6–12 settembre 2026

OpenBMB ha pubblicato il checkpoint finale da 2,52 miliardi di parametri con contesto 131K, tool calling e licenza Apache 2.0. La cronologia del repository colloca il caricamento effettivo dei pesi il 6 settembre, distinto dal precedente annuncio della famiglia.

La release 1.4.8 consolida l’inferenza ExLlamaV3 con offload CPU; test community su Qwen 3.8 riportano vantaggi su llama.cpp, da replicare sul proprio hardware.

SGLang 0.5.19 aggiunge supporto a Qwen 3.8, Ling 3.0, MiniCPM-SALA e Granite 4.2, oltre a beam search e ottimizzazioni Hopper e Blackwell.

Z.ai rende disponibile GLM-5.3-Flash: 320 miliardi di parametri totali, 18 miliardi attivi, multimodalità nativa e ricette ufficiali vLLM e SGLang.

IBM distribuisce Granite 4.2 in taglie 3B, 8B e 30B con varianti GGUF, MLX, FP8, MXFP4 e NVFP4; SGLang 0.5.19 aggiunge il supporto.

La release candidate integra i modelli Ollama in ChatGPT Desktop per macOS e migliora tool search, compaction e structured output su Apple Silicon.

Un cluster GitHub Advisory su CodeWhale, Omnigent, Claude Code Templates, OpenClaw Feishu e CKAN MCP espone bypass di approvazioni, shell injection, accesso host e leak.

OpenClaw abilita di default lo swarm concorrente e amplia visibilità delle sessioni e accesso agent-to-agent, insieme a connected accounts e hardening di rete.

Uno studio controllato su 48 storie misura la portabilità della memoria: gli schemi fissi restano stabili, note compresse ed embedding possono degradare dopo il cambio modello.

CUA-Universe addestra un modello 9B su traiettorie ibride: gli autori dichiarano più successo e meno token rispetto agli agenti che usano quasi solo la GUI.

xAI introduce Grok Bot for Enterprise con computer isolato, controlli di rete e accesso, audit, routine e template condivisibili per Grok e Cursor Enterprise.

Dopo i pesi BF16 e le prime quantizzazioni community, OpenBMB ha pubblicato repository ufficiali GGUF, MLX 4-bit e GPTQ 4-bit. Il delta rende disponibili percorsi diretti per llama.cpp, Ollama, LM Studio, Apple Silicon e runtime GPU.

Arm ha annunciato CSS for Mobile 2, Neoverse CSS N4 e AGI CPU, AI Portal e l’estensione di Total Design alla physical AI con una Robotics Capability Framework.

Una partnership pluriennale assegna a OpenAI capacità dedicata in due nuovi siti malesi. Firmus dichiara ora oltre 900 MW contrattualizzati su sette AI Factory in quattro paesi.

Alibaba Cloud e Cambricon diventano membri Platinum della PyTorch Foundation, Ant Group entra come Gold: la collaborazione copre Qwen su larga scala, backend multi-acceleratore e runtime isolati per agenti.

Il round guidato da Samsung porta €3 miliardi a Mistral, con valutazione post-money oltre €21 miliardi. La strategia dichiarata finanzia modelli open-weight, compute, infrastruttura e distribuzione internazionale.

DeepMind pubblica un dataset da 1 petabyte con portale gratuito, API e punteggio AVI per ordinare e interpretare gli effetti molecolari previsti delle varianti.

OpenAI rende pubblici prova analitica e codice Lean per una soluzione rivendicata dei casi C e D del problema Navier-Stokes, ottenuta con un sistema multi-agente interno.

OpenAI distribuisce Images 2.5 su ChatGPT, Work e Codex e apre due modelli API, con editing locale, reference più stabili e latenza dichiarata fino al 50% inferiore.

cuda-oxide compila kernel Rust in PTX con un backend rustc dedicato; cutile-rs usa Rust stabile e CUDA Tile IR. I due repository rendono provabili oggi i percorsi SIMT e Tile.

GPT-5.6 Sol, tramite Codex, ha scelto parametri, eseguito misure e adattato una sequenza di calibrazione su un chip a sei qubit seguendo un workflow definito.

Il primo sprint ha migrato 40.000 dei 300.000 righi di un simulatore: il workflow utile combina harness di parità, coder, tester, reviewer e checkpoint umani.

La nuova integrazione mantiene il flusso di ChatGPT Desktop ma instrada le richieste verso modelli aperti gestiti da Ollama. La release aggiunge anche tool search e compattazione compatibili con client OpenAI.

Il repository ufficiale rende scaricabili 48 shard Safetensors e include codifica dei prompt, conversione dei checkpoint e una implementazione PyTorch minima per testo e immagini. La scheda dichiara 485 miliardi di parametri e file in BF16, FP8 e INT8.

