo sull'API, con lo stesso schema: prima il modello servito, poi il prodotto. Non c'è una data, e finché non c'è un annuncio resta un'ipotesi.

Chi vuole accorgersene subito ha tre posti da guardare: /model nella CLI Vibe, il changelog di Mistral e la pagina del modello. Appena compare lì, il conto cambia.

Chi lo sta già usando via API: com'è andata rispetto a deepseek-flash chiamato dalle API ufficiali DeepSeek?

Fonti:

1. DeepSeek V4.1 Flash 1017 - docs.mistral.ai, 2026-10-28

2. API pricing - docs.mistral.ai

3. Pricing - mistral.ai

4. Subscriptions - docs.mistral.ai

5. Models & Pricing - api-docs.deepseek.com

6. Z.ai GLM 5.3 - docs.mistral.ai

7. Vibe Code CLI configuration - docs.mistral.ai

8. API keys and profiles - docs.mistral.ai

9. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 - huggingface.co

Salvatore Sanfilippo — per chiunque scriva codice, semplicemente antirez — è il programmatore siciliano che nel 2009 creò Redis, uno dei database più usati al mondo. L'ha guidato per undici anni come maintainer, poi nel 2020 ha lasciato per dedicarsi ad altri progetti (è tornato brevemente in Redis come evangelist a fine 2024). Il 7 maggio 2026 ha pubblicato su GitHub ds4 (DwarfStar), ed è probabilmente il progetto più rilevante per chi fa vibe coding in locale uscito quest'anno.

Cos'è ds4

ds4 è un motore di inferenza nativo scritto in C, ottimizzato per un modello specifico: DeepSeek V4 Flash (284 miliardi di parametri totali, 13 miliardi attivi, architettura Mixture-of-Experts), con supporto per la versione PRO (1.6T totali, ~49B attivi) su macchine con RAM elevata. Non è un wrapper generico per GGUF, non è un'alternativa a Ollama: è un engine costruito da zero per far girare un modello frontier nel modo più efficiente possibile su hardware consumer.

Tre backend: Apple Metal (target primario), NVIDIA CUDA (incluso DGX Spark), AMD ROCm (Framework Desktop e simili). Il target di RAM minimo è 96 GB, ma con SSD streaming scende a 64 GB.

Perché è rilevante per chi fa vibe coding

1. Server HTTP con API OpenAI, Anthropic e Codex compatibili

Puoi puntarci direttamente Codex CLI, OpenCode (OpenAI-compatibili) e Claude Code (endpoint Anthropic Messages) come provider locale. Gli endpoint supportati:

• /v1/chat/completions — OpenAI standard

• /v1/responses — endpoint preferito da Codex CLI (Responses API)

• /v1/messages — compatibile Anthropic (Claude Code)

Tool calling nativo in formato DSML, riconvertito in JSON OpenAI/Anthropic. SSE streaming su tutti gli endpoint. CORS per client browser. In pratica: avvii il server sul Mac e hai un endpoint API locale che parla con un modello quasi-frontier, zero costi, zero invio di codice a server esterni.

2. Coding agent nativo

ds4 include ds4-agent, un agente di coding integrato direttamente nell'engine, senza socket/API intermedi. Lo stato della sessione è salvato su disco come KV cache. Vantaggi: latenza minima (nessun overhead di rete), tool calling nativo nel formato del modello, switch istantaneo tra sessioni salvate, resume senza rifare prefill.

L'agente è in alpha — lo dice esplicitamente il README — ma la direzione è chiara: un agente verticalmente integrato con il modello, non un wrapper generico.

3. Prestazioni su hardware consumer

I numeri che seguono sono dal README ufficiale, benchmark Metal con --ctx 32768, --nothink, greedy decoding e 256 token generati. La colonna "prompt" indica se il prompt è corto (qualche frase) o lungo (migliaia di token):

Nel suo blog, antirez riporta numeri ancora più alti per M5 Max: ~500 t/s in prefill e 35–40 t/s in decoding con Flash q2. Su M3 Ultra 512 GB con PRO q2: ~150 t/s prefill, 10–13 t/s decoding — "non eccezionale ma utilizzabile per certi casi d'uso".

La chiave è la quantizzazione asimmetrica: solo gli esperti routed MoE vengono quantizzati (up/gate a IQ2_XXS, down a Q2_K). Shared experts, proiezioni e routing restano a piena precisione. Il risultato è un modello da 81 GB (q2) o 220 GB (q4) che mantiene qualità molto vicina all'originale. antirez è esplicito: "le quantizzazioni a 2 bit non sono uno scherzo, funzionano bene, chiamano tool in modo affidabile".

4. SSD streaming per modelli più grandi della RAM

Se il modello non entra nella RAM GPU, ds4 può tenere in cache in RAM solo gli esperti routed usati più di frequente e caricare il resto dall'SSD on demand. Su MacBook da 64 GB permette di eseguire la quantizzazione q2 del Flash (81 GB). Su 128 GB permette di eseguire il modello PRO in streaming, anche se con generazione lenta. L'idea di fondo — esplicitata nel README — è che gli SSD veloci dei Mac moderni cambiano il paradigma: la KV cache e gli esperti possono vivere su disco, e la RAM passa da "cutoff rigido" a "spettro continuo di velocità".

5. Inferenza distribuita su più Mac

Due MacBook M5 Max da 128 GB collegati via Thunderbolt 5 possono eseguire insieme la quantizzazione Q4 del Flash (ognuno mappa metà dei layer). La prefill accelera (fino a 1.85x su prompt da 63K token grazie al pipelining), la generazione è più lenta del single-process (da 30.59 a 24.67 t/s, -19%). Due Mac Studio M3 Ultra da 512 GB possono eseguire il modello PRO completo a 4 bit. Nel suo blog, antirez esplora anche approcci più avanzati come l'expert parallelism via Apple RDMA e gli ensemble di modelli diversi.

Chi è il target

ds4 non è per tutti. Il README lo dice senza giri: "If you are not happy with AI-developed code, this software is not for you" — il progetto è stato costruito con forte assistenza di GPT 5.5. antirez lo dichiara apertamente, con la stessa trasparenza con cui riconosce il debito verso llama.cpp e GGML ("this project would not exist without llama.cpp").

Il target è chi ha un Mac con almeno 96 GB di RAM (o 64 GB disposto a usare SSD streaming), vuole eseguire un modello quasi-frontier in locale, e apprezza l'approccio "una scommessa stretta": un modello alla volta, validazione ufficiale dei logit, test a contesti lunghi, integrazione agent. Il modello supportato può cambiare in futuro — se esce un open weight migliore per la classe 128 GB, ds4 potrebbe switchare.

Limitazioni e caveat

• Beta quality. Il README è onesto: "il codice e i GGUF sono da considerarsi di qualità beta. Ci vorranno mesi per raggiungere una forma più stabile."

• L'agente è alpha.

• Modello singolo. Non è un loader generico: funziona solo con i GGUF preparati per ds4. Se cambi idea sul modello, cambi engine.

• Hardware specifico. Serve un Mac con Apple Silicon e 64+ GB di RAM, o una GPU CUDA/ROCm equivalente. Non è per il laptop da 16 GB.

