{"id":381,"date":"2026-05-19T18:16:09","date_gmt":"2026-05-19T18:16:09","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:48:08","modified_gmt":"2026-08-01T06:48:08","slug":"open-source-llm-leaderboard-hardware-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/","title":{"rendered":"Classifica dei modelli linguistici di grandi dimensioni open source 2026: Hardware necessario per eseguire ciascun modello top"},"content":{"rendered":"<p>Nel 2026 il panorama degli LLM open source \u00e8 il pi\u00f9 solido di sempre: \u00e8 possibile raggiungere prestazioni paragonabili a quelle di GPT-4 con pesi aperti, superarle in compiti specifici ed eseguirli tutti in locale, purch\u00e9 si disponga dell\u2019hardware adeguato. La domanda \u00e8: quale modello \u00e8 effettivamente il migliore, e quale costo hardware comporta la sua esecuzione?<\/p>\n<p>Questa \u00e8 la classifica 2026 dei principali LLM a peso aperto, abbinata al livello esatto di hardware richiesto per ciascuno.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Miglior modello open source di classe frontiera:<\/strong> Llama 3.1 405B (richiede oltre 200 GB di memoria).<\/li>\n<li><strong>Miglior modello da 70 miliardi di parametri:<\/strong> Qwen 2.5 72B Instruct \u2014 supera Llama 3 70B nella maggior parte dei benchmark nel 2026.<\/li>\n<li><strong>Miglior modello da 30 miliardi di parametri:<\/strong> Qwen 2.5 32B \u2014 eseguibile su una GPU da 24 GB in quantizzazione Q5.<\/li>\n<li><strong>Miglior modello da 7\u201314 miliardi di parametri:<\/strong> Phi-4 14B \u2014 ragionamento eccezionale per le sue dimensioni.<\/li>\n<li><strong>Miglior modello MoE (ad alto consumo di memoria, veloce per token):<\/strong> DeepSeek V3 (236B \/ 21B attivi).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7458c2693ca\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 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href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#What_to_actually_run_by_use_case\" >Cosa eseguire effettivamente, in base all\u2019uso previsto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Quantization_tradeoffs\" >Compromessi legati alla quantizzazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Pros_and_cons_open_vs_closed_in_2026\" >Punti di forza e di debolezza (modelli open vs closed nel 2026)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#The_software_lever_your_inference_engine_changes_the_answer\" >Il fattore software: il motore di inferenza influenza la risposta<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_2026_leaderboard\"><\/span>La classifica 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Punteggi compositi nei benchmark (MMLU + HumanEval + MATH + IFEval, media normalizzata):<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Posizione<\/th>\n<th>Modello<\/th>\n<th>Parametri<\/th>\n<th>Composito<\/th>\n<th>Pubblicato<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>1<\/td>\n<td><strong>Llama 3.1 405B<\/strong><\/td>\n<td>405 miliardi densi<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">87.4<\/td>\n<td>Lug 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>2<\/td>\n<td>DeepSeek V3<\/td>\n<td>236 miliardi MoE (21 miliardi attivi)<\/td>\n<td>86.8<\/td>\n<td>Dic 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>3<\/td>\n<td>Mistral Large 2<\/td>\n<td>123 miliardi densi<\/td>\n<td>84.2<\/td>\n<td>Lug 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>4<\/td>\n<td>Qwen 2.5 72B Instruct<\/td>\n<td>72 miliardi densi<\/td>\n<td>83.7<\/td>\n<td>Set 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>5<\/td>\n<td>Llama 3 70B Instruct<\/td>\n<td>70 miliardi densi<\/td>\n<td>82.5<\/td>\n<td>Apr 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>6<\/td>\n<td>Command R+ 104B<\/td>\n<td>104 miliardi densi<\/td>\n<td>81.3<\/td>\n<td>Apr 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>7<\/td>\n<td>Mixtral 