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Il percorso in ordine per chi si avvicina all'IA locale: dai concetti base all'installazione e al primo modello.
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Scegliere l'hardware giusto e strappare il massimo da quello che hai già: CPU o GPU, Mac, Raspberry Pi e serving veloce.
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Cosa parte davvero in rete con l'IA locale: i dati, la sicurezza, la conformità e il controllo che resta nella tua mano.
Scegliere hardware e modello
Come scegliere l'hardware giusto e il modello adatto al tuo uso: VRAM, quantizzazione, GPU o CPU e velocità di risposta.
9 articoli
ML Drift: il motore GPU on-device open source di Google, e quando batte i generalisti
Il motore che fa girare i modelli dentro Chrome e YouTube, ora è open source: architettura, numeri di benchmark e il confronto onesto con Ollama e llama.cpp.
Cosmos 3 Edge: la policy DROID per la robotica che gira sull'edge
Cosmos3-Edge-Policy-DROID: la policy robotica da 4B di NVIDIA. Quanto hardware serve per farla girare in tempo reale sul Jetson, e dove si ferma.
Frontier vs IA locale: il confronto onesto che nessuno fa
I modelli frontier sono ancora più potenti sui casi complessi, ma il costo è l'ultima cosa che decide: tabella, punto di pareggio e la risposta onesta a "prepaghi e poi viaggi gratis?".
Quanto costa un token: cinque strade, i conti e il punto di pareggio
Frontier API, abbonamento, provider di inferenza, GPU in noleggio o hardware tuo: cinque strade per generare token, coi costi reali al mese, il conto della corrente e il punto di pareggio calcolato.
NVIDIA, AMD e Intel per l'IA locale: quale piattaforma scegliere
CUDA, ROCm o Vulkan? Confrontiamo le tre piattaforme per l'IA locale sulla base di ciò che è davvero disponibile: stack software ufficiali, schede per fascia di VRAM (12, 16 e 24GB) e velocità reali. Dove resta la scelta ovvia, dove AMD batte per rapporto qualità-prezzo e quando ha senso uscire da NVIDIA.
Qwen3.8-27B vs Gemma 4 26B A4B: la nuova frontiera a 24GB
Dense da 27,8B o MoE con 3,8B attivi, contesto da 262K contro 256K e quasi lo stesso peso in Q4_K_M: due modi opposti di portare la qualità da modello grande su una scheda consumer da 24GB. Chi va più in fretta, chi va più in profondità, e quando scegliere l'uno o l'altro.
Ollama vs llama.cpp: sotto il cofano
Ollama usa llama.cpp sotto il cofano, ma non è la stessa cosa: uno è il motore, l'altro la macchina. Cosa c'è davvero sotto, quando la differenza conta e come scegliere senza slogan.
Mistral vs Gemma: modelli leggeri confrontati
Confronto completo tra le famiglie di modelli aperti Mistral e Gemma: dimensioni, VRAM necessaria, contesto, lingue supportate e licenze, con un metodo pratico per scegliere il modello giusto per il tuo hardware.
Ollama vs LM Studio: Quale Tool Scegliere per l'IA Locale
Ollama per server e script, LM Studio per esplorazione desktop: tabella comparativa, le due API (11434/1234) e il caso reale di chi li usa insieme.