Un utente di Reddit ha condiviso un confronto tra il modello linguistico Qwen3.5B e i modelli di pari dimensioni disponibili circa due anni fa. L'immagine generata con Gemini mostra un notevole miglioramento nelle prestazioni.

Progressi nel campo degli LLM

Il post sottolinea come i modelli da circa 9 miliardi di parametri di due anni fa fossero a malapena utilizzabili, mentre Qwen3.5B offre prestazioni decisamente superiori. Questo progresso è significativo perché permette di eseguire modelli più potenti anche su hardware meno performante o in contesti con risorse limitate. Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare, come evidenziato dai framework analitici di AI-RADAR su /llm-onpremise.

Implicazioni per l'utilizzo locale

La maggiore efficienza dei modelli come Qwen3.5B rende più fattibile l'utilizzo di LLM in locale, aprendo la strada a nuove applicazioni e casi d'uso che richiedono bassa latenza, sovranità dei dati o semplicemente l'assenza di una connessione internet affidabile.