8x22B<\/td>\n<td>141 B MoE (39 B attivi)<\/td>\n<td>80.1<\/td>\n<td>Apr 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>8<\/td>\n<td>Qwen 2.5 32B Instruct<\/td>\n<td>32 B densi<\/td>\n<td>79.4<\/td>\n<td>Set 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>9<\/td>\n<td>Phi-4 (14 B)<\/td>\n<td>14 B densi<\/td>\n<td>77.8<\/td>\n<td>Dic 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>10<\/td>\n<td>Llama 3 8B Instruct<\/td>\n<td>8 B densi<\/td>\n<td>69.2<\/td>\n<td>Apr 2024<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Le classifiche vengono aggiornate trimestralmente con l\u2019uscita di nuovi modelli. La graduatoria sopra riportata si riferisce al secondo trimestre 2026.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardware_needed_per_model_Q4_K_M_8_K_context\"><\/span>Hardware necessario per ciascun modello (quantizzazione Q4_K_M, contesto da 8 K)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modello<\/th>\n<th>Memoria necessaria<\/th>\n<th>Hardware consumer pi\u00f9 economico<\/th>\n<th>Token\/sec su tale hardware<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B<\/td>\n<td>4,9 GB<\/td>\n<td>RTX 3060 12 GB ($280)<\/td>\n<td>48 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Phi-4 14B<\/td>\n<td>8,5 GB<\/td>\n<td>RTX 3060 12 GB ($280)<\/td>\n<td>32 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 14B<\/td>\n<td>9,0 GB<\/td>\n<td>RTX 4060 Ti 16 GB ($430)<\/td>\n<td>55 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 32B<\/td>\n<td>19,8 GB<\/td>\n<td>RTX 4090 (24 GB utilizzati, $1.300)<\/td>\n<td>40 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B<\/td>\n<td>42,5 GB<\/td>\n<td>RTX 5090 (32 GB in quantizzazione Q4_K_S) oppure 2\u00d7 RTX 3090<\/td>\n<td>16\u201322 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 72B<\/td>\n<td>43,8 GB<\/td>\n<td>RTX 5090 (32 GB in quantizzazione Q4_K_S) oppure 2\u00d7 RTX 3090<\/td>\n<td>15\u201321 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Command R+ 104B<\/td>\n<td>62,7 GB<\/td>\n<td>2\u00d7 RTX 4090 ($2.600) oppure M4 Max da 128 GB<\/td>\n<td>9\u201312 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral Large 2 123B<\/td>\n<td>74,5 GB<\/td>\n<td>M4 Max da 128 GB ($4.999) oppure DIGITS<\/td>\n<td>6\u20138 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mixtral 8x22B<\/td>\n<td>85,1 GB<\/td>\n<td>M4 Max da 128 GB oppure DIGITS<\/td>\n<td>11\u201314 t\/s (vantaggio MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V3 236B<\/td>\n<td>143,6 GB<\/td>\n<td>DIGITS ($3.000) oppure M4 Ultra da 256 GB<\/td>\n<td>8\u201311 t\/s (vantaggio MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3.1 405B<\/td>\n<td>244,5 GB<\/td>\n<td>M4 Ultra da 512 GB ($12.000) oppure 8\u00d7 RTX 4090<\/td>\n<td>2\u20134 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Per i requisiti completi di VRAM a ogni livello di quantizzazione, consulta la nostra <a href=\"\/it\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">scheda riassuntiva della VRAM<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_to_actually_run_by_use_case\"><\/span>Cosa eseguire effettivamente, in base all\u2019uso previsto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Chat quotidiana \/ domande e risposte:<\/strong> Llama 3 8B \u00e8 davvero valido nel 2026. Si adatta a qualsiasi GPU con almeno 12 GB di VRAM. Prova Phi-4 14B per ottenere prestazioni migliori nel ragionamento, con un costo marginale in termini di memoria.<\/p>\n<p><strong>Assistente per la programmazione:<\/strong> Qwen 2.5 32B Instruct e DeepSeek V3 sono i migliori. Se disponi di soli 24 GB di VRAM, usa Qwen 32B in quantizzazione Q5; con pi\u00f9 memoria disponibile, DeepSeek V3 offre prestazioni superiori.<\/p>\n<p><strong>Analisi di documenti lunghi (contestuale da 32K+):<\/strong> Qwen 2.5 72B offre le migliori prestazioni su contesti lunghi tra i modelli open source nel 2026.