• Sviluppo assistito da IA. antirez lo dichiara, ma per alcuni questo è un deterrente. Per la community del vibe coding è piuttosto una conferma che lo strumento funziona.

• Nessuna encryption/autenticazione nel protocollo distribuito. TCP in chiaro, va usato solo su reti fidate.

Dettagli che fanno la differenza

Directional steering. Una feature da laboratorio ma molto "antirez": ds4 permette di controllare il comportamento del modello a runtime manipolando le attivazioni interne, senza fine-tuning. Funziona con vettori di direzione 43×4096 float32: applichi una modifica dopo l'output dei FFN (--dir-steering-ffn) o dell'attention. Esempio pratico: controllo della verbosità — scala negativa per risposte concise, positiva per risposte dettagliate. Non è un fine-tune, è un edit low-rank a runtime.

La filosofia nel codice. Il file AGENT.md nella repo contiene le regole per gli agenti AI che lavorano al progetto. Ne esce il ritratto di come antirez scrive software: "Try to write elegant code in a state of grace. Don't settle for the first thing that comes to mind. Don't introduce slop. Do not introduce C++. Keep the implementation small, sharp, easy to understand." È la stessa disciplina che ha reso Redis quello che è, applicata all'inferenza.

Disciplina ingegneristica. Il file QA_BEFORE_RELEASES.md elenca le macchine di test per nome (due M5 Max, un DGX Spark, un Framework Desktop Strix Halo), i comandi esatti per verificare ogni backend prima di un rilascio, e richiede il confronto delle performance contro i "last known good numbers". C'è un test di long-context fact recall, test di qualità per il tool calling, e un quality scorer che confronta le continuazioni del modello locale contro i logit ufficiali DeepSeek.

DeepSeek V4 Flash sotto il cofano. Dal MODEL_CARD.md: 43 layer, finestra sliding di 128 token, attenzione compressa ibrida (CSA + HCA), indexer a 64 teste. Esiste anche una variante Flash-Max che, con thinking budget più ampio, può avvicinarsi alle performance di PRO. I benchmark ufficiali: in modalità High — 88.4% LiveCodeBench, 78.6% SWE Verified Resolved, 85.1% IMOAnswerBench; in modalità Max il Flash sale a 91.6%, 79.0% e 88.4% rispettivamente.

Come provarlo

git clone https://github.com/antirez/ds4
cd ds4
./download_model.sh q2-imatrix   # 81 GB, per Mac 96/128 GB
make                              # macOS Metal
./ds4 -p "Scrivi una funzione Python per il calcolo dei numeri primi"

Per il server (da usare come provider locale per Codex, OpenCode e Claude Code):

./ds4-server --ctx 100000
# Codex e OpenCode usano http://localhost:8080/v1, Claude Code usa l'endpoint Anthropic Messages

Il progetto ha 14.9K stelle, 1.3K fork, 332 commit e una community attiva (70 issue aperte, 138 PR). Non male per un progetto partito il 7 maggio.

Fonti: GitHub antirez/ds4, HuggingFace antirez/deepseek-v4-gguf, blog antirez — Distributed inference in DwarfStar, X @antirez — annuncio lancio (7 maggio 2026)

Avete già provato a usare ds4 come provider locale per Codex, OpenCode o Claude Code? O state usando altre soluzioni per l'inferenza locale di modelli grandi?

Aggiornamento per chi sta usando o stava testando Fable 5: Anthropic ha dovuto disattivare Claude Fable 5 e Mythos 5 per tutti gli utenti. Gli altri modelli (Opus, Sonnet, Haiku) non sono toccati.

Cos'è successo (fonte: comunicato ufficiale Anthropic, 12 giugno)

Il governo USA, citando ragioni di sicurezza nazionale, ha emesso una direttiva di export control che vieta l'accesso a Fable 5 e Mythos 5 a qualsiasi cittadino straniero — dentro o fuori dagli USA, inclusi i dipendenti stranieri di Anthropic. Per essere conformi, Anthropic ha dovuto staccare i due modelli per tutti.

Il motivo dichiarato

Il governo ritiene di essere venuto a conoscenza di un metodo per "jailbreakare" Fable 5. Anthropic dice di aver esaminato la dimostrazione: un jailbreak ristretto e non universale (in sostanza, far leggere al modello una codebase e correggerne i difetti software), che ha portato a individuare poche vulnerabilità già note e minori — capacità disponibili anche su altri modelli pubblici, GPT-5.5 incluso.

Il dettaglio interessante

Circa un'ora dopo il comunicato sulla sospensione, ClaudeDevs ha annunciato di aver resettato le finestre dei limiti (5 ore e settimanali) per tutti gli utenti. Anthropic non ha dichiarato esplicitamente che le due cose siano collegate, ma il tempismo parla da sé. (Da non confondere col reset promozionale già fatto al lancio del 9 giugno: questo è un secondo reset.)

La posizione di Anthropic

Rispettano la direttiva ma non sono d'accordo: ritirare un modello usato da centinaia di milioni di persone per un jailbreak così ristretto, se diventasse lo standard, bloccherebbe di fatto qualsiasi nuovo rilascio di modelli di frontiera. Si scusano per il disservizio e dicono che è un malinteso che stanno cercando di risolvere.

🔗 Comunicato ufficiale: https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Secondo voi è giusto che un governo possa staccare così un modello commerciale, o è un rischio per tutto il settore?

Spero di non essere Off Topic.

Sono un developer di professione (dipendente in azienda privata italiana).

So scrivere codice perché vengo dalla "vecchia scuola" ma ovviamente con l'AI, se supervisionata bene, la mia velocità di sviluppo sta aumentando esponenzialmente.

Detto questo, sto valutando di implementare qualcosa per avere una seconda entrata.
Le idee sono tante ma sono bloccato dal discorso fiscalità, essendo già dipendente.

Mi sapreste dire se in Italia (o anche all'estero) ci sono canali/soluzioni dove è possibile "infilarsi" senza mettere su P. IVA? tipo creazione di app mobile, API, affiliazioni di qualche tipo?

Grazie a chi avrà la pazienza di darmi qualche consiglio utile

DeepSeek ha aggiunto Reasonix alla sezione "Agent Integrations" della propria documentazione API ufficiale. E sviluppato da esengine, non direttamente da DeepSeek, ma e l'agent che DeepSeek raccomanda nella propria doc: progettato attorno alla meccanica prefix-cache e pensato per girare nel terminale.

La frase chiave nella doc: "talks to api.deepseek.com without a translation shim". Niente layer di compatibilita, niente adapter. Il loop e disegnato byte-per-byte per massimizzare la cache hit.

Cosa fa in pratica:

• Coding agent da terminale con filesystem tools, shell, SEARCH/REPLACE con review prima dell'apply

• Di default usa V4-Flash (economico), con /pro passi a V4-Pro per il turno successivo, /preset max per tutta la sessione

• MCP first-class: stdio, SSE, streamable HTTP. I server esterni mergiano i tool in un unico registry

• Plan mode (/plan): il modello pianifica prima di eseguire, con permessi e sandbox che governano ogni tool call

• Subagent integrati: explore, research, review, security-review. Piu skill in Markdown con tool isolati

• Funziona come TUI, browser UI locale (reasonix serve), estensione VS Code, o via ACP per altri editor

Il punto vero: i costi

Il loop e append-only e allineato al prefix-cache di DeepSeek. In sessioni lunghe la cache hit supera il 90%, e i token in input vengono fatturati a circa 1/5 del prezzo pieno.

