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Agenti on-device per il telefono: cosa portano davvero i mobile agent open (dopo OpenMobile-2)

OpenMobile-2 apre ambienti e ricette di training per agenti mobili, e LFM3-1.7B mostra che un agente da 1,7GB gira già sul telefono: numeri, requisiti minimi e limiti onesti.

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.

Nemotron 3.5 Bolt: il MoE da 74B di NVIDIA con ~9B attivi, cosa cambia sul desktop

74 miliardi di parametri, 9B attivi: il MoE di NVIDIA per le attività agentiche in locale sta in 24GB di VRAM grazie alla quantizzazione IQ2. VRAM reale, benchmark dichiarati e limiti onesti.

Text-to-SQL locale: interrogare il database aziendale senza spedire i dati in cloud

Modello in locale, schema al modello, esecuzione sul tuo database: il text-to-SQL in casa, numeri dal benchmark ARCS e dove si rompe davvero.

MOSS-Image: il ripack ComfyUI di OpenMOSS-Team, workflow e requisiti reali

MOSS-Image: il ripack ComfyUI di OpenMOSS-Team, pronto in due cartelle. VRAM reale calcolata per combinazione di pesi, da ~11GB a ~31GB, e i quattro workflow inclusi.

Mistral Large 4: un MoE da 1 trilione di parametri, 49B attivi, in open-weight

Co-Design Bench: 273 task da richieste reali di utenti per valutare gli agenti coding multimodali

Gartner: 9 passi agentici su 10 sono routinari e i modelli open-weight li gestiscono a un quinto del costo

LiquidAI LFM3-1.7B: un agente edge da 1GB a 4-bit, 256K di contesto e 16 lingue

Cost-Aware Abstention: su 47.837 ticket IT, un classificatore TF-IDF con soglia batte i LLM sul costo