<\/p>\n<p><strong>Traduzione \/ multilinguismo:<\/strong> Ancora una volta Qwen 2.5 72B \u2014 l\u2019addestramento di Alibaba su dati cinesi e multilingui gli conferisce un vero vantaggio.<\/p>\n<p><strong>Matematica e ragionamento:<\/strong> Phi-4 (14B) eccelle nei benchmark di ragionamento, superando ampiamente le aspettative per la sua classe di dimensioni. Per il ragionamento all\u2019avanguardia, scegli Llama 3.1 405B.<\/p>\n<p><strong>Scrittura creativa \/ role-play:<\/strong> Mistral Large 2 possiede la migliore 'voce' tra i modelli aperti, anche se i benchmark lo posizionano leggermente al di sotto di Qwen 72B.<\/p>\n<p><strong>Inferenza in produzione su larga scala:<\/strong> DeepSeek V3 (MoE) \u00e8 il vincitore in termini di rapporto costo-efficacia: qualit\u00e0 da stato dell\u2019arte con velocit\u00e0 di inferenza tipica di modelli a parametri attivi ridotti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quantization_tradeoffs\"><\/span>Compromessi legati alla quantizzazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I valori indicati sopra presuppongono una quantizzazione Q4_K_M, che nel 2026 rappresenta il miglior compromesso tra dimensione e qualit\u00e0. Riferimento:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>FP16 (nessuna quantizzazione):<\/strong> ~2\u00d7 la memoria richiesta, ~1-2% di qualit\u00e0 in pi\u00f9. Raramente vale la pena.<\/li>\n<li><strong>Q8_0:<\/strong> ~1,6\u00d7 la memoria richiesta, qualit\u00e0 indistinguibile da FP16.<\/li>\n<li><strong>Q5_K_M:<\/strong> ~1,17\u00d7 la memoria richiesta rispetto a Q4_K_M, qualit\u00e0 migliore dello 0,5-1%. Vale la pena se si dispone di margine di memoria disponibile.<\/li>\n<li><strong>Q4_K_M:<\/strong> <strong>La quantizzazione raccomandata.<\/strong> Il miglior compromesso.<\/li>\n<li><strong>Q3_K_M:<\/strong> ~0,82\u00d7 la memoria richiesta, calo di qualit\u00e0 del 4-7%. Regressioni visibili.<\/li>\n<li><strong>IQ2_XXS:<\/strong> ~0,59\u00d7 la memoria richiesta, calo di qualit\u00e0 del 15-25%. Da utilizzare solo in casi di emergenza.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La guida completa sulla quantizzazione \u00e8 disponibile in <a href=\"\/it\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Requisiti di VRAM per ogni principale LLM<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pros_and_cons_open_vs_closed_in_2026\"><\/span>Punti di forza e di debolezza (modelli open vs closed nel 2026)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>LLM open source nel 2026 \u2014 punti di forza<\/h4>\n<ul>\n<li>I migliori modelli open source raggiungono prestazioni paragonabili a quelle di GPT-4<\/li>\n<li>Privacy completa in locale + nessun costo per l\u2019uso delle API<\/li>\n<li>Personalizzabili \/ addestrabili su dati specifici (fine-tuning)<\/li>\n<li>Diverse architetture (dense, MoE) per diversi compromessi prestazionali<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Limiti<\/h4>\n<ul>\n<li>I costi hardware aumentano \u2014 da 3.000 a 12.000 USD per soluzioni locali di fascia alta<\/li>\n<li>I migliori modelli closed (GPT-5, Claude Opus 4.7) mantengono ancora un vantaggio nel ragionamento avanzato<\/li>\n<li>La latenza su hardware consumer \u00e8 pi\u00f9 elevata rispetto al cloud<\/li>\n<li>Sovraccarico operativo (aggiornamenti, driver, quantizzazione)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_software_lever_your_inference_engine_changes_the_answer\"><\/span>Il fattore software: il motore di inferenza influenza la risposta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La classifica sopra riportata presuppone che il modello venga caricato interamente nella VRAM e quindi eseguito. Nella pratica, il <strong>motore di inferenza<\/strong> scelto pu\u00f2 modificare le prestazioni reali fino a un ordine di grandezza sullo stesso <em>stesso<\/em> hardware, e una singola tecnica pu\u00f2 consentire l\u2019esecuzione di un modello su una GPU che, secondo la tabella, sarebbe troppo piccola. Scegliere l\u2019hardware senza definire il runtime equivale a prendere solo met\u00e0 della decisione.