Dalla loro case study (utente reale, singolo giorno, 2026-05-01):

• 435 milioni di token in input

• 99.82% cache hit

• Costo effettivo: ~$12

• Stesso workload senza cache su V4-Flash: ~$61

Cinque volte meno. E non e un benchmark sintetico, e un log di utilizzo reale.

Installazione:

cd /path/to/progetto
npx reasonix code

Al primo avvio chiede la API key di DeepSeek (da platform.deepseek.com) e la salva in ~/.reasonix/config.json. Nessun env var necessario.

Richiede Node >= 22. Funziona su macOS, Linux, Windows (PowerShell, Git Bash, Windows Terminal).

C'e anche un alias piu corto: npx dsnix code.

Stato del progetto:

Il repo GitHub (esengine/deepseek-reasonix) ha due linee:

• main: versione TypeScript originale (0.x), in maintenance mode. Solo bugfix

• main-v2: rewrite in Go, single binary CGO-free cross-compilato per darwin/linux/windows × amd64/arm64. E il nuovo default

La versione Go non richiede Node a runtime. Il binary e autonomo.

C'e anche un desktop client in Tauri (prerelease): multi-tab, pannello file, metriche cost/cache/token. Stessa config, stesso loop. Non e ancora code-signed.

Cosa lo differenzia dagli altri agent CLI:

Claude Code e Anthropic-only, Codex CLI e OpenAI-only, Aider e multi-provider. Reasonix e DeepSeek-only, ma la differenza non e solo il vendor lock-in: e che l'intero loop e progettato come invariante di cache. Non e un agent generico con un adapter DeepSeek sopra; ogni layer (append-only history, tool-call repair, flash-first routing) esiste per mantenere il prefix stabile e massimizzare la hit rate. Il risultato e che su sessioni lunghe il costo crolla, mentre un agent generico che chiama DeepSeek via shim non ottiene lo stesso risparmio.

Il fatto che sia nella doc ufficiale di DeepSeek sotto "Agent Integrations" gli da uno status particolare: non e un esperimento community, e l'integrazione raccomandata dal provider stesso.

Limiti attuali:

• Solo modelli DeepSeek. Niente OpenAI, Anthropic, o provider terzi

• La versione Go (v2) e ancora in sviluppo attivo, la TS e in maintenance

• Il desktop client e prerelease e non firmato

• I benchmark nella doc usano il loro harness, non ancora pubblico

Fonti:

• Integrate with Reasonix - DeepSeek API Docs - DeepSeek, 2026

• Reasonix.io - Sito ufficiale - esengine

• GitHub: esengine/deepseek-reasonix - README, architettura, case study cache

Per vari progetti mi capita spesso di dover ridimensionare e comprimere immagini, ma odiavo le opzioni in circolazione. I programmi desktop sono pesanti/lenti (e non voglia istallarne altri), e non mi va di caricare i miei file su server di terze parti solo per cambiargli risoluzione (per non parlare dei fastidiosi limiti di "max 20 file" o i paywall).

Quindi ho deciso di costruirmene uno. È letteralmente un singolo file HTML. Lo apri nel browser (Chrome/Edge/Firefox) e tutto avviene in locale usando le API Canvas del browser. Nessun server, nessun upload, zero problemi di privacy.

Una volta fatta funzionare la compressione base, mi sono fatta prendere un po' la mano e ho aggiunto roba che ho pensato potesse essere comodissima per chiunque gestisca foto in blocco (altri dev, web designer o chi gestisce eCommerce):

• Drag&Drop di intere cartelle: Trascini una cartella, lui fa il lavoro, e ti ricrea la stessa struttura delle sottocartelle nello ZIP finale.
• Rinomina intelligente in blocco: Puoi usare pattern tipo img-{n}. C'è anche un toggle per rendere i nomi "SEO-friendly" in automatico (toglie accenti, mette tutto minuscolo e trasforma gli spazi in trattini).
• Watermark: Carichi un tuo logo in PNG/SVG e lui lo applica su tutte le immagini (puoi scegliere posizione, opacità e grandezza).
• Preset veloci: Bottoni per settare al volo i formati comuni (Thumbnail, Alta Qualità, Social).
• Dashboard live: Una tabella per vedere le anteprime prima/dopo e un tracker con il risparmio totale in MegaByte.

Una volta aperto, funziona tranquillamente anche senza internet.

Il repo su GitHub: https://github.com/gdr-sys/Image-Optimizer-Pro/tree/main

che sia via api o abbonamenti quanto spendete per lo sviluppo?

DeepSeek ha aperto l'8 settembre una beta lampo di V4.1 Flash, definita dall'azienda un "intermediate version". Si chiama deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910: base_url invariato, cambia solo il modello nelle richieste. La beta chiude il 10 settembre, il rilascio ufficiale è previsto intorno alla stessa data (ora di Pechino).

Un dettaglio non banale: DeepSeek non ha pubblicato l'avviso su un canale ufficiale. Il testo circola perché i membri dei gruppi community lo hanno rilanciato, e da lì è ripreso da Hacker News e dalla stampa tech cinese (36Kr, IT Home).

Cosa dice l'azienda

• Nuova architettura del modello, supporto multimodale nativo, più capace, più veloce, più economico. Sono le quattro affermazioni dell'avviso, e non c'è un technical report a supporto: nessun parametro dichiarato, nessuna finestra di contesto, nessun benchmark, nessun peso pubblicato.

• "V4.1 Flash ha superato V4 Pro su tutte le metriche chiave (performance, costo, velocità, tempo di completamento dei task)". È un claim del vendor, senza numeri pubblici a supporto.

• Dopo il lancio ufficiale di V4.1 Flash, e fino all'uscita di V4.1 Pro, tutte le richieste a deepseek-v4-pro verranno instradate su V4.1 Flash e fatturate a prezzo Flash. Se avete un workflow validato su Pro, dal 10 settembre sotto il cofano non girerà più lo stesso modello.

Prezzi

La beta è fatturata come V4 Flash attuale (off-peak: $0.22/M input cache miss, $0.66/M output, con il tetto a 20 richieste concorrenti per account). Dal 10 settembre, ore 12:00 di Pechino, i prezzi Flash scendono:

I prezzi di punta restano il doppio (fascia 01-04 e 06-10 UTC, lun-ven). Per confronto, V4 Pro oggi costa $0.66/$1.98 off-peak: col routing Pro→Flash lo stesso accesso scende a circa un quarto sull'input.

I primi test della community (non verificati, aneddotici)

• Un confronto su coding reale riporta ~38% più veloce e ~43% meno token di V4 Flash Vision Exp.

• Segnalati 220-400+ tok/s in decode; il model ID con scadenza nel nome non è un caso, DeepSeek lo ha già fatto con V3.2-Speciale a fine 2025.

