Apertus compie un anno, DeepSeek si apre al multimodale: la settimana dei modelli open a inizio settembre 2026

Tre notizie della prima settimana di settembre 2026 raccontano bene lo stato attuale dei modelli open, e non hanno molto in comune tra loro se non il fatto di essere uscite nello stesso arco di giorni. Il 2 settembre Apertus — il modello open sviluppato in Svizzera da EPFL, ETH Zurigo e CSCS — ha compiuto un anno, con un bilancio che vale la pena leggere con attenzione se lavorate con dati sensibili in questo Paese. Il 31 agosto DeepSeek ha pubblicato il primo modello multimodale della famiglia V4, sotto licenza MIT pulita. Il 4 settembre Ant Group ha rilasciato una variante del suo modello Ling-3.0 specializzata in ambito medico. Tre uscite, tre licenze, e tre lezioni distinte per chi sta valutando un'architettura AI oggi.

Apertus, un anno dopo: 4 milioni di download, ma la sovranità non basta da sola

Apertus — dal latino "aperto" — è il modello linguistico sviluppato da EPFL, ETH Zurigo e dal Centro svizzero di calcolo scientifico (CSCS), lanciato il 2 settembre 2025 sotto licenza Apache 2.0: non solo i pesi, ma anche i dati di addestramento, l'architettura e le procedure di training sono pubblici e documentati, in versioni da 8 e 70 miliardi di parametri. Un anno dopo, secondo il bilancio pubblicato da Swissinfo il 2 settembre, il modello ha superato i 4 milioni di download e ha trovato applicazioni concrete: a giugno l'EPFL ha presentato MeditronFO, un framework completamente open per costruire modelli AI clinici basato proprio su Apertus, e il CSCS lo utilizza per un servizio di traduzione automatica interno per il Canton Ticino.

A luglio è arrivato Apertus 1.5, che ha aggiunto comprensione di immagini e audio, una modalità di ragionamento esplicito e una finestra di contesto quadruplicata, fino a circa 262.000 token, oltre a un miglior supporto per tool calling e istruzioni complesse. Ma lo stesso bilancio non nasconde i limiti: sulle capacità agentiche Apertus resta indietro rispetto ad altri modelli open-weight, e far girare bene la versione da 70 miliardi di parametri è, si legge nell'articolo, "un progetto di infrastruttura, non un download-and-go". Per il team di sviluppo, le sfide del secondo anno restano due: migliorare il modello stesso e rafforzare l'ecosistema di strumenti attorno a esso.

Per un'azienda svizzera che valuta la conformità nLPD, Apertus resta oggi il punto di partenza più pulito sul piano della sovranità: addestrato in Svizzera, documentato pubblicamente, eseguibile su infrastruttura sotto il vostro controllo, senza alcuna ambiguità di licenza da verificare. Ma la sovranità dell'origine non sostituisce la valutazione delle capacità: se il vostro caso d'uso richiede un comportamento agentico complesso, il bilancio a un anno suggerisce di testarlo sul compito reale prima di darlo per scontato, non di sceglierlo solo perché è "il modello svizzero".

DeepSeek apre la vista: il primo modello multimodale della famiglia V4, sotto licenza MIT pulita

Il 31 agosto DeepSeek ha pubblicato su Hugging Face i pesi di DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, il primo modello multimodale sperimentale della famiglia V4: costruito sopra l'architettura di DeepSeek-V4-Flash, a cui sono stati aggiunti moduli visivi e un ulteriore ciclo di addestramento per sbloccare la comprensione di immagini e documenti visivi. Le specifiche restano quelle di un modello Mixture-of-Experts di fascia alta: 284 miliardi di parametri totali, di cui 13 miliardi attivi per token, 256 esperti instradati più uno condiviso, e una finestra di contesto nativa fino a 1 milione di token.