<\/p>\n<p>Per chi ospita autonomamente i modelli, contano due approcci principali. <strong>vLLM<\/strong> (e motori simili in termini di throughput come SGLang) sono progettati per la concorrenza: il loro scheduler con batch continuo mantiene la GPU costantemente sfruttata, permettendo cos\u00ec a una singola scheda che serve molte richieste simultanee di erogare diversi volte pi\u00f9 token al secondo rispetto a una configurazione semplice. Se stai sviluppando un\u2019applicazione, un\u2019API interna o qualsiasi servizio multi-utente, questo \u00e8 l\u2019approccio da privilegiare. <strong>llama.cpp<\/strong> (e le interfacce utente costruite su di esso, Ollama e LM Studio) privilegia l\u2019esperienza utente singolo e la massima flessibilit\u00e0: funziona su quasi ogni piattaforma, gestisce le quantizzazioni GGUF e \u2014 soprattutto \u2014 pu\u00f2 spostare parti del modello nella RAM di sistema. Su Apple Silicon, il runtime MLX ricopre lo stesso ruolo monoutente e ottimizza al massimo la memoria unificata.<\/p>\n<p>Questa capacit\u00e0 di spostamento (spill) rende accessibili i modelli pi\u00f9 grandi. I modelli a miscela di esperti (MoE), come DeepSeek V3, presentano un numero enorme di parametri totali, ma ne attivano solo una piccola frazione per ogni token. La funzionalit\u00e0 <strong>expert-offload<\/strong> di llama.cpp (<code>--n-cpu-moe<\/code>) mantiene i layer sempre attivi sulla GPU e sposta gli esperti raramente utilizzati nella RAM di sistema. Il risultato \u00e8 che una GPU da 24 GB abbinata a una grande quantit\u00e0 di RAM veloce pu\u00f2 <em>eseguire<\/em> eseguire un modello MoE di ultima generazione che, secondo la tabella della VRAM, non dovrebbe poter girare affatto.<\/p>\n<p>L\u2019avvertenza onesta riguarda la velocit\u00e0: lo spostamento verso la RAM comporta un compromesso tra capacit\u00e0 e latenza. A seconda del livello di quantizzazione e della larghezza di banda della memoria, ci si pu\u00f2 aspettare da uno a pochi token al secondo nelle configurazioni pi\u00f9 aggressive, fino a circa una dozzina di token al secondo \u2014 un intervallo che rientra chiaramente nella fascia \"tecnicamente funzionante\", non in quella \"chat reattiva\". Questo strumento \u00e8 efficace, ma serve a rendere accessibile un modello altrimenti irraggiungibile, non a ottenere un miglioramento gratuito.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Stai sviluppando un servizio per pi\u00f9 utenti?<\/strong> Scegli vLLM o SGLang e dimensiona la VRAM in modo da contenere completamente il modello.<\/li>\n<li><strong>Se sei un singolo utente e vuoi eseguire il modello pi\u00f9 grande possibile su hardware modesto?<\/strong> Usa llama.cpp con l\u2019offload MoE e investi il tuo budget principalmente in RAM e larghezza di banda di memoria, non solo nella GPU.<\/li>\n<li><strong>Su Mac?<\/strong> Preferisci MLX o Ollama; la memoria unificata svolge gi\u00e0 gran parte del lavoro di \"spostamento\" per te.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><!--geo-faq--><\/p>\n<h3>Are there any open-source LLMs still available in 2026?<\/h3>\n<p>Yes, open-source LLMs are widely available in 2026, and several rival closed models. The leaderboard&#8217;s top picks include Llama 3.1 405B (composite 87.4, ~244.5 GB memory), Qwen 2.5 72B Instruct, Qwen 2.5 32B (19.8 GB), Phi-4 14B (77.8), and the DeepSeek V3 MoE (236B total \/ 21B active), all runnable locally with sufficient hardware.<\/p>\n<h3>Il miglior LLM open source \u00e8 davvero competitivo con GPT-4 nel 2026?