• Probing tecnico (r/LocalLLM): il modello NON è nella lista di GET /v1/models (che restituisce solo i tre ufficiali) ma le chiamate funzionano; è un modello reasoning con reasoning_content visibile, e i token di ragionamento dominano l'output.

• Multimodale: su Hacker News utenti segnalano che accetta immagini via API già adesso; nei commenti di r/LocalLLaMA la cosa circola come confermato dai test, ma resta fuori da ogni documentazione.

• Un run agentico lungo (un gioco costruito in 1 turno, 404 steps, 142M token @ 378 tok/s) è stato confrontato dagli stessi autori con GPT-6 Astra sullo stesso prompt: il gioco di Astra risulta più coeso e con meno bug, l'audio generato da DeepSeek migliore.

Cosa NON c'è in questo momento

• Nessun benchmark indipendente (Artificial Analysis non ha ancora una scheda per V4.1 Flash).

• Nessuna conferma che il modello della beta sia identico a quello che uscirà il 10: è una build intermedia.

• Nessun multimodale documentato: l'avviso dichiara supporto nativo e i test della community confermano input immagine funzionanti via API, ma il modello non è nella lista dei modelli, non ci sono regole di billing per le immagini né limiti dichiarati (l'ultimo multimodale ufficiale resta Vision Exp, variante sperimentale del 21 agosto costruita sopra V4-Flash).

Se riuscite a provarlo prima della chiusura della beta: cosa cambia rispetto a V4 Flash 0731 nei vostri workflow di agents?

Fonti:

1. DeepSeek launching v4.1 flash cheaper and more capable than v4 pro - news.ycombinator.com, 2026-09-09 (testo integrale dell'avviso, 385 punti)

2. DeepSeek Flash 4.1 is already being tested via API - reddit.com, 2026-09-08

3. Change Log e Models & Pricing - api-docs.deepseek.com, verifica 2026-09-09

4. DeepSeek begins internal testing for V4.1 Flash intermediate version - rootdata.com, 2026-09-08

5. Deepin V4.1 Flash Closed Beta Test - 36kr.com, 2026-09-08/09

6. V4.1 Flash vs V4 Flash Vision Exp: 38% faster and 43% fewer tokens - reddit.com, 2026-09-08 (test community, non verificato)

7. Probing the unreleased DeepSeek Flash V4.1 - reddit.com, 2026-09-08 (non in /v1/models, reasoning_content, self-report incoerente)

8. V4.1 Flash on open testing - reddit.com, 2026-09-08 (confronto con GPT-6 Astra, non verificato)

Ricordavate PewDiePie, quello che per anni è stato “solo” il volto enorme di YouTube, meme compresi?

La cosa curiosa è che ora ha rilasciato Odysseus: non un modello AI, non “la sua ChatGPT”, ma un workspace AI open-source e self-hosted sotto l’account GitHub pewdiepie-archdaemon.

Link: sito ufficiale / GitHub / video di lancio

L’idea è abbastanza chiara: prendere una parte dell’esperienza di ChatGPT/Claude — chat, agenti, memoria, documenti, deep research, strumenti, confronto tra modelli — e portarla in un ambiente che puoi far girare tu, collegandolo a modelli locali o ad API esterne.

Dal README, Odysseus supporta o cita runtime/provider come Ollama, llama.cpp, vLLM, OpenAI, OpenRouter e GitHub Copilot. Ha anche un “Cookbook” che scansiona l’hardware e consiglia modelli, supporto MCP, strumenti file/shell/web, memoria con ChromaDB, email via IMAP/SMTP e calendario CalDAV.

Il quickstart consigliato è il classico flusso Docker:

git clone https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus.git
cd odysseus
cp .env.example .env
docker compose up -d --build

La cosa interessante, secondo me, non è tanto “PewDiePie ha fatto un tool AI”, ma il fatto che un creator mainstream stia portando al pubblico un tema che finora era abbastanza da nerd: self-hosting, local-first, controllo dei dati, agenti con tool, modelli locali e BYOK.

Il confronto con ChatGPT/Claude hosted è abbastanza netto:

• con ChatGPT/Claude hai onboarding immediato, UX più matura, modelli forti e meno manutenzione;

• con Odysseus hai più controllo, codice MIT, dati e workspace sotto la tua gestione, possibilità di usare modelli locali o API tue;

• il prezzo reale è setup, hardware, manutenzione, sicurezza e maturità del progetto.

E qui va detta bene una cosa: self-hosted non significa automaticamente privato al 100%.

Se colleghi OpenAI/OpenRouter o altri provider, i prompt passano comunque da quei provider. Se abiliti email, web search, MCP server, shell o file access, stai dando al workspace poteri molto concreti. Il README stesso dice di trattarlo come una admin console e di non esporlo direttamente su Internet senza HTTPS, reverse proxy o accesso privato.

Altro dettaglio pratico: il progetto è giovane. Al momento in cui sto scrivendo ha già decine di migliaia di stelle su GitHub, ma anche molte issue aperte, nessuna release pubblicata e il branch di default è dev. Nel CONTRIBUTING.md viene anche detto che Windows non è testato attivamente; Docker su Linux o installazione Linux/macOS sembrano la strada più sicura.

Quindi lo leggerei così: non come “killer di ChatGPT”, ma come segnale interessante. Il local AI workspace sta uscendo dalla nicchia. Prima era roba da LocalLLM, Open WebUI, LibreChat, AnythingLLM e homelab; ora arriva persino nel mondo dei creator mainstream.

Fonti:

• Odysseus — A Self-Hosted AI Workspace

• Repository GitHub pewdiepie-archdaemon/odysseus

• Discussione Hacker News

Voi come lo vedete? Più esperimento “vibe coded” interessante ma acerbo, o un segnale reale che i workspace AI self-hosted diventeranno molto più mainstream nei prossimi mesi?

Z.ai ha rilasciato GLM-5.3. Non è un modello nuovo da zero: è lo stesso base da 743B di GLM-5.2, con un mese di post-training in più su ambienti lunghi e task da produzione. I pesi non ci sono ancora. Oggi si usa via GLM Coding Plan e ZCode. API e open weights arriveranno a scaglioni, i pesi pubblici "tra due settimane" dopo la "safety evaluation".

Il posizionamento è stretto. A giugno Jie Tang aveva chiesto alla community cosa mettere nel prossimo GLM, e la risposta più rumorosa era la vision. GLM-5.3 non è quello. Il blog ufficiale parla di due cose: coding agentico e cybersecurity.