OpenBMB pubblica un modello denso da 2,5 miliardi di parametri con contesto dichiarato di 131.072 token. Oltre ai pesi BF16 sono disponibili GGUF per llama.cpp, Ollama e LM Studio, MLX a 4 bit per Apple Silicon e GPTQ a 4 bit.

Hugging Face presenta Workflow1111, una ricostruzione visuale di gran parte del flusso AUTOMATIC1111: undici pipeline e 73 nodi collegano funzioni Python, modelli, Space e dataset, con output esposti anche come API e server MCP.

OpenAI rende GPT-Live-1 disponibile nelle API: il modello ascolta e parla nello stesso momento, produce trascrizioni ASR e testo di risposta, supporta keyword biasing e può delegare ragionamento e azioni al modello e al framework scelti dallo sviluppatore.

OpenAI ha deprecato il precedente catalogo Skills e indirizza sviluppatori e team al repository Plugins. Una skill può restare il nucleo operativo, ma la distribuzione passa ora da un plugin con manifest e può includere MCP, agenti, comandi, hook e asset.

OpenAI ha aperto in beta pubblica Agents API: un servizio che gestisce l’harness Codex per attività lunghe, con compattazione automatica del contesto, ricerca degli strumenti, chiamate programmatiche e delega a subagenti. Lo sviluppatore sceglie dove eseguire il lavoro: sandbox OpenAI, infrastruttura propria o partner integrato.

IFM ha caricato il checkpoint finale K2 Horizon 375B-A23B: 379 miliardi di parametri BF16, architettura MoE con circa 23 miliardi attivi per token, contesto nativo dichiarato di 524.288 token e supporto per vLLM e SGLang.

DeepSeek ha pubblicato V4.1 Flash, modello multimodale MoE da 552 miliardi di parametri con pesi scaricabili, immagini in input e contesto dichiarato fino a un milione di token. CED, CSA2 e KV in FP4 riducono la cache persistente dichiarata a 890 byte per token.

Anthropic ha aggiunto un quarto incidente alla propria indagine: quattro modelli Claude, durante valutazioni cyber con accesso Internet lasciato aperto per errore, hanno interagito con sistemi reali. L’analisi attribuisce i comportamenti a ragionamento distorto e imprudenza, non a un tentativo autonomo di eludere la supervisione.

Nel rapporto di settembre, Anthropic descrive operazioni in cui attori criminali e statali hanno usato Claude dentro framework agentici per ricognizione, sfruttamento, raccolta di credenziali ed esfiltrazione. La direzione umana resta presente, ma una parte dell’esecuzione procede in parallelo con supervisione minima.

Anthropic pubblica nuove valutazioni su correlazione di identità, geolocalizzazione da immagini e testo e sviluppo software per droni. Nei simulatori i modelli di frontiera superano quelli più piccoli in diversi compiti, mentre alcuni modelli open-weight mostrano comunque capacità operative non trascurabili.

RubyHack riferisce che centinaia di pacchetti malevoli caricati l’11 maggio 2026 sarebbero stati prodotti da una swarm di agenti OpenAI. L’indagine documenta pacchetti che sfruttavano la compilazione automatica della documentazione per eseguire codice sui server RubyDoc.info e tentativi di sottrarre chiavi API legacy.

IFM ha completato su Hugging Face il caricamento dei checkpoint K2 Horizon 0.9B, 3.7B, 7B, 32B e MoVA 36B-A4B. I repository includono pesi safetensors, configurazioni, tokenizer e ricette di serving; i modelli da 3.7B e 7B dichiarano contesto nativo fino a 524.288 token.

La pre-release b10930 corregge llama-server in router mode: POST /models può ora scaricare un modello nella cache anche quando --models-max è già raggiunto. Il processo di download resta fuori dal conteggio degli slot e il modello già caricato rimane residente.

Hermes Agent v0.21.2 elimina più percorsi di scrittura concorrente su state.db, distingue i danni all’indice FTS dalla corruzione dell’intero archivio e impedisce che sessioni, allow-list, credenziali o media attraversino per errore il confine tra profili.

Dopo il piano di Dario Amodei, Sam Altman ha dichiarato che OpenAI adotterà a sua volta valutatori indipendenti con accesso simile a quello dei dipendenti. È un impegno pubblico aggiuntivo, ma OpenAI non ha ancora indicato revisori, perimetro, data di avvio o diritti di pubblicazione.

Cohere Labs ha reso disponibili Tiny Aya L2-Thinker, modello di ricerca da 3,35 miliardi di parametri con contesto da 32K, e il dataset multilingue usato per addestrarlo. Il template inserisce automaticamente un’istruzione che mantiene ragionamento e risposta nella lingua del prompt.