<\/h3>\n<p>Per la maggior parte dei carichi di lavoro, s\u00ec. Llama 3.1 405B e DeepSeek V3 superano GPT-4 (legacy) nella maggior parte dei benchmark pubblici e eguagliano GPT-4.5 in molti altri. Rimangono invece indietro rispetto a GPT-5 e Claude Opus 4.7 nei compiti pi\u00f9 impegnativi di ragionamento, matematica e agenzialit\u00e0. Per la maggior parte degli utenti, il divario rispetto ai 'modelli closed di ultima generazione' \u00e8 ormai misurabile in punti percentuali singoli.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 DeepSeek V3 \u00e8 cos\u00ec altamente classificato nonostante sia un modello MoE?<\/h3>\n<p>I modelli MoE (Mixture of Experts) attivano solo un sottoinsieme dei parametri per ogni token. DeepSeek V3 ha un totale di 236 miliardi di parametri, ma ne attiva circa 21 miliardi per token. Ci\u00f2 consente di ottenere la conoscenza di un modello molto pi\u00f9 grande mantenendo la velocit\u00e0 di inferenza tipica di un modello molto pi\u00f9 piccolo \u2014 purch\u00e9 la memoria disponibile sia sufficiente. \u00c8 l\u2019opzione pi\u00f9 pratica nel 2026 per ottenere 'qualit\u00e0 da stato dell\u2019arte a velocit\u00e0 compatibile con hardware consumer'.<\/p>\n<h3>Devo eseguire il fine-tuning di uno di questi modelli o posso usarlo cos\u00ec com\u2019\u00e8?<\/h3>\n<p>Usalo cos\u00ec com\u2019\u00e8 per attivit\u00e0 generali. Esegui il fine-tuning solo se hai un caso d\u2019uso specifico e ripetitivo (ad esempio, stile redazionale settoriale, analisi di documenti legali) E disponi di almeno 500-1000 esempi di addestramento di alta qualit\u00e0. Il fine-tuning di un modello da 70 miliardi di parametri richiede hardware potente.<\/p>\n<h3>Che dire di Llama 4 e dei nuovi rilasci?<\/h3>\n<p>Meta ha confermato il rilascio di Llama 4 a met\u00e0 2026, mantenendo l\u2019impegno verso modelli open-weight. Ci si attende un modello flagship da 405B+ e versioni migliorate di modelli pi\u00f9 piccoli. Aggiorneremo questa classifica non appena saranno disponibili i risultati reali dei benchmark.<\/p>\n<h3>Quale modello dovrei eseguire su un Mac Studio M4 Max con 128 GB di RAM?<\/h3>\n<p>Miglior scelta: Qwen 2.5 72B in quantizzazione Q5_K_M (51 GB) \u2014 funziona a ~9 token\/s, lasciando ampio margine per contesti lunghi. Per massima qualit\u00e0, Mistral Large 2 da 123B in Q4 si adatta comodamente. Per velocit\u00e0 MoE, Mixtral 8x22B \u00e8 eccellente.<\/p>\n<h3>I modelli pi\u00f9 piccoli (inferiori a 7 miliardi di parametri) valgono la pena?<\/h3>\n<p>S\u00ec, per casi d\u2019uso specifici. Phi-4 Mini (3,8B), Gemma 2 (2B) e SmolLM (1,7B) girano rapidamente su smartphone e dispositivi edge. Per conversazioni generali sono chiaramente inferiori ai modelli da 8B+, ma per compiti mirati (classificazione, estrazione strutturata, traduzione semplice) sono pi\u00f9 che adeguati.<\/p>\n<h3>\u00c8 meglio usare una GPU grande o due GPU pi\u00f9 piccole per eseguire questi modelli?<\/h3>\n<p>Per l\u2019inferenza pura, una singola GPU con sufficiente VRAM per contenere interamente il modello \u00e8 pi\u00f9 semplice ed evita l\u2019overhead legato alla suddivisione dei layer tra dispositivi. Due GPU hanno senso quando l\u2019obiettivo \u00e8 ottenere una quantit\u00e0 totale di VRAM superiore a quella offerta da una singola GPU economicamente accessibile \u2014 ad esempio accoppiando due GPU da 24 GB per ospitare un modello che non entra in una sola. I compromessi sono reali: una seconda GPU aumenta il consumo energetico, il calore prodotto, i colli di bottiglia legati alla larghezza di banda PCIe tra le schede e richiede una configurazione pi\u00f9 complessa. Se una singola GPU riesce a contenere il modello target con una quantizzazione accettabile, acquista quella singola GPU.<\/p>\n<h3>How much does electricity cost to run a local LLM 24\/7?