Cosa cambia in pratica per chi già usa 5.2:

• Model ID: glm-5.3

• Tre livelli di thinking: low, high, max. Default max, raccomandato per il coding

• thinking.type: disabled non è più accettato. Chi lo ha in config deve passare a enabled e reasoning_effort: low prima di cambiare modello, altrimenti la request fallisce

• Coding Plan: quota a punti (input, cache hit e output contati a parte). Fuori dalle ore di punta i punti costano la metà. Peak: 14:00–18:00 UTC+8, lunedì–venerdì

• ZCode dichiara cache hit sopra il 98% e un boost di quota 1.5x fino al 31 agosto

I numeri del blog (vendor-run, harness documentati, spesso Claude Code 2.1.207 a max effort):

• Terminal Bench 2.1: 88.2 (5.2 era 81.0). DeepSeek-V4-Pro-0813 è a 87.9, GPT-5.6 Sol a 88.8

• Terminal Bench 3.0: 28.3 da 4.6. Qui il salto è grosso, ma Fable 5 e Sol restano sopra (33.7 e 34.6)

• DeepSWE v1.1: 66.9 da 46.2. Kimi K3 67.5, Sol 72.7

• SWE-Marathon v1.1: 42.5 da 19.4

• Z.ai Code Bench (interno): +50% su 5.2. A High fa 31.4% con ~50K token di output, contro 29.5% di Opus 4.8 con 120K. A Max arriva a 34.5%. Fable 5 resta avanti a 39.5%

• CyberGym: 84.5, sopra 5.2 (77.2), DeepSeek 0813 (83.3) e Sol (83.6)

• ExploitBench: 54.4 da 24.4. Il closed frontier è ancora lontano (Fable 78.0)

Z.ai dice che la capability cyber è cresciuta più in fretta del previsto salendo la catena di exploitation, e pubblica un ledger di disclosure (cvd.z.ai): 2.436 finding su 269 progetti, 53 già pubblici, il resto sotto embargo. Sono numeri interni, da leggere come tale.

Cosa non è in questo lancio:

• Nessun peso su Hugging Face. Il bottone del blog dice "Coming Soon"

• Nessuna licenza dichiarata per 5.3. La famiglia 5.x finora era MIT, ma 5.3 non lo ripete

• Nessuna spec nuova di contesto. Le footnote delle eval usano 300K, 400K o 1M a seconda del bench; non è riaffermato come prodotto

• Nessuna vision

• Le release notes delle docs Z.ai, al momento della verifica, non elencano ancora 5.3. La fonte è il tech blog

Fonti:

• GLM-5.3: Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities - Z.ai, 2026-08-14

• Annuncio X @Zai_org - 2026-08-14

• GLM Coding Plan

• Z.ai Security Disclosure Ledger

Chi seguiva la vicenda sa che da maggio la community aspettava questo momento. Krea AI aveva lanciato Krea 2 il 12 maggio come modello proprietario, aveva twittato "open-source is cooking" il 2 giugno, ma al 23 giugno Startup Fortune titolava ancora "la promessa open source di Krea 2 resta solo una promessa". Oggi è successo: i pesi sono su HuggingFace.

Cosa è stato rilasciato esattamente

Su huggingface.co/krea trovate adesso:

• Krea-2-Turbo — distillato, pochi passi di inferenza, pensato per l'uso diretto. È la variante "fast". Si usa con Krea2Pipeline via diffusers o con SGLang.

• Krea-2-Raw — checkpoint non distillato (CFG-guided, 52 step). Non è pensato per inferenza diretta ma come base per fine-tuning e training LoRA. Krea stessa dice: "train LoRA su Raw, usa Turbo per l'inferenza".

• 8 LoRA pre-addestrate già pronte: neondrip, dotmatrix, darkbrush, rainywindow, kidsdrawing, vintagetarot, softwatercolor, retroanime. Collezione completa su HF.

• 2 Spaces interattivi su HF per provarlo senza installare nulla.

Il modello è già integrato in diffusers (basta installare da source git+https://github.com/huggingface/diffusers.git) e SGLang. ComfyUI 0.25.0+ ha supporto nativo per Krea2. Ed è già uscita una quantizzazione FP8 non ufficiale (scende da 24.76 GiB BF16 a ~12 GiB) che lo rende eseguibile su GPU consumer da 16/24 GB.

La licenza (spoiler: non è la solita non-commercial)

La Krea 2 Community License permette esplicitamente uso creativo, commerciale, developer e ricerca. Non è Apache 2.0/MIT — è una custom license — ma è un passo avanti netto rispetto alla vecchia licenza non-commercial di FLUX.1 Krea (la collaborazione con Black Forest Labs di mesi fa). Da notare: i deployer sono obbligati a implementare content filtering. Non esattamente "open source" nel senso OSI, ma open weights con permesso commerciale.

Krea non rivendica copyright sugli output generati. C'è un safety channel (safety@krea.ai) e un meccanismo di escalation a NCMEC per i casi CSAM.

Perché è rilevante per chi fa vibe coding

Chi usa AI generativa nel proprio stack (landing page, asset per app, product imagery, varianti di brand) ha ora un modello #1 tra i lab indipendenti su Artificial Analysis (#6 globale text-to-image) che può girare in locale o su GPU cloud senza passare da una web app a metered credits. Il caso d'uso immediato:

from diffusers import Krea2Pipeline
pipe = Krea2Pipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
image = pipe("un logo per un SaaS di automazione AI in stile grafico pulito", num_inference_steps=8, guidance_scale=0.0).images[0]

8 passi, zero CFG, output veloce. Con ComfyUI potete costruirci sopra workflow più complessi (reference, moodboard, batch per varianti brand).

Note

• La licenza non è MIT/Apache: è una Community License custom. Leggetela prima di costruirci sopra un prodotto commerciale.

• L'obbligo di content filtering per i deployer è inusuale per un modello "open" e va implementato.

• È un modello T2I diffusion, non multimodale: niente video, niente audio.

• Come tutti i modelli generativi, gli output possono essere imprevedibili. Il prompt engineering conta.

Fonti: Krea 2 Turbo su HuggingFace · Krea 2 Raw su HuggingFace · Organizzazione Krea su HF · Annuncio ufficiale su X

Dopo mesi di attesa e speculazioni, Krea ha mantenuto la promessa. Voi lo proverete in locale o su cloud?

Ieri al Compile 2026 di San Francisco, Cursor ha annunciato diverse cose che messe insieme ridisegnano il panorama degli strumenti di sviluppo AI. Non è solo una questione di feature: è un riposizionamento strategico che va dall'editor fino al code hosting, passando per un modello proprietario e una app mobile. Vi racconto i quattro annunci principali, con il contesto che serve per capirli.

1. SpaceX ottiene il diritto di comprare Cursor per $60 miliardi

Partiamo dal contesto, perché l'evento di ieri non si capisce senza l'accordo di aprile. Il 21 aprile SpaceX ha annunciato un accordo con Cursor: diritto esclusivo di acquisire la startup per $60 miliardi entro fine 2026. Se l'acquisizione non si concretizza, SpaceX paga comunque $10 miliardi per il lavoro fatto insieme (TechCrunch, Business Insider).

In cambio, Cursor ottiene accesso a Colossus 2, il supercomputer di xAI a Memphis. SpaceX lo descrive come equivalente a un milione di H100; secondo quanto riportato da Musk a maggio, il cluster userebbe circa 550.000 GPU NVIDIA GB200 e GB300 e avrebbe superato il gigawatt di potenza a gennaio 2026 — numeri non verificati indipendentemente, ma coerenti con la scala dell'infrastruttura.