Sul piano della licenza non ci sono sorprese da cercare tra le righe: il file pubblicato nel repository è il testo MIT puro, senza appendici né clausole di uso accettabile, che concede l'intero spettro di diritti — uso, copia, modifica, distribuzione, sublicenza, vendita — senza soglie legate a fatturato, uso commerciale o modelli derivati. È un contrasto diretto con quanto visto due settimane fa con GLM-5.3, pubblicato sotto una licenza su misura pensata per i grandi hyperscaler: per chi valuta una pipeline di comprensione documentale o di analisi immagini da ospitare internamente, un modello multimodale di questa scala sotto MIT pulita toglie l'ambiguità di licenza dalla lista delle verifiche da fare.

Ling-3.0-Flash-Sante: quando un modello open si specializza in un dominio regolamentato

Il 4 settembre Ant Group, attraverso il laboratorio inclusionAI, ha rilasciato Ling-3.0-Flash-Sante, una variante del suo modello Ling-3.0-Flash (124 miliardi di parametri totali, 5,1 miliardi attivi, rilasciato sotto licenza MIT il 5 agosto) affinata per il dominio medico-sanitario: ragionamento su conoscenza clinica, recupero di informazioni basato su evidenze, gestione di flussi di lavoro medici complessi, mantenendo al contempo le capacità generali di ragionamento, coding e uso di strumenti del modello base, con una finestra di contesto di 256.000 token.

È un segnale che vale la pena notare a prescindere dal caso d'uso specifico: i modelli open cominciano a specializzarsi in settori fortemente regolamentati come quello sanitario, non solo a competere su benchmark generalisti. Il modello è per ora disponibile soprattutto tramite API ospitate — Novita, OpenRouter, Vercel AI Gateway, con una finestra gratuita fino al 4 ottobre — comoda per prototipare, ma per qualunque flusso che tratti dati clinici reali resta valido il principio di sempre: verificare dove gira l'inferenza e dove finiscono i dati prima di costruirci sopra un processo di produzione, non dopo.

Sullo sfondo: l'AI Office comincia a chiedere conto

Il 29 agosto la vicepresidente esecutiva della Commissione europea Henna Virkkunen ha confermato che l'AI Office ha inviato formalmente richieste di informazioni a oltre 30 fornitori di modelli GPAI, su sicurezza dei modelli, valutazioni esterne indipendenti e monitoraggio post-rilascio. È la prima applicazione concreta dei poteri di enforcement attivati il 2 agosto di cui scrivevamo un mese fa: un promemoria che la richiesta di documentazione tecnica non è più un'ipotesi, e vale la pena verificare fin da ora se quella del vostro fornitore — aperto o chiuso che sia — reggerebbe lo stesso livello di controllo.

Cosa verificare, in pratica, questa settimana

• Se valutate Apertus per motivi di sovranità, testatelo sul vostro caso d'uso reale prima di darlo per scontato: la licenza Apache 2.0 e l'addestramento svizzero sono un punto di partenza pulito, non una garanzia di capacità sufficiente per ogni compito.
• DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp mostra che un grande modello multimodale sotto licenza MIT pulita è oggi disponibile per l'auto-hosting senza clausole da negoziare: se il vostro caso d'uso è la comprensione di documenti o immagini, è un'opzione da valutare accanto a Qwen e GLM.
• Se considerate un modello open specializzato in un dominio regolamentato come quello sanitario, trattate la finestra API gratuita come uno strumento di prototipazione, non come l'architettura di produzione: per dati clinici reali, verificate residenza dei dati e possibilità di self-hosting prima di integrare.
• Con l'AI Office che ha già iniziato a chiedere documentazione tecnica ai grandi fornitori, è il momento di verificare se la vostra, sul modello che usate oggi, reggerebbe la stessa richiesta — prima che ve la chieda qualcun altro.

È esattamente il lavoro che facciamo ogni settimana con i nostri clienti: leggere i bilanci e le licenze pubblicate quella settimana specifica, verificare cosa cambia davvero per un'azienda svizzera, e costruire un'architettura dove il modello giusto — sovrano, multimodale o specializzato che sia — gira dove deve girare, con i vostri dati che restano vostri.