Topic / Trend Rising

L’ecosistema LLM cinese cresce spinto dall’open source

I laboratori cinesi rilasciano potenti LLM open source come LongCat, OpenPangu, GLM-5.2 e Hy3 con licenze permissive, alimentando l’inference locale e sfidando il dominio occidentale.

Detected: 2026-07-06 · Updated: 2026-07-06

Articoli Correlati

2026-07-03 DigiTimes

La cinese Z.ai lancia GLM-5.2 e sfida OpenAI e Anthropic

Con GLM-5.2, Z.ai intensifica la competizione globale nell'AI generativa, puntando ai big occidentali. L'annuncio accende i riflettori sulle capacità cinesi di sviluppare LLM competitivi e sul ruolo della sovranità dei dati nelle scelte di deployment...

#Hardware #LLM On-Premise #Fine-Tuning
2026-07-03 LocalLLaMA

DeepSeek V4 Flash con 1M token in locale: la patch open-source per RTX 5090

Uno sviluppatore ha creato una patch CUDA per llama.cpp che permette a DeepSeek V4 Flash di operare con un contesto di un milione di token su una singola RTX 5090, riducendo la VRAM necessaria da circa 256 GB a soli 31 GB e raggiungendo velocità di p...

#Hardware #LLM On-Premise #DevOps
2026-07-02 The Next Web

GLM-5.2: il modello cinese che sfida i big a un costo irrisorio

Z.ai ha rilasciato GLM-5.2, quarto nella classifica dei modelli più performanti, con capacità in coding e agentica vicine ai leader di mercato. Il costo è una frazione di quello di Anthropic o OpenAI, sollevando interrogativi su come questo cambierà ...

#Hardware #LLM On-Premise #DevOps
2026-06-29 The Next Web

DeepSeek e i 7,4 miliardi: cosa significa per chi vuole modelli on-premise

DeepSeek, laboratorio di Hangzhou, ha chiuso un round record da 7,4 miliardi di dollari con una valutazione oltre i 50 miliardi. Un segnale della valanga di capitali che sta alimentando l’AI cinese e che potrebbe accelerare la diffusione di modelli a...

#Hardware #LLM On-Premise #Fine-Tuning
2026-06-29 LocalLLaMA

DeepSeek V4 atterra su llama.cpp: ora gira in locale

Una pull request della community aggiunge il supporto a DeepSeek V4 in llama.cpp, abilitando l'inference on-premise e su hardware consumer. Si apre una nuova fase per il deployment privato del modello.

#Hardware #LLM On-Premise #DevOps
← Torna ai Topic