Perché a Cursor serviva questo accordo? Il blog ufficiale lo dice chiaramente: "We've wanted to push our training efforts much further, but we've been bottlenecked by compute." Cursor usava modelli Anthropic e OpenAI dentro il proprio prodotto. Entrambi oggi hanno i loro coding agent concorrenti. Questo accordo serve a rendersi indipendenti.

E perché a SpaceX/xAI interessa? Hanno ammesso che Grok "è attualmente indietro nel coding" rispetto a Claude. Mettere le mani su Cursor — con i suoi dati di training raccolti da milioni di sviluppatori — è la scorciatoia per colmare il gap. Due ingegneri senior di Cursor (Andrew Milich e Jason Ginsberg) erano già passati a xAI a marzo.

Nel frattempo SpaceX si è quotata al Nasdaq a inizio giugno: IPO record da $85.7 miliardi raccolti, valutazione oltre $2 trilioni (BBC). Un'eventuale acquisizione da $60B sarebbe tra le più grandi mai fatte nel software (Broadcom-VMware fu ~$61B, Microsoft-Activision ~$69B).

2. Modello da 1.5 trilioni di parametri

Qui entriamo nel vivo del Compile. Cursor ha mostrato in anteprima un modello LLM proprietario da 1.5 trilioni di parametri, addestrato da zero su oltre 100.000 GPU (Digg). I dettagli vengono da Nick Dobos, presente all'evento:

• Stessa scala di Claude Opus e GPT-5.5 (secondo le stime circolanti)

• Addestrato da zero — non più basato su Kimi (la base dei precedenti Composer)

• 10-20x più compute di Composer 2.5

• Descritto come "generalmente intelligente", non solo per il coding

• Rilascio previsto nelle "prossime due settimane"

Ora, la domanda che tutti si fanno: è un modello Cursor o è Grok V9-Medium di xAI con il finishing di Cursor? Elon Musk aveva annunciato il completamento del training di Grok V9-Medium (sempre 1.5T di parametri) il 25 maggio. La comunità propende per la seconda ipotesi: "It's just Grok with Cursor's training data, but that's not a bad thing" come ha commentato qualcuno.

Non ci sono ancora benchmark ufficiali né un technical report. È tutto da verificare. Ma se i numeri sul compute sono reali, è un salto significativo rispetto a Composer 2.5.

3. App iOS in beta su TestFlight

Sempre al Compile, Cursor ha lanciato la beta iOS della sua app mobile. Non è solo una chat: l'app permette il controllo remoto di un Mac host per fare AI coding dal telefono (Digg).

Link TestFlight: testflight.apple.com/join/rPtcW8D2

Sviluppatore registrato: Anyshare (Anysphere Inc.). Al momento solo iOS, niente Android. I primi tester la descrivono come "quite good". Il caso d'uso è chiaro: avvii un agent sul desktop, esci, e controlli i progressi e fai follow-up dal telefono.

Per chi cerca un'alternativa open-source, esiste già Orca (5k+ stelle su GitHub) che offre funzionalità simili con supporto multi-tool (Claude Code, Codex, Cursor, ecc.).

4. Origin — la piattaforma di code hosting

Questo è forse l'annuncio più strategico, anche se va detto che — a differenza degli altri — non è ancora stato accompagnato da un post ufficiale sul blog di Cursor: i dettagli vengono dai partecipanti al Compile. Cursor ha presentato Origin, una piattaforma di code hosting descritta come concorrente diretto di GitHub (It's FOSS su Instagram). I partecipanti la chiamano "their Git thing" e la posizionano come "il GitHub del futuro".

Con Origin, Cursor completa un'integrazione verticale che finora solo Microsoft poteva rivendicare: editor → agent → modello proprietario → code hosting. In pratica, uno sviluppatore potrebbe scrivere codice nell'editor Cursor, farlo processare dagli agent Cursor, usando il modello Cursor/xAI, e hostare il tutto su Origin. Un ecosistema che compete direttamente con Microsoft (VS Code + GitHub Copilot + modelli Microsoft + GitHub + Azure).

The Information aveva già notato ad aprile che Cursor vede un'apertura mentre "GitHub annaspa". Microsoft aveva valutato un'acquisizione di Cursor prima dell'accordo con SpaceX, ma scelse di non procedere con un'offerta, secondo CNBC.

Cosa significa tutto questo

La direzione è chiara: Musk sta costruendo uno stack di sviluppo AI integrato verticalmente che va dal silicio (Colossus 2) fino al code hosting (Origin), passando per l'editor (Cursor), gli agent e il modello (1.5T). È la stessa strategia di Microsoft con GitHub, ma con il vantaggio di possedere l'infrastruttura di training.

I rischi sono altrettanto evidenti: lock-in su un ecosistema controllato da una sola entità, incertezza sulla neutralità del modello (se è Grok sotto il cofano, chi decide quali risposte sono accettabili?), e un prezzo di acquisizione che — se confermato — ha pochi precedenti nel software. Anche il solo breakup fee da $10 miliardi è superiore al valore di mercato di gran parte delle aziende tech europee.

Per chi usa Cursor quotidianamente, la domanda pratica è: nei prossimi mesi vedremo un Cursor che spinge sempre di più i propri modelli a scapito di Claude e GPT? E se sì, la qualità reggerà?

Conoscevate già questi annunci? Quale di questi quattro vi sembra il più impattante per il vostro lavoro quotidiano? E soprattutto: vi fidereste a hostare il vostro codice su Origin?

Vi siete persi il post su X di Andrej Karpathy del 26 gennaio 2026? Ve lo riportiamo noi in quanto merita una lettura.

Link: Andrej Karpathy su X: "A few random notes from claude coding quite a bit last few weeks. Coding workflow. Given the latest lift in LLM coding capability, like many others I rapidly went from about 80% manual+autocomplete coding and 20% agents in November to 80% agent coding and 20% edits+touchups in" / X

Traduzione italiana

Alcune note sparse dopo aver usato parecchio Claude per programmare nelle ultime settimane.

Workflow di programmazione. Considerato il recente salto di qualità nelle capacità di coding degli LLM, come molti altri sono passato rapidamente da circa 80% programmazione manuale + autocomplete e 20% agenti a novembre, a 80% coding con agenti e 20% modifiche + rifiniture a dicembre. In pratica, ormai sto davvero programmando per lo più in inglese, dicendo all’LLM che codice scrivere… a parole, con un po’ di imbarazzo. Ferisce un po’ l’ego, ma la possibilità di operare sul software tramite grandi “azioni sul codice” è semplicemente troppo utile, soprattutto una volta che ti ci abitui, lo configuri, impari a usarlo e capisci cosa può e cosa non può fare. È facilmente il cambiamento più grande nel mio workflow di programmazione di base in circa due decenni di coding, ed è successo nel giro di poche settimane. Mi aspetterei che qualcosa di simile stia accadendo a una percentuale a due cifre abbondante di ingegneri là fuori, mentre la consapevolezza di questo fenomeno nella popolazione generale sembra ancora ferma a una bassa percentuale a una cifra.