<\/h3>\n<p>Il consumo a riposo e a carico ridotto \u00e8 modesto, ma una GPU di fascia alta sotto carico continuo pu\u00f2 assorbire alcune centinaia di watt, con un impatto significativo se il sistema rimane acceso ininterrottamente. La soluzione pratica consiste nel mantenere il sistema in sospensione o scaricare il modello quando non \u00e8 in uso, avviandolo solo su richiesta effettiva \u2014 la maggior parte dei runtime locali carica e scarica i modelli su richiesta. Per un utilizzo personale occasionale, il costo operativo \u00e8 trascurabile; per un modello che deve servire traffico 24 ore su 24, includi il costo dell\u2019elettricit\u00e0 nel calcolo del costo totale di propriet\u00e0, insieme al prezzo dell\u2019hardware.<\/p>\n<h3>Ha ancora senso eseguire questi modelli localmente, visto che le API ospitate sono cos\u00ec economiche?<\/h3>\n<p>Dipende dal motivo per cui scegli l\u2019auto-ospitazione. Se il tuo unico obiettivo \u00e8 minimizzare il costo per token, le API ospitate per questi stessi modelli open source sono difficili da battere e non richiedono alcun hardware. L\u2019auto-ospitazione diventa vantaggiosa quando hai bisogno che i dati non lascino mai il tuo dispositivo, desideri disponibilit\u00e0 garantita senza limiti di frequenza o fatturazione per token, oppure esegui lavori batch ad alto volume, nei quali l\u2019hardware di propriet\u00e0 ammortizza i costi. Per la maggior parte degli utenti occasionali, l\u2019API \u00e8 la scelta razionale; per casi d\u2019uso incentrati sulla privacy, sull\u2019offline o sulle elevate richieste di throughput, l\u2019auto-ospitazione conviene.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nel 2026 puoi eseguire <strong>capacit\u00e0 paragonabili a GPT-4 in locale<\/strong> se disponi dell\u2019hardware necessario. La vera domanda \u00e8: quanta capacit\u00e0 ti serve effettivamente, e quale fascia hardware corrisponde a tale esigenza?<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Classe 8B<\/strong> per uso quotidiano \u2192 qualsiasi PC moderno con almeno 12 GB di VRAM<\/li>\n<li><strong>Classe 30B<\/strong> per assistenza avanzata \u2192 RTX 4090 \/ 3090 con 24 GB di VRAM<\/li>\n<li><strong>Classe 70B<\/strong> per la massima qualit\u00e0 tra gli open model \u2192 RTX 5090 con 32 GB di VRAM o M4 Max<\/li>\n<li><strong>Classe 100B+<\/strong> per modelli open di ultima generazione \u2192 M4 Max da 128 GB \/ Nvidia DIGITS \/ configurazione multi-GPU<\/li>\n<li><strong>Classe 405B<\/strong> per la massima qualit\u00e0 assoluta \u2192 M4 Ultra da 512 GB o infrastruttura enterprise<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il mercato si \u00e8 finalmente stabilizzato intorno a un'architettura in cui l\u2019intelligenza artificiale locale \u00e8 effettivamente competitiva con quella cloud \u2014 persino con i servizi cloud closed. Se scegliere l\u2019opzione locale dipende soprattutto dal fatto che il rapporto costo-hardware sia conveniente per il tuo profilo di utilizzo.<\/p>\n<p>Per la componente GPU di questa decisione, consulta la nostra <a href=\"\/it\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">guida alle migliori GPU per LLM locali<\/a>. Per quanto riguarda i laptop, la nostra <a href=\"\/it\/best-laptops-for-machine-learning-2026\/\">migliori laptop per ML 2026<\/a> tratta le opzioni portatili.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-pro-vs-llama-4-maverick\/\">DeepSeek V4-Pro vs Llama 4 Maverick: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Requisiti di VRAM per ogni principale modello linguistico di grandi dimensioni nel 2026 (scheda riassuntiva sulla quantizzazione)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">Come eseguire Llama 3 in locale su Snapdragon 8 Gen 4 (guida passo passo, 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Esiste un Claude 5? Claude Fable 5 e tutti i principali modelli IA di giugno 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Top open-source LLMs in 2026 ranked by capability + the exact hardware you need to run each locally. 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