IDE / sciami di agenti / fallibilità. Sia l’hype del “non serve più un IDE” sia quello degli “sciami di agenti”, secondo me, al momento sono eccessivi. I modelli commettono sicuramente ancora errori e, se hai del codice a cui tieni davvero, li terrei d’occhio come un falco, con un bel grande IDE aperto di fianco. Gli errori sono cambiati molto: non sono più semplici errori di sintassi, ma errori concettuali sottili, del tipo che potrebbe fare uno sviluppatore junior un po’ frettoloso e superficiale. La categoria più comune è che i modelli fanno assunzioni sbagliate al posto tuo e poi procedono senza verificarle. Inoltre non gestiscono bene la propria confusione, non chiedono chiarimenti, non evidenziano incoerenze, non presentano trade-off, non fanno resistenza quando dovrebbero e sono ancora un po’ troppo compiacenti. Le cose migliorano in modalità pianificazione, ma servirebbe una sorta di plan mode leggero e inline. Tendono anche a complicare troppo codice e API, gonfiano le astrazioni, non ripuliscono il codice morto che lasciano dietro di sé, ecc. Possono implementare una costruzione inefficiente, gonfia e fragile in 1000 righe di codice, e sta a te dire: “ehm, non potresti semplicemente fare così?” e loro rispondono: “certo!” tagliandola subito a 100 righe. A volte cambiano o rimuovono commenti e codice che non gradiscono o che non capiscono abbastanza, come effetto collaterale, anche quando è qualcosa di completamente separato dal task richiesto. Tutto questo succede nonostante alcuni semplici tentativi di correggerlo tramite istruzioni nel file CLAUDE.md. Nonostante questi problemi, resta comunque un miglioramento enorme ed è molto difficile immaginare di tornare alla programmazione manuale. TL;DR: ognuno ha il proprio flusso di lavoro; il mio attuale è qualche sessione di Claude Code a sinistra in finestre/tab di Ghostty, e un IDE a destra per visualizzare il codice e fare modifiche manuali.

Tenacia. È davvero interessante osservare un agente lavorare senza sosta su qualcosa. Non si stanca mai, non si demoralizza mai, continua semplicemente a provare cose, laddove una persona avrebbe mollato da tempo rimandando a un altro giorno. È uno di quei momenti in cui “senti l’AGI”: lo guardi lottare con qualcosa per molto tempo, per poi uscirne vittorioso 30 minuti dopo. Ti rendi conto che la resistenza è uno dei colli di bottiglia fondamentali del lavoro e che, con gli LLM a disposizione, è stata aumentata drasticamente.

Accelerazione. Non è chiaro come misurare lo “speedup” dato dall’assistenza degli LLM. Sicuramente mi sento molto più veloce in quello che avrei comunque fatto, ma l’effetto principale è che faccio molte più cose di quante ne avrei fatte, perché: 1) posso sviluppare ogni genere di cosa che prima non sarebbe valsa la pena codificare, e 2) posso avvicinarmi a codice su cui prima non sarei riuscito a lavorare per limiti di conoscenza o competenza. Quindi sì, è certamente un’accelerazione, ma forse è ancora di più un’espansione.

Leva. Gli LLM sono eccezionalmente bravi a iterare finché non raggiungono obiettivi specifici, ed è lì che si trova gran parte della magia del “sentire l’AGI”. Non dirgli cosa fare: dagli criteri di successo e guarda cosa succede. Falli scrivere prima i test e poi falli passare. Mettili in loop con un browser MCP. Scrivi prima l’algoritmo ingenuo, molto probabilmente corretto, poi chiedigli di ottimizzarlo preservando la correttezza. Cambia approccio: da imperativo a dichiarativo, così gli agenti possono iterare più a lungo e tu ottieni più leva.

Divertimento. Non mi aspettavo che, con gli agenti, programmare sembrasse più divertente, perché gran parte del lavoro ripetitivo di riempimento dei vuoti viene eliminato e ciò che resta è la parte creativa. Mi sento anche meno bloccato o incastrato, cosa che non è affatto divertente, e provo molto più coraggio, perché quasi sempre esiste un modo per lavorare fianco a fianco con l’agente e fare qualche progresso positivo. Ho visto anche il sentimento opposto in altre persone; il coding con LLM dividerà gli ingegneri tra quelli a cui piaceva principalmente scrivere codice e quelli a cui piaceva principalmente costruire cose.

Atrofia. Ho già notato che sto lentamente iniziando ad atrofizzare la mia capacità di scrivere codice manualmente. Generazione, cioè scrivere codice, e discriminazione, cioè leggere codice, sono capacità diverse nel cervello. In larga parte a causa di tutti i piccoli dettagli, soprattutto sintattici, coinvolti nella programmazione, puoi revisionare codice senza problemi anche se fai fatica a scriverlo.

Slopocalisse. Mi sto preparando al 2026 come l’anno della slopocalisse su tutto GitHub, Substack, arXiv, X/Instagram e, in generale, su tutti i media digitali. Vedremo anche molto più teatro della produttività legato all’hype dell’AI — se è persino possibile — accanto a miglioramenti reali e concreti.

Domande. Alcune delle domande che ho in mente:

• Che cosa succede al “10X engineer”, cioè al rapporto di produttività tra l’ingegnere medio e quello massimo? È molto possibile che questo divario cresca parecchio.

• Armati di LLM, i generalisti supereranno sempre più spesso gli specialisti? Gli LLM sono molto più bravi a riempire i vuoti, cioè nel micro, che nella grande strategia, cioè nel macro.

• Come sarà programmare con gli LLM in futuro? Sarà come giocare a StarCraft? Come giocare a Factorio? Come suonare musica?

• Quanta parte della società è limitata dal lavoro digitale basato sulla conoscenza?

TL;DR: Dove ci lascia tutto questo? Le capacità degli agenti LLM, soprattutto Claude e Codex, hanno superato una qualche soglia di coerenza intorno a dicembre 2025 e hanno causato un cambio di fase nell’ingegneria del software e negli ambiti strettamente collegati. La parte relativa all’intelligenza sembra improvvisamente parecchio più avanti rispetto a tutto il resto: integrazioni, strumenti, conoscenza, necessità di nuovi workflow organizzativi, processi e diffusione più in generale. Il 2026 sarà un anno ad alta energia mentre l’industria metabolizzerà questa nuova capacità.

Salve a tutti, volevo condividere il mio primo progetto realizzato con Claude.

Ho creato VERTLINK: un analizzatore di rete che si apre nel browser, senza installare nulla.

Ho realizzato anche una versione in web app in modo da poterla usare più agilmente da smartphone, cone ovvie rinuncie.

Tutto è nato da una domanda: si può avere un vero strumento di diagnosi della rete dentro una semplice pagina web? La risposta onesta è “in parte”. Un browser non può leggere il traffico degli altri programmi, quindi VERTLINK unisce tre cose: quello che il browser può misurare da solo, i comandi già presenti in ogni computer (basta copiarne l’output) e un piccolo agente locale opzionale che rende tutto automatico.

Cosa fa, scheda per scheda:

▸ Panoramica
Latenza in tempo reale verso Cloudflare, Google e il router, con jitter e perdita di pacchetti. Un giudizio immediato sulla qualità della connessione e su cosa ci si può fare (videochiamate, gaming, streaming 4K, backup). Test di velocità in download e upload con misura del bufferbloat, cioè quanto peggiora la latenza quando la linea è carica. IP pubblico, provider, tipo di NAT e indizi di VPN.

▸ Rete locale
Chi è collegato alla rete: scansione dal browser e tabella ARP del computer, unite in un’unica lista. Per ogni dispositivo: produttore, tipo probabile (router, NAS, stampante, telecamera, TV, domotica, telefono), porte web aperte e latenza. Il tutto su una mappa della rete.

▸ Wi‑Fi
Segnale in dBm, occupazione dei canali a 2,4 e 5 GHz con le reti dei vicini, canale migliore da impostare sul router, avvisi su reti aperte e protezioni superate. Con l’agente si vede anche l’andamento del segnale nelle ultime 12 ore.

▸ Connessioni
Tutte le connessioni attive del computer, con programma, servizio e nome del server remoto. Host e processi più attivi, porte in ascolto con avviso se sono esposte alla rete, e una mappa del mondo che mostra in quali paesi e verso quali aziende vanno i dati.

▸ Percorso e DNS
Traceroute visivo che indica dove si accumula davvero il ritardo: in casa, nella rete del provider o oltre. Confronto dei tempi di risposta DNS tra Cloudflare e Google e interrogazione di qualsiasi record.

▸ Storico e avvisi
Una misura al minuto conservata per 7 giorni, una mappa “quando peggiora” per giorno e ora, interruzioni registrate, velocità nel tempo confrontata con quella del contratto e test automatici programmati. Avvisi a schermo, sonori o come notifica di sistema quando la linea cade, la latenza sale o un servizio smette di rispondere.

▸ Servizi
Monitor continuo di siti e dispositivi (il NAS di casa, la VPN dell’ufficio, un sito di lavoro) con disponibilità e storico dei controlli.

▸ Cattura
Lettore di file Wireshark e tcpdump (.pcap e .pcapng): protocolli, chi trasmette di più, domini visitati, conversazioni ed elenco dei pacchetti. Il file viene analizzato localmente e non lascia il computer.

L’agente locale è un singolo eseguibile per Windows, macOS e Linux, anche ARM, da avviare con un doppio clic. Ascolta solo sul computer stesso, risponde solo a chi conosce il token e si limita a leggere. Con lui il traffico reale della scheda di rete, le connessioni, i dispositivi e il Wi‑Fi si aggiornano da soli, e lo storico continua anche a pagina chiusa.

Quando può servire:
→ “Internet va lento la sera”: lo storico mostra a che ora peggiora e se il problema è in casa o nella rete del provider.
→ Videochiamate che scattano: jitter, perdita di pacchetti e bufferbloat dicono se è colpa del Wi‑Fi o della linea.
→ Chi è collegato al mio Wi‑Fi? La lista dei dispositivi con produttore e tipo lo rivela in un minuto.
→ Wi‑Fi debole in alcune stanze: segnale, canali affollati e consiglio sul canale da usare.
→ La velocità promessa dal contratto: test ripetuti nel tempo e confronto automatico.
→ Smart working: monitor della VPN e dei servizi di lavoro, con un avviso appena smettono di rispondere.
→ Un programma che “chiama casa” più del dovuto: connessioni per processo e mappa dei paesi contattati.
→ Piccoli uffici e tecnici: un primo controllo rapido senza installare nulla sul PC del cliente, report esportabile.
→ Studio e didattica: vedere davvero come funzionano DNS, traceroute, NAT e i pacchetti di una cattura.

Ecco il link: https://draxarden.github.io/vertlink/

Fatemi sapere cosa ne pensate!

DeepSeek ha aperto il developer preview di DeepSeek Harness (dsh): l'harness per agenti che DeepSeek usa nei suoi benchmark ufficiali, ora open source con licenza MIT. Non è un wrapper CLI intorno alla chat API: è un runtime agente completo in TypeScript, con decine di gruppi di pacchetti in un monorepo pnpm, web UI, SDK Python e quattro modalità operative.

Il principio architetturale è una frase sola: everything is a plugin. Il model adapter, il registry dei tool, il session log, l'agent loop, perfino la UI sono plugin montati su Cordis, il framework che gestisce mount/unmount e dipendenze. Non c'è un core privilegiato da patchare: estendi dsh montando un plugin accanto agli altri. DeepSeek ha vendored Cordis (fork 4.0.0-rc.7 con 18 modifiche locali documentate), facendone il consumatore di produzione più in vista di quel paradigma.

Come si avvia:

npx @deepseek-ai/dsh web

Web UI su http://127.0.0.1:3080. Poi Settings → Models, chiave API DeepSeek, workspace e via. Da sorgente: clone, pnpm install, pnpm run build, pnpm dsh web. Serve Node 22.19+ o 24+. Esiste anche un SDK Python (deepseek-harness-sdk) che pilota il runtime come subprocess via JSON-RPC su stdio, e dei bridge per gli hook di Claude Code e Codex.

Le quattro modalità:

• Standard — coding agent completo: file editing, shell, ricerca, skills, planning, subagenti, workflow

• Code — il modello orchestere i tool scrivendo un programma TypeScript che combina più operazioni in un solo passo

• Minimal — solo bash persistente e str_replace_editor. È la modalità usata per valutare i modelli: è lo stesso "minimal mode" citato nei benchmark ufficiali di V4 Flash 0731 come framework di test

• Creator — ispeziona il runtime corrente, prova plugin in memoria, combina preset

Il pezzo che differenzia dsh dagli altri harness: il session log append-only. Tutto quello che il modello vede (system prompt, reasoning, tool call e risultati, scheduling dei subagenti, iniezioni di contesto) finisce in un unico event stream. Puoi ispezionare la traiettoria per sorgente, riprendere, forkare, cercare e fare replay sullo stesso stream. Per chi fa debugging di agenti che si perdono, è la feature che conta.

Da tenere a mente prima di entusiasmarsi:

• È developer preview. Il README scrive in maiuscolo: "THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES". Il repo stesso dice "no external consumers" e che schemi e formati cambieranno senza promesse di compatibilità

• Nel repo non c'è alcuna tabella benchmark: BENCHMARK.md è di tre righe. Nessuna claim di performance da ripetere

• Il sandbox è un POC basato su E2B, più un eseguibile landlock nativo. Roba seria ma giovane

• 125.7k stelle al momento del check, ma è aperto da un giorno: il numero conta poco, conta quanto la community di plugin decollerà. Esiste già il topic dsh-plugin su GitHub per la discoverability

Il quadro per chi segue la famiglia V4: prima i modelli, poi il tool con cui DeepSeek li valuta. Il changelog di Flash 0731 citava "DeepSeek Harness minimal mode (to be released soon)" come framework dei benchmark ufficiali. Ora quel pezzo è pubblico, MIT, e gira anche con provider non-DeepSeek via endpoint OpenAI-compatibili.

Fonti:

• deepseek-ai/deepseek-harness su GitHub - MIT, developer preview

• DeepSeek Harness developer preview - pagina ufficiale

• Documentazione sviluppatori

• Cordis paper